腦膠質瘤體素內不相干運動彌散加權成像與T1動態對比增強磁共振成像相關性研究

任 彥，龐浩鵬，狄寧寧，張家文，邱天明，陳 宏，劉含秋，莊冬曉，張 泳，徐田勇，吳勁松，姚振威，馮曉源

1. 復旦大學附屬華山醫院放射科，上海 200040；

2. 復旦大學附屬華山醫院神經外科，上海 200040；

3. 復旦大學附屬華山醫院病理科，上海 200040；

4. 通用電氣公司MR科研部，上海 201203；

5. 通用電氣MR公司培訓部，上海 201203

腦膠質瘤體素內不相干運動彌散加權成像與T1動態對比增強磁共振成像相關性研究

任 彥1，龐浩鵬1，狄寧寧1，張家文1，邱天明2，陳 宏3，劉含秋1，莊冬曉2，張 泳4，徐田勇5，吳勁松2，姚振威1，馮曉源1

1. 復旦大學附屬華山醫院放射科，上海 200040；

2. 復旦大學附屬華山醫院神經外科，上海 200040；

3. 復旦大學附屬華山醫院病理科，上海 200040；

4. 通用電氣公司MR科研部，上海 201203；

5. 通用電氣MR公司培訓部，上海 201203

目的：研究磁共振22 b值eDWI（b值范圍0～5 000 s/mm2）體素內不相干運動（intravoxel incoherent motion，IVIM）成像與T1動態對比增強磁共振成像（dynamic contrast enhanced MRI，DCE-MRI）評價腦膠質瘤微循環灌注的相關性。方法：92例手術病理證實的成人膠質瘤患者術前進行MRI、eDWI和T1 DCE-MRI。所有膠質瘤分為低級別組（low-grade glioma，LGG）（Ⅱ級）、高級別組（high-grade gliomas，HGG）（Ⅲ+Ⅳ級）；膠質母細胞瘤組（glioblastoma multiforme，GBM）（Ⅳ級）、其他級別組（other-grade gliomas，OGG） （Ⅱ+Ⅲ級）。工作站進行eDWI和DCE-MRI后處理，抽取IVIM雙指數模型灌注相關的Dfast和PF兩個參數，以及DCE-MRI擬合的血管與血管外細胞外間隙（extravascular extracellular space，EES）轉運常數（volume transfer constant，Ktrans）、容積分數（extravascular extracellular space volume fraction，Ve）、EES反向容積轉運常數 （Kep）和血漿容積分數（fraction of plasma volume，Vp）4個參數，選取腫瘤最大層面實性區域勾畫感興趣區，測定以上參數的平均值。Dfast、PF分別與Ktrans、Ve、Vp和Kep進行Spearman相關性分析，并比較LGG與HGG、GBM與OGG組之間的差異。受試者工作操作特性（receiver operating characteristic，ROC）曲線分析不同參數對膠質瘤分級的能力。結果：Dfast與Ve、Vp呈中等相關（ρ=0.460和0.412，P＜0.01），與Ktrans相關性稍弱（ρ=0.396，P＜0.01），與Kep沒有相關性；PF與Vp、Ktrans和Ve呈弱負相關（ρ=-0.345、-0.323和-0.249，P均＜0.05），與Kep不相關。除Kep外，其余參數在LGG與HGG、GBM與OGG之間均有顯著性差異（P均＜0.01）。ROC曲線分析各參數鑒別HGG與LGG的能力（AUC，95%CI）：Ktrans的AUC值最高，為0.808（0.717，0.899）。ROC曲線分析各參數鑒別GBM與OGG的能力（AUC，95%CI）：Dfast最高，為0.802（0.703，0.902）。結論：膠質瘤IVIM灌注相關參數與DCE-MRI密切相關，Dfast是無需外源性造影劑示蹤的活體評價腦膠質瘤灌注的潛在標記物。

