磁共振體素內不相干運動對鑒別診斷乳腺良惡性病灶價值的初步研究

渠靜靜 王世威* 劉玉鳳 許茂盛 方珍

作者單位：310000 浙江中醫藥大學附屬第一醫院

乳腺癌是中國女性最常見的惡性腫瘤死亡原因之一。近年來我國已成為乳腺癌發病率增長速度最快的國家，患乳腺癌的人群逐漸呈年輕化趨勢［1］。傳統ADC值包含了組織間水分子的真彌散和微循環灌注相關的假彌散兩部分，不能準確的反映組織的生理行為。Le Bihan等［2］學者提出的體素內不相干運動成像（IVIM）理論可以將微循環灌注產生的假彌散從真正的水分子彌散中分離出來，分別定量測量腫瘤細胞間隙水分子布朗運動相關的彌散和組織微循環灌注情況。IVIM作為一種全新的雙指數彌散成像技術，憑借定量測量獲得組織內彌散及灌注信息方面的優勢，逐漸引起國內外學者的重視。因此本文旨在探討體素內不相干運動IVIM對于乳腺良惡性病灶鑒別診斷的意義。

1 資料與方法

1.1 一般資料 回顧性分析浙江省中醫院2016年3～12月期間就診的48例患有乳腺腫塊的患者，入組標準：（1）檢查前均未行手術或穿刺活檢；（2）臨床擬診為乳腺癌的患者；（3）乳腺病灶直徑＞1cm。共有48例病灶，其中惡性37例，良性11例，患者均為女性，年齡23～70歲，平均（51.4±11.6）歲。

1.2 檢查方法 采用GE Discovery MR 750 3.0T超導型磁共振，8通道乳腺專用相控線圈。檢查前建立靜脈留置通道，對比劑采用釓噴酸葡胺（Gd-DTPA），患者采用俯臥位，足先進，雙側乳腺自然下垂于線圈內，行雙側乳腺平掃，多b值擴散加權成像（DWI）掃描，動態增強磁共振成像檢查（DCE-MRI）。（1）常規序列掃描：軸位常規T2加權像：掃描序列：FSE，FOV 32cm×32cm，層厚 4mm，層間距1mm，NEX 2。（2）IVIM-DWI掃描：采用單次激發自旋回波平面序列，脂肪抑制技術進行掃描。b值取0，20，30，50，100，150，200，400，800，1500，施加在 X，Y，Z軸三個方向。TR：5200，層厚4.0mm，層間距1mm。（3）DCE-MRI掃描：共掃描7期，1期蒙片+6期增強，單期58s。首先掃描蒙片，觀察圖像有無異常，然后進行增強對比劑團注。對比劑為GD-DTPA，劑量按0.2ml/kg計算，經肘正中靜脈由高壓注射器注入，注射速率1.8ml/s，注射完畢以同樣的速率注射0.9%氯化鈉液14ml沖管。掃描參數FOV 32cm×32cm，TR 5200，層厚 4mm，層間距1mm，NEX 1。

1.3 圖像處理 測量工作在后處理工作站GE aw4.6上進行，將多b值DWI圖像傳至后處理工作站，使用Functool工具中的MADC軟件進行后處理，結合DCEMRI掃描手動畫取感興趣區（ROI），ROI區選取原則：ROI的選取范圍以每個病灶最大平面為中心，盡可能地包含病灶的主體，選取病灶強化最明顯的位置，盡量避開病變壞死、囊變區及血管區域，分別測量三次取平均值。

1.4 統計學方法 采用SPSS Stastistics 22軟件對IVIM各參數值標準擴散系數stand ADC、真實擴散系數D值、灌注相關擴散系數D*值和灌注系數f值進行統計學分析。使用單樣本K-S擬合優度檢驗各樣本的正態分布性，正態分布數據行兩獨立樣本的t檢驗，非正態分布數據行非參數檢驗（Mann-Whitney U檢驗）進行比較，聯合診斷采用Logistics回歸分析，分別繪制受試者特性曲線（ROC曲線），并評估有意義的各參數值對于乳腺良惡性病灶診斷的效能，確定各參數的診斷閾值及該閾值下的ROC面積、敏感性和特異性。P＜0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 良性病灶與惡性病灶中IVIM 各參數的差異 見表1。

表1 良性組和惡性組各參數比較（±s）

表1 良性組和惡性組各參數比較（±s）

惡性組 良性組 t值 P值stand ADC（mm2/s） 0.98±0.26 1.34±0.23 4.081 ＜0.001 D值（mm2/s） 0.51±0.22 0.79±0.035 2.424 0.031 D*（mm2/s） 17.05±36.27 21.02±44.51 0.302 0.764 f值（%） 40.016±17.260 48.827±21.313 1.408 0.166

2.2 stand ADC和D值的比較及其ROC曲線 見表2，圖1。二者聯合診斷ROC下面積有一定增大為0.843，靈敏度提高為0.892，特異性為0.818，其ROC曲線見圖2。良惡性病灶典型圖像見圖3、4。

