ADC值及ADC比值在Ia期子宮內膜癌與子宮黏膜下肌瘤鑒別診斷中的應用價值

（西南醫科大學附屬醫院 放射科，四川 瀘州 646000）

子宮內膜癌和子宮肌瘤是女性常見的婦科疾病，嚴重影響到女性的生活質量，隨著MRI應用技術的日趨成熟，MRI診斷及鑒別診斷子宮內膜癌及子宮肌瘤越來越具有優勢[1]。典型子宮內膜癌及子宮肌瘤在影像學上往往不難鑒別，但當影像學表現不典型時，如子宮內膜癌及子宮肌瘤均表現為結節型或腫塊型，子宮內膜癌病灶較局限時，兩者鑒別較困難。本研究旨在探討表觀擴散系數（apparent diffusion coefficient,ADC）、ADC 比值（rADC）及 ADC 的離散系數值（CVADC）對Ia期子宮內膜癌與子宮黏膜下肌瘤的診斷價值。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取2012年1月—2018年6月西南醫科大學附屬醫院就診并均經病理證實的Ia期子宮內膜癌與子宮黏膜下肌瘤患者68例。其中Ia期子宮內膜癌34例（Ia期子宮內膜癌組），年齡22～64歲，平均（43.5±8.1）歲；子宮黏膜下肌瘤34例（子宮內膜下肌瘤組），年齡22～79歲，平均（53.6±10.7）歲。納入標準：①經外科手術及病理證實；②在術前均行盆腔MRI平掃、增強及DWI掃描；③影像學表現均為息肉型、結節型或腫塊型，并且未侵犯鄰近結構。排除標準：①患者在入院前行相關治療；②術后無病理結果者。

1.2 掃描方法及設備

采用3.0T 超導磁共振MRI（荷蘭飛利浦公司），對所有患者進行盆腔MRI常規掃描（T1WI、T2WI、DWI）和T1WI動態增強掃描，MRI掃描主要參數如下：軸位 T1WI：TSE，TR 513 ms，TE 10 ms，層厚 5.5 mm，FOV 300×329，矩陣248×203；矢狀位及軸位T2WI：TSE，TR 3 999 ms，TE 120 ms， 層 厚 5.5 mm，FOV 360×244，矩陣360×201；軸位T2WI壓脂：TSE，TR 4 854 ms，TE 85 ms，層厚 5.5 mm，FOV 300×331，矩陣232×193；軸位DWI：采用單次激發SE-EPI采集，TR 3 000 ms，TE 50 ms，層厚 5.5 mm，FOV 380×249，矩陣 124×100，b 值為 0 和 800 s/mm2。

1.3 圖像處理與數據測量

利用Philips后處理工作站軟件生成ADC圖，在DWI圖上呈高信號并且在ADC圖上呈相對低信號區域選擇感興趣區（region of interest,ROI），取 b 值為800 s/mm2。由2位診斷經驗豐富的放射科醫生進行測量，ROI選擇病灶實性部分面積最大的區域，盡量避開病灶囊變、出血、壞死及偽影干擾區域，測得病灶ADC值，同時測量相同層面右側臀大肌的ADC值，并選擇正常子宮肌層及右側閉孔內肌面積最大的區域進行ADC值的測量，選取ROI面積為15 mm2，以同樣的方法測量連續上下2個層面病灶、正常子宮肌層、右側臀大肌及右側閉孔內肌的ADC值，分別獲取4者的3個ADC值并記錄。計算3次rADC值，計算公式為：ADC比值=ADC病灶/ADC臀大肌，再計算3次測量的ADC值的均值（x）及標準差（s），并根據公式CV=s/x，計算CVADC值，取3次測量的ADC值和rADC值的平均值及CVADC值進行數據分析。子宮黏膜下肌瘤與Ia期子宮內膜癌影像學表現見圖1、2。

1.4 統計學方法

數據分析采用SPSS 17.0統計軟件。計量資料以均數±標準差（±s）表示，比較采用獨立樣本t檢驗；采用Med Calc 16.2統計軟件繪制受試者操作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲線，應用 ROC曲線下面積AUC評價單一指標和聯合指標鑒別Ia期子宮內膜癌與子宮黏膜下肌瘤的診斷效能，取值范圍為0.5～1.0，AUC＞0.9表示診斷效能較高，AUC介于0.7～0.9為診斷效能中等，AUC介于0.5～0.7為診斷效能較低，AUC=0.5為無診斷效能[2]。P＜0.05為差異有統計學意義。

