3.0 T磁共振IVIM成像在鑒別原發性肺部良惡性占位性病變的價值研究

李斌，李鳳，王軍大

1.重慶市墊江縣中醫院 放射科，重慶 408300；2.重慶市中醫院 放射科，重慶 400021

引言

肺癌是全球癌癥死亡的主要原因，因此，早期診斷和治療有助于提高肺癌的生存率[1]。常規CT是檢查肺癌常用的影像學方法，多以病灶的形態學特征作為診斷依據，但是部分肺部良性病變與肺癌的影像征象相似，往往缺乏特異性，需活檢確診[2]。而其他成像方法包括計算機斷層掃描灌注、正電子發射計算機斷層掃描和動態對比增強磁共振成像（Dynamic Contrast Enhanced Magnetic Resonance Imaging，DCE-MRI）等技術雖然在肺部病變中也具有自身的優勢，但它們都需要注入造影劑，對患者本身有一定程度的副作用。擴散加權磁共振成像（Diffusion Weighted Magnetic Resonance Imaging，DWI）是一種無輻射和無對比劑的功能成像技術，可定量評估組織內水分子的運動。據報道，表觀擴散系數（Apparent Diffusion Coefficient，ADC）的定量參數具有區分肺部良性和惡性病變的潛力[3-4]，但是ADC受擴散和灌注效應的影響較大。如今，磁共振體素內不相干運動（Intravoxel Incoherent Motion Diffusion-Weighted Imaging，IVIM-DWI）也在一些器官的腫瘤成像中有所應用[5-7]，并且優于傳統ADC[8-9]。IVIMDWI可以使用具有多個b值的圖像進行雙指數擬合分別對毛細血管中的分子擴散和微循環進行區分[10]，既能無創地反映腫瘤組織的血管生成情況，又能有效地去除灌注因素的影響，真實反映組織內水分子擴散的情況[11]。IVIM能夠提供更多且更加準確的關于病變特征的信息。目前，IVIM-DWI在原發性肺部占位性病變中少有報道，因此，本研究主要探討IVIM-DWI成像在原發性肺部占位性病變中的應用價值。

1 資料與方法

1.1 一般資料

回顧性分析2019年3—12月本院CT檢查發現肺部占位性病變的患者40例，其中男性27例，女性13例，年齡37～72歲，平均（56±13.51）歲。所有患者病灶均經病理證實，其中良性病變12例（主要包括5例硬化性血管瘤，2例肺膿腫，4例炎性肉芽腫，1例錯構瘤），惡性病變28例（主要包括鱗狀細胞癌11例，腺癌15例，小細胞癌2例），術前均接受胸部MR檢查。病例納入標準為：① 患者行胸部MR檢查前未行放化療或抗炎治療；② 病灶直徑>1 cm；③ 患者無MRI禁忌癥；④ 患者無其他腫瘤病史。排除標準：① 患者病灶未經病理證實者； ② 患者存在MR檢查禁忌癥；③ 患者存在其他腫瘤或轉移者。所有患者行MR檢查前均簽署知情同意書。

1.2 儀器與方法

采用美國 GE Discovery MR 750 3.0 T磁共振掃描儀。患者仰臥位，雙手上舉，囑患者檢查時勿擺動身體。檢查前對患者進行呼吸訓練，打開呼吸和心電監控，采用呼氣末和R波觸發。采用32通道體部相控陣線圈聯合并行采集技術。掃描序列主要為T2WI/FSE、T1W1和IVIM-DWI序列。擴散敏感梯度脈沖在空間3個方向上應用，每個方向上選擇8個b值，分別為0、100、200、400、600、800、1000、1500 s/mm2。各掃描序列參數如表1所示。

表1 IVIM-DWI各掃描序列參數

1.3 圖像分析

將IVIM-DWI所得圖像數據傳輸到GE AW 4.6后處理工作站，點擊FuncTool軟件包的MADC圖像后處理軟件。采用的IVIM模型方程[12]為：

其中，D表示擴散系數，其意義為感興趣區內（Region of Interest，ROI）水分子真實擴散效應；D*表示偽擴散系數，其意義為局部ROI內由于微循環的灌注所致的擴散效應，又稱為灌注相關擴散系數；?表示灌注分數，其意義為ROI內局部微循環灌注效應占總體的擴散效應的比率。

由兩名經驗豐富的放射科醫師對IVIM-DWI圖像進行處理，根據病變在常規序列和DWI圖像上的位置，手動選取ROI。在DWI圖像上選取實性部分較大的層面和上下相鄰兩層放置相同大小的ROI，盡量避開明顯的血管及肉眼可辨的壞死、囊變及鈣化區，每人測量三次，取平均值作為病變最終測量值。記錄標準表觀擴散系數（standard Apparent Diffusion Coefficient，sADC）、擴散系數D、灌注相關擴散系數D*、灌注分數?。

