單雙指數模型擴散加權成像鑒別診斷腎臟良惡性腫瘤對比研究

劉妍， 盧強， 謝宇， 于小平

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單雙指數模型擴散加權成像鑒別診斷腎臟良惡性腫瘤對比研究

劉妍， 盧強， 謝宇， 于小平

目的：比較單指數模型與雙指數模型擴散加權成像定量參數值在腎臟良惡性腫瘤鑒別診斷中的應用價值。方法：對72例腎腫瘤患者均行常規MRI檢查、傳統單指數模型擴散加權成像(DWI)檢查(b=0、800s/mm2)和基于體素內不相干運動成像技術(IVIM)的雙指數模型多b值DWI檢查，其中30例腎臟良性腫瘤(腎血管平滑肌脂肪瘤、腎嗜酸細胞腺瘤、良性腎孤立性纖維瘤)，42例腎臟惡性腫瘤(腎癌)。以患者自身對側正常腎皮質作為對照(42例，對照組)，比較3組的表觀擴散系數(ADC)值、ADCslow值、ADCfast值以及Ffast值，并比較各定量參數值對腎臟良惡性腫瘤的診斷效能。結果：良性腫瘤組與惡性腫瘤組、惡性腫瘤組與對照組、良性腫瘤組與對照組間ADC值差異有統計學意義(t=2.88、-2.866、-6.791，P<0.05)；良性腫瘤組與惡性腫瘤組、良性腫瘤組與對照組、惡性腫瘤組與對照組間ADCslow值差異均有統計學意義(t=3.693、-2.758、-5.904，P<0.05)；良性腫瘤組與對照組間ADCfast值差異有統計學意義(t=2.36，P<0.05)。ADC值、ADCslow值、ADCfast值及Ffast值的ROC曲線下面積(AUC)分別為0.764、0.842、0.642、0.676。依照最大約登指數(YI)確定IVIM-DWI定量參數的最佳診斷閾值，其判斷腎臟良惡性腫瘤的敏感度分別為73.3%、93.3%、73.3%、66.7%，特異度分別為54.5%、63.6%、45.5%、72.7%。結論：單指數模型DWI參數和基于IVIM理論的多b值雙指數模型DWI參數在腎臟良惡性腫瘤鑒別中均有較高的診斷價值，但雙指數模型DWI ADCslow值的敏感度和特異度均有提高，診斷效能最大，因此為腎臟良惡性腫瘤的鑒別診斷提供了一種新的MRI檢查手段。

腎腫瘤； 擴散磁共振成像； 模型

腎癌，又稱為腎細胞癌(renal cell carcinoma，RCC)，是泌尿系統最常見的原發腫瘤，約占腎臟惡性腫瘤的80%～90%[1-3]。目前研究發現腎癌的發病率和死亡率呈逐年上升的趨勢[4-6]。腎臟良性腫瘤包括腎血管平滑肌脂肪瘤(renal angiomyolipoma，RAML)、腎嗜酸細胞腺瘤(renal oncocytoma，RO)、良性腎孤立性纖維瘤(solitary fibrous tumor of the kidney，SFT)、乳頭狀腺瘤、后腎腺瘤等，其中腎血管平滑肌脂肪瘤是腎臟最常見的良性腫瘤。因為不同性質腎臟腫瘤的治療方案、手術方式的選擇和預后截然不同，所以對腎癌的術前準確診斷具有重要的臨床意義。磁共振擴散加權成像(diffusion-weighted imaging，DWI)是一種無創的磁共振功能成像技術，可在活體狀態下評價腫瘤內部的微環境狀況[7]。目前基于傳統單指數模型DWI表觀擴散系數(ADC)值對鑒別診斷腎臟良惡性腫瘤的相關探討較多[8]，但ADC值同時受擴散和灌注的雙重影響，不能完全體現組織的生理學表現。隨著磁體及梯度系統的發展，及根據體素內不相干運動理論(intravoxel incoherent motion，IVIM)的多b值雙指數模型DWI檢查被逐漸應用于臨床研究[9-11]，不需要使用對比劑，其計算所得的組織的單純擴散參數和灌注參數，可以同時從擴散和灌注兩個方面用于評價活體組織。但關于多b值雙指數模型DWI定量參數的慢速表觀擴散系數(ADCslow)、快速表觀擴散系數(ADCfast)以及快速成分比例(Ffast)對腎臟良惡性腫瘤鑒別診斷方面的研究較少，目前國內外文獻未見其與單指數模型ADC值的比較探討。本文研究72例腎臟腫瘤患者的單指數模型和雙指數模型DWI，旨在比較兩種模型各參數值對腎臟良惡性腫瘤的鑒別診斷價值。