圖1 子宮黏膜下肌瘤MRI（患者女性，36歲）

圖2 Ia期子宮內膜癌MRI（患者女性，75歲）

2 結果

2.1 兩組患者ADC值、rADC值、CVADC值比較

兩組患者ADC值、rADC值、CVADC值比較，差異有統計學意義（P＜0.05）。Ia期子宮內膜癌組的ADC值、rADC值均低于子宮黏膜下肌瘤組。Ia期子宮內膜癌組的CVADC值高于子宮黏膜下肌瘤組。見表1。

2.2 ROC曲線分析

2.2.1 單項指標鑒別2 種疾病的診斷效能 ADC 值、rADC臀大肌值、rADC子宮肌層值、rADC閉孔內肌值在診斷 Ia期子宮內膜癌的AUC分別為0.933、0.878、0.882和0.913，CVADC值在診斷Ia期子宮內膜癌的AUC為0.665。見圖3和表2。

ADC值的最佳截段值為0.968×10-3mm2/s，rADC臀大肌值的最佳截段值為 0.639，rADC子宮肌層值的最佳截段值為0.697，rADC閉孔內肌值的最佳截段值為0.815，CVADC值的最佳截段值為0.070。

2.2.2 聯合指標鑒別2 種疾病的診斷效能 本研究采用兩兩組合的方式利用ROC曲線對5項指標進行聯合分析。其中ADC值聯合rADC臀大肌值診斷效能最高（AUC=0.956），ADC值聯合rADC閉孔內肌值診斷效能最低（AUC=0.931）。見圖4和表3。

表1 Ia期子宮內膜癌與子宮黏膜下肌瘤ADC值、rADC值及CVADC值比較（n =34，±s）

表1 Ia期子宮內膜癌與子宮黏膜下肌瘤ADC值、rADC值及CVADC值比較（n =34，±s）

組別 ADC值/（×10-3 mm2/s） rADC臀大肌值 rADC子宮肌層值 rADC閉孔內肌值 CVADC值Ia期子宮內膜癌組 0.829±0.185 0.602±0.177 0.539±0.173 0.665±0.143 0.124±0.140子宮內膜下肌瘤組 1.225±0.174 0.839±0.141 0.791±0.192 0.989±0.185 0.061±0.041 t值 9.069 6.104 5.686 8.084 -2.519 P值 0.000 0.000 0.000 0.000 0.014

圖3 ADC、rADC及CV值的ROC曲線

圖4 各聯合指標的ROC曲線

表2 ADC值、rADC值及CVADC值的ROC曲線分析結果

表3 各聯合指標的ROC曲線分析結果

3 討論

在常規MRI圖像上，子宮內膜癌常表現為子宮黏膜增厚及宮腔軟組織腫塊。腫瘤T1WI多呈等信號，T2WI信號多高于子宮肌層，但低于正常子宮內膜[3]，隨著病程發展，子宮內膜癌逐漸侵犯鄰近器官及軟組織。而典型的子宮肌瘤信號表現較均勻，T1WI信號強度與周圍正常子宮肌層相同，與周圍正常子宮肌層相比，肌瘤的T2WI信號以低為主，信號特征表現最典型，邊界清晰[4]，較少侵犯鄰近器官及軟組織。但在少數情況下，如子宮內膜癌與子宮肌瘤臨床表現相似，早期子宮內膜癌表現為結節型、息肉型或腫塊型，沒有侵犯鄰近器官及軟組織，依據常規影像學特點有時難與子宮黏膜下肌瘤進行區分。

DWI是目前應用于子宮良惡性病變的主要技術。它可以觀察組織內水分子擴散運動，即布朗運動，可以通過對水分子擴散運動的量化間接反映組織微觀結構的內部特征[5]。DWI還可以測量病灶的ADC值，既往研究認為，基于DWI獲得的ADC值，是一個具體的數值，能獲得一個量化的標準，ADC值與細胞分布、構成、密度、大小、細胞膜結構的完整性、核漿比、細胞間隙等有關。病灶含水量越豐富，微循環灌注水平越高，細胞間隙越大，水分子擴散自由度增加，ADC值較高，反之細胞密度高、核漿比例高、基質稀少，導致細胞間隙減小，水分子擴散受限，ADC值較低[6]。

