肝細(xì)胞肝癌CT全腫瘤灌注測(cè)量值與MVD及其與病理分化程度的相關(guān)性

梁長華 毛華杰 岳軍艷 戶彥龍 張會(huì)杰 王東東 高劍波

肝細(xì)胞肝癌CT全腫瘤灌注測(cè)量值與MVD及其與病理分化程度的相關(guān)性

梁長華 毛華杰 岳軍艷 戶彥龍 張會(huì)杰 王東東 高劍波

目的探討肝細(xì)胞肝癌320排CT全腫瘤灌注測(cè)量值與MVD的關(guān)系，分析肝細(xì)胞肝癌不同病理分級(jí)與MVD的相關(guān)性。方法收集56例行320排容積CT灌注成像的肝細(xì)胞肝癌患者，采用全腫瘤測(cè)量法計(jì)算瘤體的肝動(dòng)脈灌注量(HAP)、門靜脈灌注量(PVP)及肝動(dòng)脈灌注指數(shù)(HAPI)。根據(jù)Edmondson-Steiner分級(jí)法行病理分級(jí)。不同分級(jí)肝細(xì)胞肝癌各灌注參數(shù)值相比采用單因素方差分析或非參數(shù)檢驗(yàn)分析。采用Spearman等級(jí)相關(guān)的分析方法對(duì)不同分化程度肝細(xì)胞肝癌的各灌注參數(shù)值、腫瘤微血管密度以及病理分級(jí)的相關(guān)性進(jìn)行分析。結(jié)果56例患者中，高分化肝癌15例，中分化肝癌29例，低分化肝癌12例。MVD值分別為48.61個(gè)/mm2、64.37個(gè)/mm2、86.31個(gè)/mm2。不同病理分級(jí)的肝細(xì)胞肝癌全腫瘤灌注測(cè)量值存在差異，低分化肝癌的HAP和HAPI最高，PVP最低，高分化肝癌的HAP和HAPI最低，PVP最高，中分化肝癌介于兩者之間。不同病理分級(jí)肝細(xì)胞肝癌與腫瘤的MVD值呈正相關(guān)關(guān)系。高M(jìn)VD計(jì)數(shù)組肝細(xì)胞肝癌的HAP、HAPI均高于低MVD計(jì)數(shù)組，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。高M(jìn)VD計(jì)數(shù)組肝細(xì)胞肝癌的PVP小于低MVD計(jì)數(shù)組，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。結(jié)論全腫瘤灌注測(cè)量值能夠定量反映不同病理分級(jí)肝細(xì)胞肝癌的血流動(dòng)力學(xué)及腫瘤血管狀況，可作為活體無創(chuàng)性評(píng)估腫瘤病理分級(jí)及腫瘤血管生成的一種新的測(cè)量方法。MVD與肝細(xì)胞肝癌的病理分級(jí)存在一定的相關(guān)性，可在全腫瘤灌注測(cè)量值的變化中得到反映。

肝癌；血管生成；體層攝影術(shù)；X線計(jì)算機(jī)；灌注

(ThePracticalJournalofCancer,2017,32:1401～1405)

肝細(xì)胞肝癌(hepatocellular carcinoma,HCC)是1種血管富集的惡性腫瘤，新生的腫瘤血管在腫瘤的生長和擴(kuò)散中起重要作用[1]。腫瘤血管生成狀態(tài)對(duì)腫瘤療效評(píng)估、病理分級(jí)及預(yù)后判斷有重要價(jià)值[2-3]。微血管密度(microvessel density,MVD)是現(xiàn)今評(píng)估腫瘤血管生成的常用檢查指標(biāo)，其不可重復(fù)并對(duì)人體有明顯創(chuàng)傷，限制其臨床廣泛使用[3]。以往有關(guān)肝臟CT灌注成像(CT perfusion imaging,CTP)與MVD間的相關(guān)性研究納入樣本較少，得出的結(jié)論尚存在一定的分歧[4]。有學(xué)者研究證實(shí)[5]，腫瘤內(nèi)部的新生血管空間分布不均衡，因此選擇局部分析腫瘤的灌注參數(shù)時(shí)，并不能代表腫瘤整體的血流灌注及血流分布特點(diǎn)。近年來，320排容積CT全腫瘤灌注成像作為主要功能成像越來越多地應(yīng)用于肝臟疾病領(lǐng)域的研究，并呈現(xiàn)廣闊的臨床應(yīng)用前景[6]。

