拉伸指數與單指數模型DWI術前預測腦膠質瘤病理分級的對照

劉志成， 胡玉川， 顏林楓， 韓宇， 田強， 孫穎志， 王文， 崔光彬

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·中樞神經影像學·

拉伸指數與單指數模型DWI術前預測腦膠質瘤病理分級的對照

劉志成， 胡玉川， 顏林楓， 韓宇， 田強， 孫穎志， 王文， 崔光彬

目的：探討拉伸指數模型與單指數擴散加權成像(DWI)在腦膠質瘤術前分級中的應用價值。方法：回顧性分析經手術病理證實的40例腦膠質瘤患者的磁共振多b值圖像。所有患者在手術前均行磁共振常規序列及多b值DWI(b=0、30、50 、100、200、300、500、800、1000、1500、2000、3000、3500 s/mm2)掃描，經后處理獲得腫瘤實體部分的DDC、α及ADC值。結果：40例膠質瘤中包括WHO Ⅱ級12例，Ⅲ級5例，Ⅳ級23例。低級別膠質瘤的平均DDC、α及ADC 值均顯著高于高級別膠質瘤[低級別：(1.04±0.23)×10-3mm2/s，(0.91±0.05)及(0.93±0.10)×10-3mm2/s；高級別：(0.73±0.21)×10-3mm2/s，(0.82±0.07)和(0.60±0.13)×10-3mm2/s，P<0.05]。當ADC值取0.755×10-3mm2/s時，區分低級別和高級別膠質瘤的敏感度和特異度分別為100%和89%，以DDC=0.929×10-3mm2/s為診斷閾值，分級診斷的敏感度及特異度分別為75%和89.3%，取α=0.827為診斷閾值，其敏感度及特異度分別為100%和64%。腫瘤實體部分的DDC與ADC值之間存在顯著正相關(r=0.802，P<0.05)。結論：術前磁共振單指數和拉伸指數模型DWI能夠準確地評估膠質瘤分級。與單指數DWI比較，拉伸指數模型并未表現出更高的效能。

神經膠質瘤； 腫瘤分級； 磁共振成像

根據2007年WHO中樞神經系統腫瘤分級標準膠質瘤可分為4級，Ⅰ和Ⅱ級為低級別Ⅲ和Ⅴ級為高級別。膠質瘤術前準確分級對臨床治療方案的選擇和預后評估具有重要意義[1，2]。常規磁共振對于膠質瘤的準確分級仍存在一定的局限性。

磁共振擴散加權成像(diffusion weighted imaging，DWI)技術是評估腦腫瘤的一項重要功能影像技術，能夠在活體組織中觀察水分子擴散情況，已應用于膠質瘤的術前分級及療效評估[3-6]。然而，傳統的擴散加權成像是基于單指數模型和相對小的b值。研究表明腦組織和腦內腫瘤的DWI信號呈多指數衰減，當b值超過1000 s/mm2時，單指數模型就不能準確地評估腦組織中水分子信號強度的衰減[7，8]。而基于多b值DWI的拉伸指數模型能夠準確地反映活體中水分子的擴散情況及體素內異質性，主要通過分布擴散系數(distributed diffusion coefficients，DDC)及拉伸因子(α)值來進行定量分析，目前已有少量文獻報道可以用于對腦膠質瘤的術前分級[7-9]。

本研究應用拉伸指數模型DWI預測膠質瘤術前分級，并與單指數模型進行對照分析。

材料與方法

1.研究對象

搜集2013年9月-2014年6月經第四軍醫大學唐都醫院神經外科手術病理證實的膠質瘤患者40例。其中男24例，女16例，年齡19～77歲，平均年齡48歲。根據2007年WHO分級標準包括：低級別(Ⅱ級)膠質瘤12例，高級別(Ⅲ～Ⅳ級)28例(Ⅲ級5例，Ⅳ級為23例)。主要臨床癥狀包括頭暈、頭痛、嘔吐、發作性抽搐、運動或感覺障礙等，無癥狀者2例。所有患者均在治療前行磁共振檢查，并簽署知情同意書。

2.MRI掃描方案

本研究采用3.0T磁共振掃描儀(MR750,GE Healthcare，Milwaukee，WI，USA) 和8通道頭部線圈進行掃描。常規掃描序列：橫軸面T1WI(TR 1750 ms，TE 24 ms，矩陣256×256，視野24 cm×24 cm，NEX=1，層厚5 mm，層間隔1.5 mm)；橫軸面FSE-T2WI (TR 4247 ms，TE 93 ms，矩陣512×512，視野24 cm×24 cm，NEX=1，層厚5 mm，層間隔1.5 mm)；矢狀面FSE-T2WI(TR 10639 ms，TE 96 ms，矩陣為384×384，視野24 cm×24 cm，NEX=2，層厚5 mm，層間隔1 mm)；橫軸面T2FLAIR(TR 800 ms，TE 165 ms，矩陣256×256，視野24 cm×24 cm，NEX=1，層厚5 mm，層間隔1.5 mm)。