1.4 統計學方法

采用SPSS 21.0統計分析軟件。所有計量資料均進行正態分布檢驗，方差齊性檢驗，符合正態分布的變量采用（±s）表示，兩組間比較采用兩獨立樣本t檢驗。繪制受試者工作特征（Receiver Operating Characteritisc，ROC）曲線，通過ROC下面積（AUC）來評估其診斷效能，并計算出相應的敏感度和特異度。P<0.05為差異具有統計學意義。

2 結果

2.1 良性組與惡性組之間IVIM-DWI的各參數比較

本研究肺部占位性病變中，良性組12例，惡性組28例。良性組與惡性組的sADC值分別為 (1.65±0.55)×10-3mm2/s、(1.29±0.41)×10-3mm2/s；D值分別為（1.17±0.47）×10-3mm2/s、（0.86±0.32）×10-3mm2/s；D*值分別為（26.34±30.10）×10-3mm2/s、（50.67±47.21）×10-3mm2/s；?值分別為（42.50±24.78）%、（33.96±15.64）%。兩組之間比較，sADC值、D值、D*值差異具有統計學意義（P<0.05），而?值差異無統計學意義（P>0.05），見表2。

表2 良性組與惡性組之間IVIM-DWI各參數比較（±s）

表2 良性組與惡性組之間IVIM-DWI各參數比較（±s）

注：*表示P<0.05差異具有統計學意義。

參數 良性組(n=12)惡性組(n=28) t值 P值sADC (×10-3mm2/s) 1.65±0.55 1.29±0.41 3.67 0.009*D (×10-3mm2/s) 1.17±0.47 0.86±0.32 3.41 0.004*D* (×10-3mm2/s) 26.34±30.10 50.67±47.21 1.46 0.017*?/% 42.50±24.78 33.96±15.64 5.76 0.091

2.2 IVIM-DWI各參數診斷惡性病變的診斷效能

通過以上結果，我們選取sADC值、D值、D*值在良性組與惡性組之間差異有統計學意義的參數進行惡性病變的診斷效能分析。sADC值、D值、D*值的AUC分別為0.79、0.81、0.70，敏感度分別為89.3%、91.8%、77.6%，特異度分別為58.1%、60.3%、67.2%。統計結果如表3所示。

表3 IVIM-DWI各參數診斷惡性病變的診斷效能

2.3 原發性肺部良惡性占位性病變IVIM成像的典型圖片

本研究過程中發現，對于直徑小于1 cm的原發性肺部占位性病變的IVIM圖像，往往不能測量出其參數值，因此本研究主要探討直徑大于1 cm的原發性肺部占位性病變。如圖1為左肺下葉良性占位性病變的體素內不相干運動擴散加權成像圖；圖2為右肺下葉惡性占位性病變的體素內不相干運動擴散加權成像圖。

圖1 左肺下葉良性占位性病變的體素內不相干運動擴散加權成像圖

圖2 右肺下葉惡性占位性病變的體素內不相干運動擴散加權成像圖

3 討論

目前，隨著MRI技術的不斷進步與發展，MRI及功能MRI（如DWI、IVIM-MRI、DCE-MRI等）在肺部占位性病變的應用中顯示出極大的前景[13]。然而，研究過程中發現，對于病灶之間小于1 cm的原發性肺部良惡性占位性病變的IVIM圖像，往往無法測量出其參數值。因此，本文主要討論病灶直徑大于1 cm的原發性肺部良惡性占位性病變的IVIM圖像。