體素內不相干運動；雙指數模型；磁共振動態對比增強成像；膠質瘤

體素內不相干運動（intravoxel incoherent motion，IVIM） MRI可評價腫瘤微循環灌注［1-3］。腫瘤血管增殖是惡性膠質瘤的重要組織學特征。動態對比增強磁共振成像（dynamic contrast enhanced magnetic resonance imaging，DCE-MRI）的血管與血管外細胞外間隙（extravascular extracellular space，EES）容積轉運常數（volume transfer constant，Ktrans）可評價腫瘤增殖血管的完整性［4-5］，用于監測腫瘤血管靶向藥物治療反應［6-7］和預測預后［6］，但DCE-MRI需引入外源性造影劑。由于對外源性造影劑在體內沉積的擔心和潛在的腎功能損害使其臨床應用受限［8］。而基于內源性氫質子示蹤的IVIM-MRI，無需外源性造影劑，是真正無創的微血管灌注評價技術［9］。但IVIM-MRI能否評價腫瘤血管增殖和腫瘤血管完整性及其與DCE-MRI之間的關系尚不清楚，IVIM灌注相關參數與Ktrans相關性如何，能否成為評價腫瘤血管微循環灌注的替代標記，有待更多的研究證實。現有的膠質瘤IVIM-MRI研究樣本普遍較小，不同研究eDWI使用的b值數量和范圍也不相同［2，10-12］，甚至產生了相互矛盾的結果［10-11］。本研究將重點探討優化后的高寬b值（0、10、20、30、50、100、150、200、300、400、500、600、800、1 000、1 500、2 000、2 500、3 500、4 000、4 500和5 000 s/mm2） IVIM-MRI與DCE-MRI的相關性，旨在研究IVIM-MRI評價腫瘤增殖血管的可行性和臨床意義。

1　資料和方法

1.1臨床資料

將92例經手術病理確診的幕上膠質瘤納入本組研究。其中男性63例、女性29例；平均年齡44歲，中位年齡43歲，最小18歲，最大69歲。病例納入標準：① 年齡：18歲以上成年人；② 術前擬診膠質瘤患者；③ 初診膠質瘤患者，未進行過針對膠質瘤的治療；④ 體內無影響MRI檢查的植入物，如起搏器、動脈瘤夾和顱面部植入物等；⑤ 無幽閉恐懼癥；⑥ 無造影劑過敏史；⑦術前檢查無腎功能不全。病例排除標準：① 經手術病理證實非膠質瘤患者；② 幕下和腦干膠質瘤患者；③ 患者明顯運動不能進行圖像后處理；④ 膠質瘤實性部分面積＜10 mm2；⑤ 腫瘤以囊變為主，囊壁厚度＜5 mm。

腫瘤部位：單側額葉30例（左16、右14），額顳葉7例（左5、右2），顳葉22例（左13、右9），額頂葉6例（左4、右2），顳枕葉1例（左），基底節10例（左5、右5），頂葉5例（左4、右1），枕葉1例（左），頂枕葉1例（左），側腦室1例（左），跨胼胝體8例。所有病例均進行iMRI導航下的手術切除和（或）立體穿刺活檢，其中穿刺24例、手術切除60例、聯合穿刺和手術切除8例。

1.2 MRI

1.2.1常規MRI

所有入組膠質瘤患者均在3.0T MRI設備（Discovery MR750，GE Medical Systems，Milwaukee，WI，USA）進行掃描，采用8通道線圈。患者仰臥位，頭先進，頭部置于線圈中央，頭顱和身體正中矢狀面與檢查床臺面中線重合。按預先設定掃描序列：首先進行三平面（橫斷面、矢狀面和冠狀面）定位像掃描，然后冠狀面和橫斷面定位像定位，掃描線平行于中線，進行矢狀面T1WI掃描，掃描范圍覆蓋至雙側顳部頭皮，層厚4 mm，層間距0 mm。冠狀面上將掃描線與大腦中線垂直，矢狀面上掃描線與胼胝體膝部和壓部下緣連線平行，進行橫斷面MRI［包括T1WI、T2WI、T2液體衰減反轉恢復（fluid attenuated inversion recovery，FLAIR）、DWI］掃描，掃描范圍覆蓋頂部頭皮至枕骨大孔，層數28～32，詳細參數信息見表1。