多b值DWI采用自旋平面回波脈沖序列(SE-EPI)，掃描主要參數為TR=3000 ms，TE：Minimum，FA=90°，NEX=2，矩陣128×128，層厚5 mm、層間隔1.5 mm，13個b 值(0，30，50，100，200，300，500，800，1000，1500，2000，3000及3500 s/mm2)，總掃描時間5 min 45 s。

3.圖像處理與分析

由一位高年資放射科醫師進行數據處理及分析。將采集到的數據傳至GE Advantage 4.6工作站，使用Functool軟件包中的MADC軟件進行處理。在腫瘤實性部分DWI信號最高且ADC值相對減低區放置感興趣區(ROI)，避開囊變壞死、出血及鈣化區(圖1a、2a)。根據單指數模型(1)和拉伸指數模型(2)數學表達式，利用13個b值及每個b值下感興趣區的信號強度擬合出DDC、α及ADC 值，并自動生成DDC、α及ADC圖(圖1b～c、2b～c)。

S(b)/S0=exp-(ADC× b)

(1)

S(b)/S0=exp{-(b×DDC)α}

(2)

4.統計學分析

結　果

1.膠質瘤病理組織分型

40例膠質瘤中，根據2007年WHO分級標準包括：低級別(Ⅱ級)膠質瘤12例(包括星形細胞瘤3例、彌漫性星形細胞瘤3例、少突-星形細胞瘤6例)；高級別(Ⅲ～Ⅳ級)膠質瘤28例(Ⅲ級5例：間變型少突膠質細胞瘤1例、間變型星形細胞瘤2例、間變型少突-星形細胞瘤1例，膠質瘤病1例；Ⅳ級為23例：膠質母細胞瘤22例、膠質肉瘤1例)。

2.不同級別膠質瘤組間DDC、α及ADC值的比較(表1)

獨立樣本t檢驗顯示低級別膠質瘤的平均DDC、α及ADC值均顯著高于高級別膠質瘤(P<0.01) 。

表1　不同級別膠質瘤組間DDC、α及ADC 值的比較

3.DDC、α及ADC值鑒別不同級別膠質瘤的診斷效能比較

利用SPSS軟件繪制出腫瘤區DDC、ADC及α值鑒別高、低級別膠質瘤的ROC曲線，并計算相關參數(表2、圖3)。

表2　DDC、ADC及α值鑒別高、低級別膠質瘤的ROC比較

4.DDC與ADC的相關性分析

利用Pearson相關性分析，腫瘤實體部分的DDC與ADC值間呈顯著正相關(r=0.802，P<0.05)。

討　論

磁共振DWI技術可以無創性提供活體組織中水分子微觀擴散信息，在臨床上已廣泛應用于急性腦缺血疾病及腦內腫瘤的診斷及評估。單指數模型DWI相對簡單，認為影響組織中水分子擴散運動因素較單一，通常采用兩個b值計算反映水分子擴散信息的ADC值。拉伸指數模型DWI則考慮了體素內擴散成份的復雜性，引入了新的參數DDC和α值，其中DDC為分布擴散系數，代表體素內平均擴散率，單位為mm2/s。α為拉伸因子，代表體素內指數衰減的不均質性，與體素內水分子擴散的異質性有關，取值為0～1，當 α趨向1時，表明體素內信號衰減方式相當于單指數衰減，組織擴散的異質性低；當α趨向0時，表明體素內信號衰減方式復雜，組織擴散的異質性高[10]。本研究結果發現低級別膠質瘤的平均DDC、α及ADC 值均顯著高于高級別膠質瘤，單指數模型ADC值的診斷效能高于DDC和α值。

多項研究表明高級別膠質瘤的ADC值顯著低于低級別膠質瘤[3，11-14]。這一現象符合不同級別膠質瘤的生物學特性和組織學特征，高級別膠質瘤細胞增殖較快、細胞數目相對較多，核漿比大，細胞內外間隙相對較小，限制了水分子的自由擴散，因此腫瘤實性部分的ADC值明顯減低。本研究結果與其它相關文獻結果一致[3，11-14]，也同樣證實腫瘤實體區ADC值在高、低級別膠質瘤中有明顯差異。同時，本研究利用13個b值及每個b值下感興趣區的信號強度擬合得出ADC值，較常規兩個b值(0和1000 s/mm2或其它b值)圖像擬合計算得出ADC值更為準確[15]。