1 材料與方法

1.1 臨床資料

收集2012年1月至2015年12月期間，確診為HCC 56例患者的臨床及320排容積CT灌注成像檢查資料，男性37例，女性19例，年齡24～78歲。檢查前所有患者均未接受放、化療以及其他可能影響腫瘤血供的治療。所有HCC的診斷均符合第八屆全國肝癌學(xué)術(shù)會(huì)議通過的《原發(fā)性肝癌的臨床診斷標(biāo)準(zhǔn)》，剔除可能影響腫瘤灌注參數(shù)值測(cè)量的嚴(yán)重心、腎等功能障礙患者。其中手術(shù)證實(shí)42例，穿刺活檢證實(shí)14例，均行MVD檢查。根據(jù)Edmondson-Steiner肝癌四級(jí)分級(jí)法，若病灶中同時(shí)存在不同分化程度的腫瘤組織，認(rèn)為優(yōu)勢(shì)組織的分化程度代表病灶的分化程度。病理Ⅰ級(jí)即高分化肝癌15例，病理Ⅱ、Ⅲ級(jí)即中分化肝癌29例，病理Ⅳ級(jí)即低分化肝癌12例。所有患者均在治療前1～3天行肝臟320排容積CT灌注成像。

1.2 檢查方法

采用東芝Aquilion ONE 320排CT行灌注成像檢查。首先行上腹部CT平掃，選擇全肝層面及確定腫瘤的位置、范圍。采用動(dòng)態(tài)容積模式行CT灌注成像，采用非離子型對(duì)比劑碘海醇(350 mg/ml)經(jīng)雙筒高壓注射器注射右臂肘前靜脈40 ml，注射速率5 ml/s，并隨即采用氯化鈉水溶劑30 ml以同樣速率注入[6]。對(duì)比劑注射后延遲8 s開始掃描，8～28 s每2 秒掃描1次，34～52 s每3秒掃描1次，59～69 s每5 s掃描1次，最終獲得21個(gè)動(dòng)態(tài)容積數(shù)據(jù)，每個(gè)容積數(shù)據(jù)包含320幅圖像，共6720幅圖像。管電壓80 kVp，管電流80 mAs。層厚與層間距均為0.5 mm，矩陣512×512，掃描速度0.5秒/圈。

1.3 圖像分析及數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)在Aquilion ONE后處理工作站Toshiba Vitrea 6.3，由兩名高年資腹部影像醫(yī)生應(yīng)用工作站獨(dú)立分析。應(yīng)用工作站配備的體部灌注軟件Body Perfusion進(jìn)行分析。將腫瘤所有層面的HAP值、PVP值及HAPI值相加并除以所有層數(shù)即可獲得全腫瘤的灌注參數(shù)值。

1.4 免疫組化技術(shù)

應(yīng)用人工計(jì)數(shù)法，先用低倍鏡(10×10)觀察尋找染色最密集的區(qū)域，然后轉(zhuǎn)至高倍鏡(40×10)計(jì)數(shù)微血管數(shù)目，取平均值，即為每高倍視野的微血管數(shù)。對(duì)于微血管的識(shí)別方法是根據(jù)血管內(nèi)皮細(xì)胞的染色，并與鄰近血管、腫瘤細(xì)胞及間質(zhì)分界清楚的血管。根據(jù)高、中分化肝癌MVD值定義為低MVD計(jì)數(shù)組，低分化肝癌MVD值定義為高M(jìn)VD計(jì)數(shù)組。

1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

應(yīng)用SPSS 20.0統(tǒng)計(jì)軟件包完成統(tǒng)計(jì)分析，以P<0.05代表差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。所有計(jì)量資料均以均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差表示。采用Spearman等級(jí)相關(guān)評(píng)價(jià)腫瘤全腫瘤灌注參數(shù)值、不同分化程度HCC與MVD值間的關(guān)系。不同分化程度HCC各灌注參數(shù)值相比采用單因素方差分析或非參數(shù)檢驗(yàn)分析。

2 結(jié)果

2.1 不同分化程度HCC全腫瘤灌注參數(shù)值相比

經(jīng)單因素方差分析顯示，高分化、中分化及低分化HCC的HAP(F=18.167)、PVP(F=28.201)、HAPI(F=23.501)相比，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均<0.05)。隨腫瘤惡性程度的增加，高分化HCC的HAP、HAPI較低，PVP最高，而低分化HCC正好相反，HAP、HAPI最高，PVP最低。組間LSD法行兩兩比較顯示，HAP在中分化與高分化HCC相比，差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P=0.065)；低分化與高分化HCC(P=0.000)、低分化與中分化HCC相比(P=0.002)，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。PVP在中分化與高分化HCC(P=0.040)、低分化與高分化HCC(P=0.000)、低分化與中分化HCC相比(P=0.000)，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。HAPI在中分化與高分化HCC(P=0.016)、低分化與高分化HCC(P=0.000)、低分化與中分化HCC相比(P=0.003)，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。具體見表1。