表1　MRI掃描序列及參數

1.2.2IVIM成像

采用多b值eDWI序列［b值：0、10、20、30、50、100、150、200、300、400、500、600、800、1 000、1 500、2 000、2 500、3 500、4 000、4 500和5 000 s/mm2；激勵次數（number of excitation，NEX）值隨著b值增加，設定為從1到4），層厚4 mm，層間距0 mm；橫斷面掃描范圍與T2WI、T2 FLIAR、T1WI、DWI相同。詳細參數信息見表1。

1.2.3T1灌注DCE-MRI

采用3D LAVA序列，范圍覆蓋整個瘤區。掃描層厚和層間距同其他橫斷面掃描序列，腫瘤信號范圍參考T2 FLIAR序列。記錄腫瘤中間層的位置信息，向上及向下各10～12層。記錄最上層和最下層空間位置信息。T1-DCE序列（包括T1-Mapping）設置中手動輸入剛才記錄的位置信息，層厚4 mm，層間距0 mm，總層數20～24層。動態增強掃描前先進行4個翻轉角（5°、8°、12°和15°） T1 Mapping掃描，動態增強掃描開始至第4期圖像重建結束后，啟動預先設置的高壓注射器（Opistar LE，Liebel-Flarsheim Company，Cincinnati，USA）按鈕，造影劑為釓噴酸葡胺（gadolinium-diethylenetriamine pentaacetic acid，Gd-DTPA；北京北陸藥業股份有限公司），劑量為0.01 mmol/kg體重，通過手背或肘靜脈預先留置的靜脈針快速團注，速率4～5 mL/s，生理鹽水15～20 mL沖管。共掃描60期，每次采集時間4 min 32 s～5 min 28 s。詳細參數信息見表1。

1.2.4T1增強MRI （T1C+，contrast-enhanced T1WI）

采用3D-BRAVO序列，橫斷面掃描，掃描野和掃描范圍同T2 FLIAR、T2WI，層厚4 mm或1 mm （術中穿刺導航序列），NEX=1，詳細參數信息見表1。

1.3數學模型及后處理

1.3.1IVIM雙指數模型

所有數據采用GE AW 4.6工作站提供的Functool 9.4.05中MADC程序進行后處理。IVIM雙指數函數用于eDWI數據后處理，計算公式如下：

S（b）/S0=［（1-PF）×exp （-bDslow）］ + ［PF×exp（-bDfast）］。

雙指數函數基于IVIM理論［9］，其基本思想是假設組織內自由擴散水分子分為快和慢兩種成分。S（b）和S0分別代表不同b值的信號強度，S0代表b值為0 s /mm2時的信號強度；Dslow 和Dfast代表慢和快成分的彌散系數，后者又稱假彌散系數，與微循環灌注相關；PF代表快成分所占的分數；所有b值被用于雙指數函數的擬合，b值200 s /mm2作為快慢成分界值，采用分段法，先用高b值部分計算Dslow，然后移去高b值部分，用剩下的低b值部分計算Dfast，最后計算PF，同時產生功能偽彩圖Dslow、Dfast和PF，并以Processed Dicom格式保存。

1.3.2T1灌注DCE-MRI

采用GE AW 4.6工作站提供的GenIQ （Brain DCE）軟件進行后處理，采用經典的Tofts-Kermode兩室模型［13］。首先進行運動校正和T1校正，為減少后處理時間，選擇包含腫瘤的容積范圍進行后處理；動脈輸入函數（arterial input function，AIF）采用自動選擇模式，繪制腫瘤區域感興趣區（region of interest，ROI）動態增強曲線（圖2G、2H）和（圖3G、3H），分別計算Ktrans、血管外細胞外間隙容積分數（extravascular extracellular space volume fraction，Ve）、EES反向容積轉運系數（Kep）和血漿容積分數（fraction of plasma volume，Vp），并以Processed Dicom格式保存。