另外，本研究結果發現高級別膠質瘤組的DDC值顯著低于低級別組(P<0.01)，且DDC與ADC值呈顯著正相關。究其原因DDC值為多指數衰減成分組成的ADC值分布的加權和，代表體素內平均擴散率，可視為不同體積分數的所有部分連續分布的ADC值[7-9]。與ADC值一樣，DDC值也可以描述膠質瘤的擴散特征，與腫瘤組織的細胞密度呈負相關。與低級別膠質瘤相比，高級別膠質瘤具有更高的細胞密度和核漿比，因此DDC值較低。同時本研究也證實高級別膠質瘤組的α值顯著低于低級別組，可能與高級別膠質瘤組織中細胞異形性大、壞死囊變多、血管數量多、組織成分復雜、異質性高等特性相關[16]。α值反映了體素內水分子擴散的不均質性，α值越小，水分子擴散的不均質性越大，組織的異質性越高，因此高級別膠質瘤組的α值顯著降低。

本研究結果顯示，盡管DDC及α值能有效鑒別高、低級別膠質瘤，但其敏感度及特異度均低于單指數模型ADC值。這可能與感興趣區選取有關，本研究選取病變實體區DWI信號最高且ADC值相對減低區，并排除壞死、囊變、出血、鈣化等成分作為感興趣區[11]。而α值反映的是組織的異質性，對異質性顯著的膠質瘤而言，應盡可能多的包含整個腫瘤，因此我們選擇ROI的方法未能充分反映腫瘤異質性特征。另外本研究采用多個b值擬合得出ADC值，較常規兩個b值得出的ADC值更為準確[15]，一定程度上提高了ADC值的鑒別診斷效能。

綜上所述，術前應用磁共振拉伸指數模型DWI能夠準確地預測膠質瘤分級。與單指數模型ADC值比較，DDC及α值并未表現出更高的效能。本研究樣本量相對較少，缺乏WHO Ⅰ級膠質瘤，高級別(Ⅲ～Ⅳ級)相對較多，組間樣本量的相對不均衡可能會影響研究結果，有待進一步大樣本研究。

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Comparative study between mono-exponential and stretched-exponential model DWI in preoperative grading of gliomas

LIU Zhi-cheng，HU Yu-chuan，YAN Lin-feng,et al.

Department of Radiology，Tangdu Hospital of the 4th Military Medical University，Xi′an 710038，China

Objective：To explore the application value of stretched-exponential model DWI in grading of glioma before surgical treatment compared with mono-exponential DWI.Methods：Forty patients with pathological confirmed glioma underwent conventional MRI and multi-b value DWI (b-value:0，30，50，100，200，300，500，800，1000，1500，2000，3000，3500s/mm2) before treatments.The distribute diffusion coefficient (DDC)，α and apparent diffusion coefficient (ADC) values of tumor solid regions were computed by the stretched-exponential and mono-exponential model，respectively.Results：Forty gliomas included WHO grade Ⅱ (n=12)，grade Ⅲ (n=5) and grade Ⅳ (n=23).The mean DDC，α and ADC values in low grade glioma were significantly higher than those in high grade glioma.When the threshold value of ADC was 0.755 ×10-3mm2/s，the sensitivity and specificity were 100% and 89 %，respectively.And when the threshold values of DDC was 0.929 ×10-3mm2/s and α was 0.827，the sensitivities were 75% and 100% and specificities were 89.3 % and 64.3 % in differentiating low grade from high grade gliomas，respectively.There was significant positive correlation between DDC and ADC value in the solid part of tumors (R=0.802，P<0.05).Conclusion：Both the stretched- exponential and mono-exponential model DWI provide accurate evaluation of glioma grading before surgery.Compared to the mono-exponential model DWI,stretched-exponential model DWI does not show higher efficacy for evaluation of glioma grading.

Glioma; Neoplasm grading; Magnetic resonance imaging

710038西安，第四軍醫大學唐都醫院放射科

劉志成(1989-)，男，湖南益陽人，碩士研究生，主要從事膠質瘤多模態影像學研究工作。

崔光彬，E-mail:cgbtd@126.com

陜西省自然科學基金 (2014JZ2-007)

R730.264; R445.2

A

1000-0313(2016)06-0478-05

10.13609/j.cnki.1000-0313.2016.06.001

2015-12-07

2016-02-05)