ADC全瘤直方圖鑒別顱內孤立性纖維瘤/血管外皮瘤與血管瘤型腦膜瘤

何文樂，李曉丹，郭柳姬，吳元魁

中樞神經系統孤立性纖維瘤/血管外皮瘤(solitary fibrous tumor/ hemangiopericytoma，SFT/HPC)是一種罕見的腦膜間葉細胞起源的腫瘤，其發病率有逐年上升的趨勢[1-2]，在臨床上是腦膜瘤的鑒別診斷中一個需要重點考慮的病變。而眾多腦膜瘤亞型中，尤其以血管瘤型腦膜瘤(angiomatous meningioma，AM)與SFT/HPC的影像表現較為相似[3-5]。盡管兩種腫瘤實體血供均較豐富，然而SFT/HPC具有惡性生物學行為，易復發及發生顱外轉移，主要治療手段為手術完全切除及術后放療[1,6-7]，與AM僅需手術切除的臨床治療策略明顯不同[8]。因此，術前準確鑒別二者具有重要的臨床意義。

MRI檢查是評估腦腫瘤的重要方法，但影像征象的評估常存在較大的主觀性。擴散加權成像技術(diffusion weighted imaging，DWI)能提供反映腫瘤組織內水分子擴散運動的量化信息，有助于二者的鑒別診斷。手工選擇局部感興趣區(region of interest，ROI)是評估腫瘤ADC值最常用的方法，然而可能存在一定的主觀性和隨機誤差，且不能反映腫瘤整體組織學特征的空間異質性，可能稀釋甚至掩蓋不同病變之間微小但至關重要的差異。而全瘤ADC直方圖分析法相對于傳統的局部ROI測量方法，能更為客觀、敏感地顯示腫瘤內部的異質性[9]。已有研究顯示ADC全瘤直方圖分析法及局部ROI測量法均可用于SFT/HPC與AM的鑒別[10-12]，但尚未有研究明確ADC全瘤直方圖分析法在鑒別二者時是否優于傳統局部ROI測量方法。因此，本研究的目的是比較兩種方法在鑒別SFT/HPC與AM中的診斷效能及穩定性。

材料與方法

1.研究對象

本研究經我院醫學倫理委員會批準。搜集我院病例數據庫中2011年1月-2017年10月共21例SFT/HPC 及20例AM患者的病例資料。所有患者在MRI檢查前均未進行手術或放化療，并在MRI檢查后2周內經手術病理明確診斷。其中9例SFT/HPC及3例AM 患者因未行DWI序列MRI掃描而被排除，1例AM患者因病灶幾乎完全為囊性且合并明顯出血而被排除。最終共28例患者納入本研究，其中SFT/HPC患者12例：男9例、女3例，年齡15～71歲、平均(51.1±16.1)歲；AM患者16例：男10例、女6例，年齡36～66歲、平均(55.6±8.8)歲。

2.MRI掃描

使用GE Signa Excite 3.0T磁共振掃描儀和8通道頭線圈。常規掃描序列和額參數如下。橫軸面及矢狀面T1WI：TR 2500 ms，TE 24 ms，層厚6 mm，視野24 cm×24 cm，矩陣320×224；橫軸面T2WI：TR 5100 ms，TE 130 ms，層厚6 mm，視野24 cm×24 cm，矩陣512×288；；橫軸面DWI：采用單次激發平面回波成像序列，TR 6000 ms，TE 75.5 ms，層厚6 mm，視野24 cm×24 cm，矩陣130×128，b=0和1000 s/mm2；對比增強T1WI：使用高壓注射器以2.0～2.5 mL/s流率靜注團注Gd-DTPA，劑量0.25 mol/kg，對比劑注射完畢后立即以相同流率注射20 mL生理鹽水沖管。

3.病理診斷

所有腫瘤均行全瘤體切除術，病理標本經4%甲醛溶液固定，常規脫水、石蠟包埋，4 μm切片，常規HE染色后在光鏡下觀察。12例SFT/HPC以及4例AM患者的標本進行了免疫組織化學染色，由一位經驗豐富的神經病理學醫師根據2016年WHO中樞神經系統腫瘤分類標準對腫瘤的病理表現進行評估。