表1 不同分化程度HCC全腫瘤灌注參數(shù)值差異比較

2.2 不同分化程度HCC全腫瘤灌注參數(shù)值與MVD的相關(guān)性

經(jīng)單因素方差分析顯示，不同分化程度HCC間的MVD差異方差不齊(F=63.296，P<0.05)。采用Tamhane’S T2檢驗(yàn)行組間比較，高分化HCC的MVD值最低，低分化HCC的MVD值最高，中分化HCC的MVD值介于兩者之間，各組間差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，見表2。

進(jìn)一步分析HCC不同分化程度與MVD的關(guān)系，Spearman等級(jí)相關(guān)分析結(jié)果顯示呈正相關(guān)性(r=0.823，P<0.05)。

表2 不同分化程度HCC全腫瘤灌注參數(shù)值與MVD的相關(guān)性

注：*為高分化與中分化HCC的MVD值比較；**為中分化與低分化HCC的MVD值比較；***為高分化與低分化HCC的比較。

2.3 HCC全腫瘤灌注參數(shù)值與不同MVD計(jì)數(shù)的相關(guān)性

低分化HCC的MVD值定義為高M(jìn)VD計(jì)數(shù)組，中、高分化HCC的MVD值定義為低MVD計(jì)數(shù)組。高M(jìn)VD計(jì)數(shù)組HCC的HAP、HAPI均高于低MVD計(jì)數(shù)組，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。高M(jìn)VD計(jì)數(shù)組HCC的PVP小于低MVD計(jì)數(shù)組，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，見表3。

表3 HCC全腫瘤灌注參數(shù)值與不同MVD計(jì)數(shù)的相關(guān)性

3 討論

3.1 HCC的MVD測(cè)定及價(jià)值

HCC的特征性變化多集中在血管壁的通透性及腫瘤微血管床的數(shù)量的改變，其被認(rèn)為是評(píng)價(jià)腫瘤惡性程度及生長、轉(zhuǎn)移重要的指標(biāo)。其中MVD被認(rèn)為是評(píng)估腫瘤血管生成活性的“金標(biāo)準(zhǔn)”[7]。有文獻(xiàn)指出，MVD對(duì)于判斷HCC的生物學(xué)行為和預(yù)后有一定價(jià)值[4]。甚至有學(xué)者認(rèn)為，MVD可作為HCC的獨(dú)立預(yù)后指標(biāo)[8]。國內(nèi)學(xué)者文利等[4]認(rèn)為肝癌的惡性程度與MVD存在正相關(guān)，其中腫瘤的惡性程度越高，其MVD越大，且在瘤內(nèi)分布不均衡。本研究結(jié)果證實(shí)，MVD不同分組的HCC的灌注測(cè)量值存在差異，且存在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。低分化肝癌間質(zhì)內(nèi)血管豐富，其分化低，MVD較高。中分化肝癌竇樣新生血管較為豐富，較正常肝血竇明顯增寬，其MVD相對(duì)較高。高分化肝癌的癌細(xì)胞分化較好，由于新生血管相對(duì)較少，間質(zhì)內(nèi)的血管亦較少，其MVD較低。需說明的是，MVD的表達(dá)與獲取的標(biāo)本量有關(guān)，且檢查有創(chuàng)、無法評(píng)估腫瘤生成活性等缺點(diǎn)，其整個(gè)檢查過程繁瑣、時(shí)間較長，1張切片反應(yīng)的信息量較少，僅能說明較小范圍的血管生成情況[9]，限制其臨床廣泛應(yīng)用。