材料與方法

1.臨床資料

搜集本院2013年5月-2015年7月收治的72例腎臟腫瘤患者的臨床資料。其中30例良性腫瘤(良性腫瘤組)，男14例，女16例，年齡36～71歲，平均年齡(50.4±10.6)歲。良性腫瘤組中RAML 28例，SFT 1例，RO 1例。42例惡性腫瘤(惡性腫瘤組)，男26例，女16例，年齡27～76歲，平均年齡(53.1±11.9)歲。病變位于左側16例，位于右側26例。惡性腫瘤組中腎透明細胞癌35例，乳頭狀腎細胞癌4例，腎嫌色細胞癌2例，腎集合管癌1例。兩組所有病例術前均行MRI檢查，術后均經病理證實。

2.檢查方法

所有患者均取仰臥位，采用GE MR360 1.5T超導型MR掃描儀和8通道體部相控陣線圈，依次行雙腎常規MRI、單指數模型軸位DWI和雙指數模型軸面DWI。單指數DWI采用軸面自旋回波擴散加權平面回波成像(SE-DW-EPI)序列，b=0、800 s/mm2，TR 6000 ms，TE minimum。雙指數模型DWI 應用SE-DW-EPI序列，行雙腎軸面成像，采用11個b值(b=0、20、30、50、80、100、150、200、400、600、800、1000 s/mm2)，TR 6000 ms，TE minimum，層厚4 mm，層距1 mm，視野380 mm×380 mm，激勵次數4。

3.圖像分析

由兩名經驗豐富的MRI診斷醫師采用雙盲法進行分析，將單指數模型和雙指數模型的DWI資料在GE Advantage Windows Workstation(4.6版本)上進行后處理，運行Functool工具包，圖像分別導入ADC及MADC軟件，由軟件自動生成ADC、ADCslow、ADCfast、Ffast的參數圖。結合軸面T2脂肪抑制圖像，在增強掃描圖像上采用手動繪制感興趣區(region of interest，ROI)和對側正常腎皮質的對照區(control area)。選擇ROI的原則是在病灶最大層面，盡量避開含脂肪、壞死、囊變或出血的區域，挑選強化最明顯的區域，多點多次測量(3次)并取其均值。

本研究中，采用的雙指數模型DWI公式為：

Sb/S0=(1-Ffast)×exp(-b×ADCslow)+ Ffast×exp(-b×ADCfast)

Sb是b值不為0時的DWI圖像信號強度，S0是b值為0時的DWI圖像信號強度；ADCslow是慢速表觀擴散系數(代表真實擴散系數)，反映純水分子的擴散能力；ADCfast是快速表觀擴散系數(代表偽擴散系數或者灌注擴散系數)，反映與灌注相關的擴散系數；Ffast是灌注分數，反映灌注因素在擴散信號中所占的比率；ADCstandard是基于單指數模型的DWI所得出的ADC值，由Sb/S0=exp(-b×ADCstandard)公式計算所得。

4.統計學分析

結　果

所有病例得到多b值DWI原始圖像，并生成ADCslow、ADCfast、Ffast參數的偽彩圖，將病例分為良性腫瘤組(圖1)、惡性腫瘤組(圖2)。

1.DWI組間各參數值比較

惡性腫瘤組、良性腫瘤組與對照組的各參數值結果見表1。

表1　惡性腫瘤組、良性腫瘤組與對照組的各參數值比較

良性腫瘤組與惡性腫瘤組、惡性腫瘤組與對照組、良性腫瘤組與對照組間ADC值差異有統計學意義(t=2.88、-2.866、-6.791，P<0.05)；良性腫瘤組與惡性腫瘤組、惡性腫瘤組與對照組、良性腫瘤組與對照組間ADCslow值差異均有統計學意義(t=3.693、-2.758、-5.904，P<0.05)；良性腫瘤組與對照組間ADCfast值差異有統計學意義(t=2.36，P<0.05)。

2.各參數值對鑒別腎臟良惡性腫瘤診斷效能評估

ADC值、ADCslow值、ADCfast值及Ffast值的ROC曲線(圖3、4)，其曲線下面積(area under curve，AUC)分別為0.764、0.842、0.642、0.676。依據最大YI得到各定量參數的最佳診斷閾值，ADC值、ADCslow值、ADCfast值及Ffast值鑒別診斷腎臟良惡性腫瘤的最佳閾值分別為1.39×10-3、0.87×10-3和19.0×10-3mm2/s及0.38；根據該閾值計算各定量參數在腎臟良惡性腫瘤鑒別診斷中的敏感度和特異度(表2)。