4．圖像后處理

采用GE ADW 4.6工作站的FuncTool software進行圖像后處理。根據b值為0和1000 s/mm2的DWI數據，采用單指數模型進行數據分析和圖像重建，獲得ADC圖。將所有MRI數據以DICOM格式傳輸至一臺獨立的個人電腦以進一步分析。由2位具有2年以上中樞神經系統影像診斷經驗的放射醫師在不知道病理結果的情況下，采用3D-Slicer 4.9.0軟件(www.slicer.org)進行局部及全瘤ROI的勾畫。局部ROI測量方法：操作者在三個腫瘤最大層面上于瘤體的實性部分手工勾畫ROI，直徑為5～20 mm，根據腫瘤的大小調整ROI的大小，取3個層面上所測得的各ROI的ADC值的平均值(ADCaver)作為腫瘤的ADC值。全瘤ROI測量方法：參考對比增強T1WI和DWI(b=1000 s/mm2)來確定腫瘤的邊緣，排除可見的磁敏感偽影所致的異常信號，同時避開瘤周血管及水腫帶。在包含腫瘤的每一層ADC圖像上手動勾畫ROI，以包括整個腫瘤的體積，ROI邊緣范圍稍小于腫瘤邊界以減少部分容積效應的影響。全瘤ROI中所有體素的ADC值被提取至SPSS 23.0統計分析軟件進行直方圖分析，計算以下直方圖參數的值：ADC均值(ADCmean)、中位ADC值 (ADCmedian)、最大ADC值(ADCmax)、最小ADC值(ADCmin)及第5、10、25、75、90和95百分位數(ADCP5、ADCP10、ADCP25、ADCP75、ADCP90及ADCP95)。

表2 SFT/HPC和AM的ADC直方圖參數值及比較 (×10-6mm2/s)

表3 ADCmin和ADCP5的診斷效能指標

注：最佳截斷值通過計算最大約登指數確定；括號內數據為95%置信區間。

5．統計學分析

使用SPSS 23.0軟件進行統計學分析。采用組內相關系數(intra-class correlation coefficients，ICC)分析兩位醫師測量的各個直方圖參數值的測量者間一致性，以兩者測量結果的平均值作為最終測量值。所有連續變量均以均值±標準差表示。采用Fisher精確檢驗法比較SFT/HPC組與AM組在性別及發病部位上的差異。采用兩獨立樣本t檢驗比較年齡及各項直方圖參數值的組間差異。以P<0.05為差異有統計學意義。通過受試者工作特征(receiver operating characteristic，ROC)曲線評估有統計學差異的直方圖參數在鑒別SFT/HPC與AM中的診斷效能，并確定最佳截斷值。

結 果

1.病理檢查結果

本研究中12例SFT/HPC中包括WHO Ⅰ級3例，Ⅱ級6例，Ⅲ級3例。光鏡下可見腫瘤多由密集的梭形及多角形細胞組成，腫瘤細胞沿著呈“鹿角”樣的血管周圍分布，部分區域易見核分裂像，Ki-67指數平均為11.9%±11.2%。16例AM均為WHO I級，光鏡下顯示腫瘤內由大量大小不等的血管組成，壁厚薄不一，其間可見腫瘤細胞呈旋渦狀、編織狀排列，胞漿豐富，核分裂像少見。4例行免疫組化的AM病例中，Ki-67指數為3%者1例，<1%者3例。

2.臨床指標和MRI結果

SFT/HPC組和AM組中患者的性別、年齡及發病部位見表1。三個指標在兩組間的差異均無統計學意義(P>0.05)。

表1 SFT/HPC和AM的性別、年齡及發病部位

注：a采用兩獨立樣本t檢驗；b采用Fisher精確檢驗。

兩組的ADCaver及ADC直方圖參數的測量結果及比較見表2、圖1～2。兩組中局部ROI法測量的ADCaver的數值范圍有重疊(圖3)，兩組間的差異無統計學意義(P>0.05)。直方圖參數中，SFT/HPC組的ADCmin和ADCP5均低于AM組(圖3)，差異有統計學意義(P<0.05)；兩組間其它ADC直方圖參數的差異均無統計學意義(P>0.05)。各項ADC參數在測量者間的一致性均為優，ICC范圍為0.874～0.999(表2)。

ADCmin及ADCP5鑒別SFT/HPC和AM的ROC曲線見圖4，各項診斷效能指標見表3。結果顯示，ADCmin具有較高的診斷效能，最佳截斷值為569.00×10-6mm2/s，其ROC曲線下面積為0.86，對應的敏感度和特異度分別為81.3%和83.3%。

圖1 SFT/HPC患者，女，39歲。a)T2WI示右側額顳部腫塊位于大腦凸面，鄰近顱骨增厚，瘤周有流空血管影；b)增強掃描示腫塊明顯強化，中央可見壞死區；c)ADC圖，黑色粗虛線所示為全瘤ROI，注意壞死區被包括在內，細虛線所示為局部ROI；d)基于全瘤的ADC直方圖，顯示相對較低的累積ADC值和較平緩的峰態，ADCmin為386×10-6mm2/s。 圖2 AM患者，女，61歲。a)T2WI示右枕部大腦凸面可見不均勻高信號腫塊；b)增強掃描示腫塊明顯強化，矢狀竇受侵，未見腦膜尾征；c)ADC圖，黑色粗虛線所示為全瘤ROI，圓形細虛線為局部ROI；d)基于全瘤的ADC直方圖，顯示相對較高的累積ADC值和較陡峭的峰態，ADCmin為807×10-6mm2/s。