目前無創(chuàng)性評(píng)估肝臟血流變化的主要影像學(xué)方法有彩超、核素、指示劑清除技術(shù)及CTP、MRI灌注成像等。核醫(yī)學(xué)檢查受到核素及設(shè)備普及率等因素影響，限制其臨床應(yīng)用。多普勒超聲容易受到氣體、位置、肥胖以及操作者主觀經(jīng)驗(yàn)等因素影響，臨床應(yīng)用受限。指示劑清除率技術(shù)對(duì)于肝動(dòng)脈及門靜脈的血流的區(qū)分有一定的限度。CTP作為一種無創(chuàng)、可重復(fù)性檢測(cè)病變組織血流動(dòng)力學(xué)特點(diǎn)的影像檢查技術(shù)，目前已成為評(píng)估HCC腫瘤血管生成狀態(tài)及活性的首選影像學(xué)方法。本研究對(duì)56例HCC行全腫瘤灌注檢查顯示，高分化15例，中分化29例，低分化HCC12例，其中低分化HCC的HAP和HAPI明顯高于中高分化HCC，研究結(jié)果與國內(nèi)學(xué)者于永梅等[10]報(bào)道較為一致，進(jìn)一步證實(shí)隨著HCC惡性程度的增加，肝動(dòng)脈供血逐漸增加而門靜脈供血逐漸減少。有鑒于此，通過HCC全腫瘤灌注測(cè)量值評(píng)估肝動(dòng)脈和門靜脈的血供比例變化，有助于分析腫瘤的惡性程度。

3.2 HCC的CT灌注參數(shù)與MVD的關(guān)系

隨著320排容積CT的臨床應(yīng)用，CTP技術(shù)越來越多地應(yīng)用于肝臟疾病領(lǐng)域的研究，并呈現(xiàn)廣闊的臨床應(yīng)用前景[6]。320排容積CT提高了血管和微小病灶的顯示能力，可以減少移動(dòng)偽影的形成，一次檢查即可獲得包括灌注成像和血管重建及增強(qiáng)檢查的多個(gè)任務(wù)，經(jīng)專業(yè)的后處理軟件分析后，可提供不受病變位置及范圍影響的血流灌注信息[11-12]。目前關(guān)于肝臟的320排容積CTP文獻(xiàn)主要集中在正常肝臟和肝硬化組織等領(lǐng)域的血流灌注狀態(tài)評(píng)估[13]。有學(xué)者研究證實(shí)[5]，腫瘤組織內(nèi)部的血供分布及新生血管空間分布有一定的差異、不均衡，不僅表現(xiàn)在CT灌注掃描橫斷位圖像上，在Z軸方向上亦出現(xiàn)不均一性，因此選擇單層面或局部幾個(gè)層面分析腫瘤的灌注參數(shù)時(shí)，并不能代表腫瘤整體的血流灌注特點(diǎn)以及腫瘤的血流分布特點(diǎn)，可能影響灌注數(shù)據(jù)測(cè)量的準(zhǔn)確性及可重復(fù)性，行全腫瘤灌注成像才能進(jìn)一步提高腫瘤整體灌注參數(shù)測(cè)量的準(zhǔn)確性。迄今，有關(guān)320排容積CTP技術(shù)在評(píng)估肝細(xì)胞肝癌的腫瘤血管狀態(tài)方面鮮有相關(guān)文獻(xiàn)報(bào)道。有學(xué)者采用時(shí)間-密度曲線(Time-density curve,TDC)參數(shù)癌灶強(qiáng)化峰值和強(qiáng)化比值評(píng)估組織的微血管數(shù)，認(rèn)為根據(jù)同層動(dòng)態(tài)CT掃描獲得的TDC走勢(shì)與腫瘤血管分布特征存在相關(guān)性[14]。但是國內(nèi)有學(xué)者認(rèn)為，單純依靠TDC判斷腫瘤的血管生成狀態(tài)有一定的限度[4]。有鑒于此，本研究未分析HCC的TDC形態(tài)在評(píng)估腫瘤的微血管密度的相關(guān)性。本研究結(jié)果表明，不同分化程度HCC的CT灌注值與相應(yīng)的MVD改變趨勢(shì)較為一致，其中低分化的HAP相比高分化、中分化HCC較高，且MVD亦較高。低分化的MVD相比高分化、中分化HCC較高，其HAP、HAPI亦最高，提示其肝動(dòng)脈供血比例較大，可能由于其間質(zhì)新生血管較為豐富，其CT灌注量較中高分化HCC高。高分化HCC的MVD較低，其瘤內(nèi)新生血管相對(duì)較少，CT灌注量相比中低分化HCC低[15]。以上表明，高分化HCC的肝動(dòng)脈供血比例最小，而低分化HCC的肝動(dòng)脈供血比例較多，其門靜脈供血比例較少，因此，筆者認(rèn)為320排容積CT全腫瘤灌注測(cè)量值可一定程度反映HCC的分化程度及腫瘤血管狀態(tài)，對(duì)無創(chuàng)性評(píng)估腫瘤惡性程度有一定的臨床價(jià)值[4]。