表2　單、雙指數模型DWI各參數值對腎臟良惡性腫瘤的診斷價值

討　論

依據傳統單指數模型的DWI技術計算所得的ADC值能表達活體組織的水分子擴散運動過程中局部受限的程度，因此可間接反映組織內微觀結構的特點。然而，單指數模型ADC值忽略了活體組織中毛細血管的微循環灌注對信號衰減的影響，因此無法真實地反映組織擴散的生物學特征。上世紀80年代，Le Bihan等[12]提出了IVIM的概念。雙指數衰減模型DWI是在IVIM技術基礎上，將純水分子的真性擴散和毛細血管內微循環灌注造成的“假性擴散”的比率清楚地分離開來，可以更精確的反映DWI組織信號衰減與b值之間的關系，它能區分活體組織內水分子的灌注參數(ADCfast)與擴散參數(ADCslow)。Ffast值代表ADCfast值的比例，即灌注分數，其在一定程度上反映組織內毛細血管的豐富程度；且ADCfast值和Ffast值均與微循環灌注有關。

ADCslow值表示生物組織純水分子真實擴散系數(即純擴散系數)。本研究中惡性腫瘤組的ADCslow值高于良性腫瘤組，說明良性腫瘤比惡性腫瘤水分子擴散運動受限更明顯。李璐等[13]認為RAML組與腎透明細胞癌組之間ADCslow值差異有統計學意義，本研究中良性腫瘤組中大部分病例為RAML，惡性腫瘤組中大部分病例為腎透明細胞癌，所以研究結果與文獻報道結果相符。本研究的良性腫瘤組中大部分病例為RAML，RAML是由不同比例的平滑肌、畸形血管及脂肪3種成分構成，大多數RAML主要由平滑肌、畸形血管兩者組成，平滑肌細胞呈編織狀、旋渦狀或圍繞血管排列或穿插于脂肪組織中[14]。腫瘤的組織細胞學直接關系著IVIM-DWI模型計算所得的ADCslow值，瘤體內平滑肌及脂肪組織內的自由水擴散的幅度比血管小得多，且細胞排列較致密。本研究惡性腫瘤組中大多數為腎透明細胞癌，腫瘤細胞生長迅速、體積較大，胞質豐富，多呈透明狀，腫瘤間質富含毛細血管及血竇，瘤體呈囊實性，易出血、壞死或囊變，可見鈣化，腫瘤細胞不如RAML細胞排列緊密；而且腎透明細胞癌極易發生壞死，可能含有肉眼無法分辨的微小壞死灶，在手工設置ROI時無法完全避免其影響，這與病理結果相符。因此良性腫瘤組的ADCslow值低于惡性組，且良惡性腫瘤兩組之間ADCslow值的差異有統計學意義(P<0.05)。惡性腫瘤組與對照組、良性腫瘤組與對照組間ADCslow值差異均有統計學意義，與Rheinheimer等[18]認為ADCslow值是區別腎腫瘤與正常腎組織的最佳參數相一致。惡性腫瘤組的ADCslow值低于傳統單指數模型的ADC值，可能是因為惡性腫瘤細胞生長活躍、旺盛，細胞排列致密，細胞外間隙縮小，生物膜對水分子的限制，大分子物質吸附作用增強，因此上述因素共同阻止了細胞內水分子的有效運動，明顯限制了水分子擴散。同時ADCslow值剔除了微循環灌注的影響，能更真實地反映細胞內水分子的擴散運動，因此惡性腫瘤組ADCslow值低于對照組。

ADCfast值被稱為假性擴散系數，其意義在于ROI內由于微循環灌注所致的擴散效應，它在很大程度上取決于腫瘤組織內的毛細血管密度。本研究中良性腫瘤組的ADCfast值高于惡性組，這說明良性腫瘤的微血管密度大于RCC。這與RAML腫瘤內含有不等量的畸形血管，血供及灌注血流較豐富有關[15]。良性腫瘤組與對照組間ADCfast值差異有統計學意義。Ffast值為灌注分數，在一定程度上反映組織內毛細血管的豐富程度，理論上應隨著活體組織微循環灌注的增加而增高，但本研究中ADCfast值、Ffast值在良性腫瘤組與惡性腫瘤組之間差異均無統計學意義(P>0.05)，這與文獻報道結果一致[13]，可能與樣本的病理類型、樣本量以及患者自身腎臟的血流灌注狀況有關，這有待于進一步的研究和探討。