表2 stand ADC和D值的診斷效能

圖1 stand ADC、D值ROC曲線

圖2 stand ADC與D值聯合診斷的ROC曲線

圖3 37歲女性右乳浸潤癌

圖4 45歲女性左乳乳腺增生

3 討論

DWI屬于功能MRI，是一種無創探測人體內的水分子擴散運動的唯一方法，其是通過定量參數ADC值對組織中的水分子的擴散運動情況進行定量檢測，是一種單指數模型［3］。最早應用于急性腦梗死的研究，其臨床價值迅速得到廣泛認可。然而，生物組織的微觀運動不僅包括毛細血管中水分子的擴散運動，還包括血液的微循環。在高度不均質的組織內部，彌散加權信號實質上是呈多指數衰減方式進行，尤其當b值較大時更是如此。Standard ADC代表了傳統的ADC值，當乳腺發生惡性病變時，細胞繁殖速度較良性病灶快，細胞密度增加，細胞外容積減小，導致水分子運動范圍受限，因此本組資料中惡性組的stand ADC低于良性組是符合原理的，與以往的研究結果［4］相一致。此外，研究發現良性病灶和惡性病灶的D值均明顯低于stand ADC，說明后者不僅包含單純的水擴散運動，還包含組織的微循環灌注，并不能準確地表達組織內水分子擴散受限程度，進一步契合了原理。

IVIM雙指數模型是1986年Le Bihan等［2］提出的一種新概念和方法，通過多b值DWI上組織信號強度的變化來描述體素微觀運動，其技術前提是假設血液的微循環和灌注是非一致性、無條理的隨機運動。IVIM不僅能夠提供體內水分子運動的定量參數，還可以反映組織的擴散情況，其信號變化與b值的關系為：Sb/S0=（1-f）×exp（-b×D）+f×exp［-b×（D+D*）］，其中Sb、S0分別代表b取某個b值（b≠0）及b=0時的信號強度；b值是擴散敏感因子，單位s/mm2，D為真實擴散系數，D*為偽擴散系數，代表體素內由微循環引起的擴散，單位mm2/s；f值為灌注分數，代表體素內快速擴散占總體擴散的百分率。由于惡性腫瘤細胞的增長較良性病灶迅速，水分子受限更加明顯，因此，惡性病灶的D值較良性病灶低，與以往研究［5］的結果相一致。

本組資料中，惡性病灶的f值低于良性病灶，但差異無統計學意義。Tamura等［6］得出浸潤性乳腺癌的f值顯著低于非浸潤性乳腺癌的結果，并認為惡性組織中細胞密度增高，導致傳統ADC值降低，伴隨f值的降低，靳雅楠等［7］認為乳腺惡性病變f值顯著降低，究其原因在于：一方面惡性病變的細胞密度高，細胞間質內的微血管受壓，導致快速擴散成分比例降低；另一方面，惡性病變組織內新生血管常扭曲變形且分支紊亂，造成微血管灌注降低，進而降低組織內快速擴散成分；而Liu等［8］研究顯示惡性病灶的f值高于良性病灶，認為f值應隨著組織微循環灌注的增加而增大，因惡性腫瘤血供豐富，f值高于良性病變。造成這兩種結果的原因在于，Pang等［9］發現f值受b值影響較大，一定范圍內，腫瘤內f值會隨b值的增加而增加，超過一定范圍后，隨b值增高，f值反而降低，本資料采用的高b值較多，f值反而會降低。故采用較高的b值，會影響f值的準確性，因此導致了惡性病灶的f值較低，良惡性病灶之間的差異不明顯。

本組實驗中，惡性病灶的D*值低于良性病灶，但其差異不明顯，其原因可能是D*與細胞間質內的微血管密度有關，惡性病變細胞密度高，導致細胞間質內的微血管受壓，灌注水平降低，在一定程度上降低了惡性病變的D*值，另一方面不同組織類型及不同分級的乳腺癌的血管分布及血管復雜程度不同，導致D*的復雜性，造成D*在乳腺良、惡性病變中差異不顯著。

利用ROC曲線對stand ADC、D鑒別乳腺良惡性病變的診斷效能評估，得到stand ADC曲線下面積最大（AUC=0.818），且敏感度、特異度較D值高，當stand ADC=1.26×10-3mm2/s，敏感度特異度分別為0.818、0.865，而蔡林峰等［10］的研究結果是D值的診斷效能更高，其認為剔除了微循環灌注的影響因素，直接反映了組織水分子擴散運動，提高診斷的敏感性，因此D值的ROC曲線下面積大于stand ADC。而本組數據二者聯合診斷ROC下面積有一定增大為0.843，靈敏度提高為0.892，由此可見二者聯合診斷可以提高診斷率和敏感度，無疑IVIM提出了一種新的有效的診斷方法。

本研究的局限性在于樣本量偏小，可能會導致結果有一定的偏差，需要進一步增加樣本量，以確定其在鑒別診斷乳腺良惡性病灶中的價值。另外，b值的選擇和掃描參數的設置對診斷敏感性和特異性有一定的影響，因此在今后的檢查中，選擇合適b值以及掃描參數對于鑒別診斷乳腺病變尤為重要。