1.4圖像后處理及ROI定義

1.4.1圖像對齊和配準

圖像序列內對齊：92例膠質瘤eDWI原始數據在導入工作站內置軟件MADC 程序（多b值雙指數擬合軟件）進行計算前，進行運動校正。DCE-MRI序列運動校正由AW 4.6工作站內置軟件GenIQ軟件執行。

圖像序列間的配準：Processed Dicom格式處理的偽彩圖Dfast、PF、Ktrans、Ve、Vp、Kep及常規序列T2 FLAIR和T1C+同時選中導入工作站內置IR軟件，自動配準后進行ROI放置。圖像校正及配準流程見圖1。

圖1　IVIM與DCE-MRI灌注圖像后處理及分析流程

1.4.2ROI定義和放置

由兩名有經驗的神經放射科醫師（均不知病理診斷結果）共同決定ROI放置［1，14］。在GE AW4.6工作站內置IR軟件中進行ROI勾畫。ROI放置標準：不強化腫瘤：以T2 FLAIR作為參考，選擇腫瘤最大面積層面進行ROI放置［10］。繪制腫瘤實質區域ROI，手動勾畫T2 FLAIR高信號區域，結合DWI、T1WI及T1C+序列，避開囊變、出血及大血管區域（圖2A～F、2I～L）；強化腫瘤：以T1C+作為參考，選擇腫瘤強化最大面積層面進行ROI放置，手動勾畫T1C+強化實質區域，結合T2 FLAIR、DWI、T1WI，避開囊變、出血及大血管區域（圖3A～F、2I～L）；所有腫瘤ROI分別勾畫兩次，取平均值。

1.5組織病理學檢查

圖2　膠質瘤WHOⅡ級

圖3　膠質瘤WHO Ⅳ級

所有手術病理標本在復旦大學附屬華山醫院神經病理數據庫資料中收集，腫瘤切片常規進行蘇木精-伊紅 （hematoxylin eosin，HE） 染色和Ki-67、P53、GFAP、Olig2、IDH1等免疫組織化學染色（immunohistological chemical staining， IHC），由兩名神經病理科醫師根據HE及IHC結果共同診斷。根據2007年世界衛生組織（World Health Organization，WHO）中樞神經系統腫瘤分類和分級標準進行診斷［15］，分為WHO Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ級；然后將所有膠質瘤分為低級別組（Ⅱ級；low-grade glioma，LGG）、高級別組（Ⅲ+Ⅳ級；high-grade glioma，HGG）；膠質母細胞瘤組（Ⅳ級；glioblastoma multiforme，GBM）、其他腫瘤組（Ⅱ+Ⅲ級；other grade glioma，OGG）。

1.6統計學處理

相關性分析采用Spearman檢驗，根據相關系數ρ的大小，將結果分為相關性差或一般（＜0.4）、相關性中等（0.4～0.7）、相關性良好（＞0.7）［16］。兩組膠質瘤比較采用t檢驗（正態分布）或Mann-Whitney U檢驗（非正態分布），Shapiro-Wilk檢驗用于數據正態性檢驗。ROC曲線分析不同參數分級膠質瘤的能力，并計算曲線下面積（area under curve，AUC）（＜0.5：完全沒有診斷能力；0.5～0.7：差；0.7～0.8：中等；0.8～0.9：良好；＞0.9：優）。