國內外大量研究[6-9]證明子宮內膜癌與子宮良性病變在ADC值上存在差異，且子宮內膜癌ADC值顯著低于子宮良性病變ADC值，但也有研究[10]表明兩者無差異。本研究中子宮內膜癌的平均ADC值為（0.829±0.185）×10-3mm2/s，子宮黏膜下肌瘤的平均ADC 值為（1.225±0.174）×10-3mm2/s，差異有統計學意義，本研究結果與SHEN等[8]報道相仿。回顧不同的研究結果發現子宮內膜癌組織與子宮良性病變的平均ADC值各家報道不一，有些學者應用標準化的ADC值來減少這種差異，即rADC值，計算公式為ADC病灶/ADC參比部位[8]。本組研究分別采用正常子宮肌層ADC值、臀大肌ADC值及閉孔內肌ADC值作為參考值，并進行對比分析，以便找出最優的參比部位，選擇這3個部位主要是因為不同的學者研究rADC值在鑒別子宮良惡性腫瘤的診斷價值中采用不同部位的ADC值作為參考值[9-11]，如閉孔內肌、正常子宮肌層等，而本研究又引入臀大肌ADC值作為參考值，主要是因為位置相對固定，大多是正常肌肉結構，并且臀大肌與病灶相距較遠，受病灶影響較小。研究結果顯示子宮內膜癌的各rADC值低于子宮黏膜下肌瘤rADC值，差異有統計學意義。同時，本研究采用ADC值的CVADC值進行比較，主要是參考CVADC值在乳腺良惡性疾病中的成功應用[2]。本研究結果表明子宮內膜癌的CVADC值高于子宮肌瘤，該結果可能與子宮惡性腫瘤細胞分化差，細胞異型性大，細胞間生長速度差異大，腫瘤成分復雜等因素有關，這些因素均可導致惡性腫瘤組織內部組成成分異質程度遠遠大于良性病變，因此病變內部水分子擴散受限程度也會存在顯著差異，并且組織的異質性越大，水分子受限程度差異也就越大。而CV正好體現了子宮良惡性病灶ADC值的異質性，并由此反應子宮良惡性病灶微結構的異質性，CV越小，組織微結構越均勻，信號也越均勻；CV越大，組織微結構越不均勻，信號也越不均勻。

在ROC曲線分析中，筆者采用單一指標和聯合指標對比分析其診斷效能。從統計分析結果可以看出，ADC值的診斷效能較高，其次為rADC值，且以不同部位的ADC值作為參考值，rADC值的診斷效能不同，其中以閉孔內肌的ADC值作為參考值，rADC值的曲線下面積最大，診斷效能最高，其次為正常子宮肌層，最后為臀大肌，可以看出單獨以rADC值鑒別Ia期子宮內膜癌及子宮黏膜下肌瘤時，最優的參比部位是閉孔內肌，ADC值與各rADC值均具有較高的診斷價值，但各rADC值的診斷效能并未優于ADC值，而CVADC值的診斷效能較ADC值、rADC值的診斷效能均低。在利用ROC曲線分析多指標聯合對Ia期子宮內膜癌及子宮黏膜下肌瘤中的鑒別診斷價值方面，本研究采用兩兩組合的方式共納入4種模式，分析結果顯示各聯合指標的曲線下面積均較單項指標的曲線下面積大，且敏感性均提高，從敏感性、特異性和AUC 3項參數分析，ADC均值聯合rADC臀大肌值診斷效能最高（AUC=0.956，敏感性=97.06%，特異性=82.35%），這表明將各單項指標聯合診斷大大提高了診斷效能。

綜上所述，筆者認為，ADC值、rADC值、CVADC值在鑒別Ia期子宮內膜癌及子宮黏膜下肌瘤中均存在一定的價值，但還是以ADC值為主要鑒別手段，但單項指標的診斷效能低于聯合診斷，單純依據一項指標進行診斷均顯不妥，ADC值聯合rADC臀大肌值具有高敏感性和高特異性的特點，對鑒別這兩種疾病具有很高的價值。本研究雖然測量病灶最大橫截面的ADC值，但每個病灶大小不一，因此ADC值測量上容易產生誤差，且本研究樣本量小，尚需更大樣本量來進一步證實并探究不同分期子宮內膜癌之間的差異。