3.3 不足及展望

本研究?jī)H將CT全腫瘤灌注參數(shù)值與MVD、病理不同分級(jí)間進(jìn)行對(duì)比分析，尚未與CT軸位最大層面法進(jìn)行比較，且全腫瘤測(cè)量法分析灌注參數(shù)值時(shí)，操作過程復(fù)雜，受個(gè)人因素的干擾較大，其臨床廣泛應(yīng)用受到一定的限制。由于MVD的測(cè)量存在較大的異質(zhì)性，可影響MVD值的準(zhǔn)確性，期待今后有更好地的參考標(biāo)準(zhǔn)。本研究的納入患者數(shù)量較少，將來需細(xì)化分組，積累更多的病例以便深入研究。

綜上所述，CT全腫瘤灌注測(cè)量值能定量反映不同病理分級(jí)HCC的腫瘤新生血管及血流動(dòng)力學(xué)特點(diǎn)，可作為活體無創(chuàng)性評(píng)估腫瘤惡性程度及腫瘤血管生成的一種新的測(cè)量方法。腫瘤MVD與HCC的分化程度存在一定的相關(guān)性，可在全腫瘤灌注參數(shù)值的變化中得到反映。

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(編輯：吳小紅)

APreliminaryStudyoftheTotalTumorPerfusionbyVolumeCTPerfusionImaginginEvaluatingAngiogenesisandTheirRelationshipswiththePathologicalGrading

LIANGChanghua,MAOHuajie,YUEJunyan,etal.

TheFirstAffiliatedHospitalofXinxiangMedicalUniversity,Weihui,453100

ObjectiveTo evaluate the value of the total tumor perfusion by 320 row volume CT perfusion imaging in assessing the hemodynamic changes in the primary liver cancer patients,and to investigate value in evaluating the microvessel density and pathological grade.Methods56 patients with primary liver cancer were prospectively selected to perform 320 row volume CT perfusion imaging.The parameters of the total tumor perfusion were calculated,including hepatic artery perfusion (HAP),portal vein perfusion (PVP) and hepatic perfusion index (HAPI).The pathological grade of the tissues were judged in specimens according to Edmondson-Steiner grading system.One-way ANOVA or Wilcoxon-Mann-Whitney test was performed to compare CT perfusion parameters of pathological grade of the tissues.Spearman rank correlation analysis was performed to compare the correlation among CT perfusion parameters,MVD,and pathological grade.ResultsOf the 56 cases,15 were well-differentiated HCC,29 moderate,and 12 low.MVD of well-,mid-,and low-differentiated HCC were 48.61/mm2,64.37/mm2,and 86.31/mm2 ,respectively.There was a significant difference among the perfusion of the different pathological grade of the tumor tissue.The results showed that low-differentiated HCC had highest HAP and HAPI and lowest PVP,and the well-differentiated HCC had lowest HAP and HAPI and highest PVP,while the mid-differentiated HCC was between well-differentiated HCC and the low-differentiated HCC.The expression of MVD were positively correlated with CT perfusion parameters of pathological grade of the tissues.There was a significant difference in the parameters between the high and low MVD groups.The results showed that the high MVD group had highest HAP and HAPI and lowest PVP compared with the low MVD group.ConclusionThe total tumor perfusion by 320 row volume CT perfusion imaging can quantitatively reflect the hemodynamical change of the lesions and the microvessel density.It may become a new way to evaluate noninvasively tumor’s malignant degree and angiogenesis in vivo.The expressions of MVD in tissues are correlated with tumor pathological grade and total tumor perfusion parameters,which may be reflected to some degree by the tumor CT perfusion parameters.

Liver cancer;Angiogenesis;Tomography；X-ray computer;Perfusion

2017河南省醫(yī)學(xué)科技攻關(guān)項(xiàng)目-省部共建項(xiàng)目(編號(hào)：201701012)

453100 新鄉(xiāng)醫(yī)學(xué)院第一附屬醫(yī)院(梁長華，毛華杰，岳軍艷，戶彥龍，張會(huì)杰，王東東)；450052 鄭州大學(xué)第一附屬醫(yī)院(高劍波)

高劍波

10.3969/j.issn.1001-5930.2017.09.003

R735.7

A

1001-5930(2017)09-1401-05

2017-04-27

2017-07-10)