眾所周知，傳統的DWI是一種通過活體組織中水分子的隨機微觀運動進行成像的技術，可用于各種肺部疾病的評估[14]。這種基于單指數模型計算得出的ADC值可以較好的顯示出病變組織中水分子的擴散情況，一定程度上從分子水平對腫瘤進行檢測，可以評價疾病的病理生理過程[15]。然而，該模型忽略了組織中血液微循環灌注對ADC值的影響，從而無法準確反映實際擴散系數[16]。近年來，IVIM-DWI在傳統DWI基礎上，采用了單指數、雙指數和拉伸指數多參數模型運算方式，可以同時反映組織的擴散和灌注信息，更精確地模擬顯示病變組織的微觀結構和病理特性[17]。IVIM-DWI模型運用多b值掃描技術，對得到的不同b值圖像中相應體素內的測量值進行擬合計算，從而可以得到sADC值、D值、D*值以及?值，其中sADC值是單指數模型計算得出的標準ADC值；D值、D*值以及?值是通過雙指數模型擬合計算得出，而且IVIM-DWI模型的這些參數能更好地反映腫瘤的生物學特點，對腫瘤的診斷、療效評估和預后預測有重要的應用價值[18]。另外，國外有學者[19]認為，肺部病變的ADC值受微循環灌注的影響較大，選取超過1000 s/mm2的高b值時，可盡可能的排除微循環灌注的影響，較真實地反映組織擴散的信息，所得ADC值較準確。因此，本研究僅對IVIMDWI模型中高b值的標準表觀擴散系數（sADC）進行探討。本研究結果表明，sADC值在良性組[（1.65±0.55）×10-3mm2/s]顯著高于惡性組[（1.29±0.41）×10-3mm2/s]，且兩組之間差異有統計學意義（t=3.67，P<0.05）。所以，IVIM-DWI模型中的sADC值可在一定程度上反映組織擴散的信息，從而有助于區別肺部良性病變和惡性病變。本研究結果中，代表病變組織中水分子真實擴散系數的D值在良性組[（1.17±0.47）×10-3mm2/s]顯著高于惡性組[（0.86±0.32）×10-3mm2/s]，且差異有統計學意義（t=3.41，P<0.05）；代表感興趣區內微循環灌注所產生的擴散效應的D*值在良性組[（26.34±30.10）×10-3mm2/s]顯著低于惡性組[（50.67±47.21）×10-3mm2/s]，且差異有統計學意義（t=1.46，P<0.05）。這是由于惡性病變的腫瘤細胞異常增殖，細胞的數量呈幾何倍數增長，相互之間排列致密，從而導致細胞外間隙縮小，阻礙周圍質子的隨機運動，使細胞外質子運動受限[20-21]。而且，惡性病變中腫瘤細胞的生長往往伴隨著新生血管的形成，但這種血管的基底膜往往不完整，其微血管通透性高[22]。這些差別也為IVIM-DWI成像特點提供了基礎，既能從分子擴散水平，也能從微灌注水平反映腫瘤的生物學信息。然而，本研究中的?值為反映微循環灌注形成的假性擴散在IVIM中所占的比例，在良性組 [（42.50±24.78）%]與惡性組 [（33.96±15.6）%]之間差異無統計學意義（t=5.76，P>0.05），這與之前的文獻報道相一致[23-24]，可能是由于良性組與惡性組中病理類型的不同，良性病變中血管過度增多，例如炎性肉芽腫和硬化性血管瘤，以豐富的血管結構為特征，包括血流量增加，毛細血管通透性增加和血管舒張，從而導致本研究良性組中?值偏高。

從理論上講，D值在反映水分子在腫瘤中的擴散方面比sADC更準確，本研究在IVIM-DWI模型各參數診斷惡性病變的診斷效能分析中發現，sADC值、D值、D*值的AUC分別為0.79、0.81、0.70，敏感度分別為89.3%、91.8%、77.6%，特異度分別為58.1%、60.3%、67.2%。其中D值的AUC最大，其診斷效能最佳。研究結果與既往文獻[24-25]的研究結果相一致，即D值在肺癌中具有更大的診斷價值。然而，Wan等[26]認為與傳統ADC值相比，D值具有類似的診斷能力。因此，本研究中D值在原發性肺部占位性病變的診斷效能優于sADC值仍需在今后的研究進一步擴大樣本量進行探討。

不足與展望：本研究樣本量較少，主要原因是IVIMDWI成像過程時間較長，部分患者無法堅持，或者出現運動偽影，導致圖像質量欠佳；同時也有部分患者肺部占位性病變直徑少于1 cm，采用IVIM-DWI成像之后，往往無法測量相應參數值。在今后的研究中將進一步擴大樣本量，完善統計學分析。當然，IVIM-DWI模型在肺部病變的應用還有很多，后續可以進一步探究IVIM-DWI模型在鑒別肺部惡性病變不同病理類型的價值。

綜上所述，3.0 T磁共振IVIM成像在鑒別原發性肺部良惡性占位性病變中具有一定指導意義，既能反映組織的擴散信息，也能反映其灌注信息。

4 小結

IVIM-DWI模型作為一種新發展的MRI成像技術，相較于傳統的DWI成像具有更多的優勢，其中D值和sADC值可以更加真實地反映病變組織中水分子真實擴散情況，D*值反映病灶內微循環灌注所產生的擴散效應，在鑒別直徑大于1 cm的原發性肺部良惡性占位性病變中具有一定價值，可進一步為臨床的早期診斷與治療提供影像學方面的證據。