2　結 果

按2007 WHO中樞神經系統腫瘤分類標準［15］，92例膠質瘤中，WHOⅡ級48例、Ⅲ級17例、Ⅳ級27例。腫瘤區域Dfast （×10-3mm2/s）和PF分別為Ⅱ級：2.32±0.0.379、0.58±0.138；Ⅲ級：2.43±0.324、0.43±0.104；Ⅳ級：3.15±1.005、0.45±0.103。LGG組與HGG組、GBM組與OGG組之間Dfast和PF差異有統計學意義（P＜0.01）（表2）。

DCE-MRI灌注參數Ktrans （中位數，25%～75%分位數）（min-1）、Ve （中位數，25%～75%分位數）、Vp （中位數，25%～75%分位數）和Kep （中位數，25%～75%分位數）（min-1）測量值如下。Ⅱ級：0.05 （0.02，0.11），0.15 （0.05，0.27），0.03 （0.02，0.05），0.57（0.25，1.27）；Ⅲ級：0.14 （0.06，0.35），0.38（0.12，0.59），0.38 （0.12，0.59），0.06 （0.03，0.12），0.53 （0.32，0.80）；Ⅳ級：0.16 （0.12，0.28），0.46 （0.33，0.68），0.11 （0.07，0.21），0.44（0.32，0.66）。除Kep外，Ktrans、Ve和Vp在LGG與HGG、GBM與OGG之間差異有顯著統計學意義（P均＜0.01）（表2）。

表2　IVIM與DCE-MRI灌注相關參數測量與膠質瘤分級

灌注相關彌散參數與DCE-MRI灌注參數相關性分析顯示，Dfast與Ve和Vp中等顯著相關（ρ=0.460和0.412，P＜0.01），與Ktrans相關性稍弱（ρ=0.396，P＜0.01），與Kep沒有相關性；PF與Vp和Ktrans呈弱負相關（ρ=-0.345，P＜0.01；ρ=-0.323，P＜0.01），與Ve呈更弱負相關（ρ=-0.249，P=0.017），與Kep不相關（ρ=-0.006，P=0.955）（圖4）。

ROC曲線鑒別LGG與HGG的AUC值分別為Dfast：0.745 （0.643，0.830）；PF：0.789 （0.651， 0.848）；Ktrans：0.808 （0.717，0.899）；Ve：0.765（0.663，0.867）；Vp：0.719 （0.613，0.826），P均＜0.05。Kep無鑒別診斷價值（P＞0.05）。ROC曲線鑒別GBM與OGG的AUC值分別為Dfast：0.802 （0.703，0.902）；PF：0.701 （0.588，0.813）；Ktrans：0.783 （0.692，0.875）；Ve：0.768（0.674，0.861）；Vp：0.674 （0.558，0.790），P均＜0.05。Kep無鑒別診斷價值（P＞0.05）。

3　討 論

圖4　各指標相關性散點圖

DCE-MRI可定量評價微血管內造影劑通過不成熟血管壁的程度，與腫瘤新生血管密度顯著相關［17］。微血管通透性增加是惡性膠質瘤新生血管的重要組織學特征［18］。根據Tofts-Kermode模型計算的Ktrans、Ve和Vp等參數分別代表不同的腫瘤組織學特征：腫瘤血管通透性、腫瘤間質和腫瘤血管密度，其中Ktrans是定量評價新生腫瘤血管的重要標記，已用于LGG中惡性成分的識別［19］、GBM與不典型淋巴瘤的鑒別［5］、早期預測抗血管藥物治療反應［20］和跟蹤靶向藥物的療效［6，21］。DCE-MRI來源的Ktrans、Ve和Vp在膠質瘤分級中的價值在本研究中得到進一步驗證。在IVIM理論中，快彌散和慢彌散并不與組織結構直接聯系，但慢彌散分數已成為腫瘤細胞密度和細胞增殖的重要標記［22-23］。Dfast及PF與腫瘤血管灌注的關系雖然理論上與血流速度和血容量密切相關，但在實踐中不如慢彌散明確，多項研究結果也不一致［14］。盡管IVIM-MRI與DCE-MRI原理不同，但基本理論假設均基于毛細血管水平設計［14，24］，因此兩者之間參數的相關性可能更準確。