ROC曲線表現的良性腫瘤組與惡性腫瘤組最佳診斷ADCslow值為0.87×10-3mm2/s，因為IVIM-DWI排除了生物組織微循環灌注的干擾，所以計算所得ADCslow值低于傳統ADC值的閾值1.61×10-3mm2/s。盡管ADCslow值對鑒別診斷腎臟良性腫瘤組和惡性腫瘤組具有一定的意義，可是組間ADCslow值仍有一定比例的重疊，因此需要加大樣本量和擴充不同病理類型進一步研究其真正的診斷價值。

本研究中通過應用ROC曲線對單指數模型DWI的ADC值及雙指數模型DWI 的ADCslow值、ADCfast值、Ffast值診斷效能的對照研究，得出 ADCslow值在鑒別診斷良惡性腎臟腫瘤上具有較高的敏感度和特異度，診斷效能最大，可能由于惡性腫瘤細胞的內部成分變化顯著，細胞內水分子較細胞外擴散運動受限明顯；微循環灌注對細胞內水分子擴散運動基本沒有作用，卻對細胞外水分子擴散運動有一定的補償作用。因此在腎臟良惡性腫瘤中ADCslow值差異最大，重疊性最小。

綜上所述，與傳統單指數模型ADC值相比，依據IVIM理論的雙指數模型DWI能夠通過定量參數更準確地反映組織的擴散系數和生物組織微循環灌注，其中反映活體組織內真實水分子擴散的ADCslow值在鑒別腎臟良惡性腫瘤方面具有較高的敏感度和特異度，從而為放射科醫師提供了更多關于腫瘤微環境的信息，也為腎臟良惡性腫瘤的鑒別診斷提供了一種新的MRI檢查手段。

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Diffusion-weighted imaging based on mono-exponential and bi-exponential models:a comparative study in differential diagnosis of benign and malignant renal tumors

LIU Yan,LU Qiang,XIE Yu,et al.

Department of Diagnostic Radiology，Hunan Cancer Hospital/the Affiliated Cancer Hospital of Xiangya School of Medicine，Central South University，Changsha 410013，China

Objective:To compare the value of mono-exponential apparent diffusion coefficient (ADC) with single b-factor range and bi-exponential ADC with extended b-factor range DWI in differential diagnosis of benign and malignant renal tumors.Methods:The data including 72 patients with renal tumors who underwent DWI with single b-factor range (b=0,800s/mm2) and DWI with extended b-factor range (b=0,20,30,50,80,100,150,200,400,600,800,1000s/mm2) were analyzed.The patients were divided into benign group (30 cases) and malignant group (42 cases).In addition,the same population with 42 contralateral normal healthy renal cortexes was included as the control group.The ADC,SlowADC,FastADCand fraction of FastADC(f) values of the lesions were compared among the different groups;and the performance of the mono-exponential model parameter and model parameters in identifying malignant lesions was also analyzed.Results:There were significant differences in ADC and SlowADCvalues among the three groups (allP<0.05).There was a significant difference in fast ADC value between the benign and the control group (P<0.05).The areas under the receiver-operating-characteristic (ROC) curve of ADC,SlowADC,FastADCand f values were 0.764,0.842,0.642 and 0.676,respectively.If the maximum Youden's index was taken as an optimal cut-off,the sensitivity of ADC,SlowADC,FastADCand f was 73.3%,93.3%,73.3% and 66.7%,respectively;the specificity of ADC,Slow ADC,Fast ADC and f was 54.5%,63.6%,45.5%,72.7%,respectively.Conclusion:DWI parameters based on both mono-exponential and bi-exponential models could be valuable in the differential diagnosis of the benign and malignant renal tumors.However,SlowADCvalue derived from bi-exponential DWI has better diagnostic performance with increased sensitivity and specificity,it provides a new MR method for the differential diagnosis of the renal tumors.

Kidney neopalsms; Diffusion-magnetic resonance imaging; Model

410013長沙，湖南省腫瘤醫院/中南大學湘雅醫學院附屬腫瘤醫院放射診斷科(劉妍、盧強、于小平)，泌尿外科(謝宇)

劉妍(1980-)，女，湖南岳陽人，碩士，副主任醫師，主要從事腫瘤影像診斷研究。

于小平，E-mail：yuxiaoping@hnszlyy.com

湖南省衛生計生委資助課題(B2014-115)

R737.11; R445.2

A

1000-0313(2016)06-0516-05

10.13609/j.cnki.1000-0313.2016.06.009

2015-10-28

2016-02-16)