圖3 SFT/HPC及AM組中ADCmin、ADCP5及ADCaver值分布箱圖，ADCmin在兩組間的差異最為明顯。 圖4 ADCmin和ADCP5鑒別SFT/HPC與AM的ROC曲線，曲線下面積分別為0.86和0.72。

討 論

本研究顯示，傳統的局部ROI測量法獲得的腫瘤平均ADC值不能有效鑒別SFT/HPC與AM，而基于全瘤體的ADC直方圖分析法有助于二者的鑒別，直方圖參數中ADCmin與ADCP5具有較高的診斷價值。而且直方圖參數較局部測量法的平均ADC值具有更高的測量者間一致性。

既往研究采用傳統局部ROI測量方法評估ADC值鑒別SFT/HPC與AM的作用，然而結論并不一致。鄺歡等[10]及陳晨等[11]的研究結果顯示AM的ADC值低于HPC，而葉愛華等[13]的研究中顯示兩者的ADC值未見明顯差異。本研究結果顯示，盡管SFT/HPC的平均ADC值略低于AM，然而兩組數據重疊較大，難以得到準確的區分。提示兩種腫瘤的整體擴散情況相仿，可能是因為兩者整體組織組成相似，均含有大量血管成分[3]，平均ADC值所提供的整體擴散信息難以準確鑒別兩者。本研究結果與陳晨等[10]及鄺歡等[11]的研究結果并不一致，這可能與局部ROI選取過程中的主觀性、隨機性有關，這在病例數偏少以及腫瘤異質性強的情況下表現更為明顯。其次，本研究中參考最新的WHO中樞神經系統腫瘤分類[2]，將SFT及HPC均納入研究，與既往的研究有所不同。

基于全瘤的ADC直方圖分析法可獲得多種參數，能進一步分析腫瘤的異質性，已成為評估腦腫瘤的一種重要手段[14-16]。在本研究中，SFT/HPC組的直方圖參數中最小ADC值(ADCmin)、第5百分位數(ADCP5)均明顯低于AM組，這2個參數對兩種腫瘤的鑒別具有較高的診斷價值，與既往文獻報道基本一致[12]。這主要是因為SFT/HPC病灶內異質性較明顯，除血管成分外，部分區域細胞密集、增殖旺盛，這些區域水分子擴散受限，ADC值較低[18]，這些特征在II、III級SFT/HPC(本組資料中為9例，占比為9/12)中較為明顯[2,17]。有研究結果顯示，全瘤最小ADC值以及第5百分位數值與腫瘤增殖指數Ki67呈明顯負相關，可能代表了瘤內擴散受限最明顯、細胞密度最高的區域[19-20]。而血管瘤型腦膜瘤主要成分是血管組織，腦膜瘤細胞多呈散在分布，增殖活性較低，組織結構較為疏松[21]，因而ADC值較高。在本研究中，SFT/HPC組Ki-67細胞增殖指數平均值為11.9%，明顯高于AM組。Liu等[22]的研究顯示，HPC與AM的最小ADC值的差異無統計學意義，與本研究結果不同。這可能是因為本研究的方法與之不同，全瘤分析法能更敏感地獲得病灶真實的最小ADC值，因此能發現兩者間的微小差異。

本研究顯示各直方圖參數的測量者間一致性高于局部ROI法測量的ADC平均值，提示基于全瘤的ADC直方圖分析法在鑒別SFT/HPC與AM時具有更高的穩定性。全瘤勾畫ROI無需測量者選擇特定感興趣區，明顯減少操作過程的主觀性，提高了測量結果的可重復性，這與既往的研究結果一致[23]。雖然本研究中對于腫瘤邊界仍需人工判定，但SFT/HPC與AM病灶的邊界均比較清晰，強化明顯，對腫瘤范圍的判定較為明確，因而測量者水平對靶區勾畫的影響較小。

本研究仍存在以下不足之處。首先，本研究屬于回顧性研究，且樣本量較小，仍需更大樣本的實驗進一步驗證。其次，SFT/HPC不同級別間的差異并未被考慮在內，尤其是在樣本量較小的條件下，不同級別腫瘤的組成可能對研究結果造成影響。最后，盡管目前全瘤勾畫ROI法的操作過程仍較為耗時，但隨著醫學圖像自動分割技術的發展，基于全瘤的影像學評估會有越來越大的臨床應用前景。

綜上所述，相比局部ROI法測量的ADC值，基于全瘤的ADC直方圖分析法能更敏感地反映SFT/HPC與AM組織內水分子擴散運動方面的差異，從而能有效鑒別兩種腫瘤，其中最小ADC是最有潛力的鑒別診斷指標。