本研究發現Dfast不僅與Vp相關，還與Ve密切相關，且相關趨勢更高；其與Ktrans的相關性稍弱，與Kep沒有相關性。Dfast與Ve和Ktrans呈顯著正相關，提示影響Dfast的因素除血容量和（或）血流量外［25］，惡性膠質瘤增高的EES及血管與組織的容積交換也是重要因素。Dfast與血流灌注等多個惡性膠質瘤生物學特征相關，提示其有良好的惡性膠質瘤分級能力。本研究在WHOⅢ級（n=17）與Ⅳ級（n=27）膠質瘤比較中，發現Dfast有顯著差異（P=0.006），而其他彌散及灌注參數均無顯著統計學差異。

DCE-MRI灌注相關參數與釓劑示蹤的微血管密度密切相關［17］，而微血管密度預測受示蹤劑分子大小的影響。IVIM灌注相關參數與內源性示蹤劑水分子彌散關系密切，快速運動的水分子除受微血管密度影響外，血管排列方式和水分子在管腔樣結構中的定向流動等也對Dfast有重要影響［26-28］。這反映了GBM微血管復雜的形成機制，即除經典的腫瘤血管生成（angiogenesis）［18］，至少還包括血管發生（vasculogenesis）、血管擬態（vascular mimicry）［29］等3種以上其他新生血管形成理論。其中血管擬態過程提示腫瘤細胞可直接形成完全沒有血管內皮細胞的功能性管腔樣結構［29］，這樣的結構可能是EES水分子定向流動的重要因素。另外，惡性膠質瘤的新生血管長度往往更短，排列更趨于雜亂，由于缺乏血管壁阻擋，水分子擴散可能更自由、隨機。最后，除新生血管的組織形態學差異外，惡性膠質瘤往往還伴有大量壞死及微囊變［15］，盡管選取ROI時已盡量避開宏觀的壞死和囊變成分，但微觀下體素內的微小壞死和囊變無法完全避免，因此這些EES成分成為GBM比WHO Ⅲ級膠質瘤Dfast顯著增加的重要原因。

此外，PF與Vp、Ve、Ktrans呈顯著負相關，與Bisdas等［14］研究認為PF與Vp、Ve和Ktrans沒有相關性不一致。PF的臨床意義究竟是什么？顯然，與早先Le Bihan等提出的與血管容積分數正相關的理論相矛盾，也與Federau等［1］的研究結果不一致。同時，本研究中PF值 （LGG：0.58±0.138；HGG：0.44±0.102）均明顯＞30%，不符合生理性腦血流容積分數［1，30］。為進一步闡明PF的意義，本研究對PF與腫瘤增殖指數Ki-67進行相關分析，發現PF與Ki-67呈明顯負相關（ρ=-0.595，P＜0.001）。理論上講，腫瘤增殖指數越高，腫瘤細胞生長越趨密集。因此推測，與Le Bihan提出的PF代表腦血流容積分數的初衷不同［25］，本研究eDWI設計下（0～5 000 s/mm2）產生的PF主要反映腫瘤間質內水分子彌散所占的容積分數。這與腦膠質瘤的實際表現相符，LGG往往以腫瘤細胞彌漫浸潤水腫，T2 FLAIR高信號為主要表現，而HGG腫瘤細胞增殖明顯，強化腫瘤實質內腫瘤細胞高度增殖，T2 FLAIR高信號相對降低。本研究結果與Bisdas等［14］認為PF不與任何DCE-MRI和DSC-MRI來源的血流量和血容量參數相關是一致的，但Bisdas沒有進一步證明PF的真實意義。以上證據表明，PF與腫瘤間質水容積分數密切相關，與Dfast及Vp等血流灌注相關參數不直接相關，與Le Bihan提出的PF（f）代表血流容積分數的理論也不一致［31］，探測微血管血流的不同b值設計可能是主要原因。

IVIM-MRI （b值范圍0～5 000 s/mm2）快彌散參數Dfast與DCE-MRI灌注密切相關，是無需外源性對比劑示蹤的識別惡性膠質瘤新生血管的重要潛在標記物。

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Correlative assessment of perfusion-related parameters of intravoxel incoherent motion with dynamic contrast enhancement in MR imaging of gliomas

REN Yan1， PANG Haopeng1， DI Ningning1， ZHANG Jiawen1， QIU Tianming2， CHEN Hong3， LIU Hanqiu1， ZHUANG Dongxiao2， ZHANG Yong4， XU Tianyong5， WU Jinsong2， YAO Zhenwei1， FENG Xiaoyuan1（1. Department of Radiology， Huashan Hospital， Fudan University， Shanghai 200040，China； 2. Department of Neurosurgery， Huashan Hospital， Fudan University， Shanghai 200040， China； 3. Department of Pathology， Huashan Hospital， Fudan University， Shanghai 200040， China； 4. Department of MR Research， GE Healthcare， Shanghai 201203， China； 5. Department of MR Training， GE Healthcare， Shanghai 201203， China）
Correspondence to: FENG Xiaoyuan E-mail: xyfeng@shmu.edu.cn

Objective: To study the applicable value of 22 b-value （0-5 000 s/mm2） eDWI with biexponential model using the correlative analysis of incoherent intravoxel motion （IVIM） and dynamic contrast enhancement （DCE） in MR imaging of brain gliomas. Methods: For 92 cases with pathologically confirmed gliomas， the combined protocol of conventional MRI， DWI， eDWI，DCE-MRI was performed. The following parameters on tumor regions were measured including eDWI-derived parameters ofDslow， Dfast and PF and DCE-derived parameters of volume transfer constant （Ktrans）， extravascular extracellular space volume fraction （Ve）， Kep and fraction plasma volume （Vp）. According to 2007 central nervous system World Health Organization （WHO）classification， 92 gliomas were classified into groups of high-grade glioma （HGG； grade Ⅲ+Ⅳ） and low-grade glioma （LGG；grade Ⅱ）； glioblastoma multiforme （GBM； grade Ⅳ） and other grade glioma （OGG； grade Ⅱ+Ⅲ）. Correlative analyses were performed between perfusion-related parameters of Dfast and PF and perfusion parameters of Ktrans， Ve， Vp and Kep. Meanwhile，comparisons of multiple parameters were made for HGG vs. LGG and GBM vs. OGG， as well as receiver operating characteristic（ROC） curve analyses to discriminate HGG from LGG and GBM from OGG. Results: Positive correlations were observed for Dfast with parameters of Ktrans， Ve and Vp with ρ values of 0.396， 0.460 and 0.412 （all P＜0.01）， respectively， but no correlation between Dfast and Kep. There were negative correlations between PF and parameters of Ktrans， Ve and Vp with ρ values of -0.323 and -0.319，respectively， all P＜0.05）， and no significant correlation between PF and Kep. Other than Kep， there were significant differences for the remaining parameters between HGG and LGG， between GBM and OGG. ROC analyses showed the maximal area under curve（AUC） values of 0.808 for Ktrans to identify HGG from LGG and 0.802 for Dfast to discriminate GBM from OGG， respectively. Conclusion: There are close correlations between IVIM and DCE in MR imaging of tumor perfusion of brain gliomas. As a potential candidate biomarker， it is hopeful for Dfast to evaluate the characteristics of tumor microvascular perfusion without exogenous contrast tracker.

Intravoxel incoherent motion； Biexponential model； Dynamic contrast enhanced magnetic resonance imaging；Glioma

R445.2

A

1008-617X（2016）03-0223-10

馮曉源 E-mail：xyfeng@shmu.edu.cn

（2016-09-10）