MRI新技術在腮腺腫瘤中的應用進展

王藝華，王麗君

作者單位：大連醫科大學附屬第一醫院放射科，大連 116011

腮腺是人體最大的唾液腺，腮腺腫瘤約占唾液腺腫瘤的70%[1]。腫瘤類型較多，僅依靠臨床特征難以鑒別，但治療前腫瘤良惡性的確定與手術方法的選擇密切相關，即便是良性腫瘤中常見的多形性腺瘤和Warthin 瘤的手術方式也不盡相同，因此術前準確診斷對于臨床治療非常重要。

MRI有較好的軟組織分辨率，已經廣泛用于腮腺的形態學等方面的評估，但由于部分腫瘤在影像學表現上存在重疊，導致常規MRI技術在腮腺腫瘤的鑒別診斷上存在爭議[2]。近年來，磁共振擴散成像、動脈自旋標記（arterial spin labeling,ASL）、磁敏感加權成像（susceptibility-weighted imaging,SWI）、酰胺質子轉移加權成像（amide proton transfer weighted imaging, APTw）等新技術及影像組學等研究的不斷發展，不僅僅可以評估腫瘤的形態、范圍，還可以提供腫瘤結構組成、血供情況以及代謝等方面的信息，提高了腫瘤診斷的準確率，對臨床治療方法的選擇以及疾病預后的評估有一定的指導意義，本文就MRI 新技術及影像組學在腮腺腫瘤診斷方面的新進展進行綜述，期望可以對腮腺腫瘤的術前診斷和治療提供幫助。

1 磁共振擴散成像

磁共振擴散成像包括擴散加權成像（diffusion-weighted imaging, DWI）、擴散張量成像（diffusion tensor imaging,DTI）、擴散峰度成像（diffusion kurtosis imaging, DKI）、體素內不相干運動（intravoxel incoherent motion, IVIM）成像等。DWI是反映水分子運動的常用方法，已廣泛應用于腮腺腫瘤的診斷中，通常惡性腫瘤細胞較為密集，其表觀擴散系數（apparent diffusion coefficient, ADC）值要明顯低于良性腫瘤。但腮腺腫瘤病理類型復雜，不同研究在探討DWI鑒別診斷方面得出的結論缺乏一致性[3-6]。其中，Warthin 瘤作為良性腫瘤，具有嗜酸性上皮及淋巴間質，細胞密集，DWI呈明顯高信號，其ADC 值較低，而化生型Warthin 瘤的嗜酸性上皮可以被鱗狀細胞或黏液細胞取代，在影像上表現為惡性征象，給鑒別診斷造成一定的干擾。因此有學者[7]探究腮腺腫瘤DWI、動態對比增強（dynamic contrast enhancement, DCE）特征及其臨床特點，發現腮腺惡性腫瘤的ADC 值明顯高于Warthin瘤，但在此基礎上，結合DCE相關參數達峰時間（Tpeak）及流出率（wash-out ratio, WR），惡性腫瘤多發生于腮腺深葉、單發并伴有腫大淋巴結的特點，可以將Warthin 瘤與惡性腫瘤診斷敏感度提高到100%。另外將T1WI、T2WI、ADC 等相結合可以將化生型Warthin 瘤與其他良惡性腫瘤進行鑒別，其中化生型Warthin瘤的ADC值明顯低于多形性腺瘤[8]。

相比于DWI，DTI、DKI 作為反映水分子微觀擴散的新技術，更真實客觀描述了腫瘤內部微觀結構的變化。DTI不僅描述了分子擴散的程度，還可以反映分子擴散的方向性，目前常用的參數為各向異性分數（fractional anisotropy, FA）及平均擴散率（mean diffusivity, MD），是反映各向異性的良好指標。有研究[9]將DTI 與DWI 相比較，發現FA 對腫瘤良惡性的診斷效能較ADC 更高，推測Warthin 瘤各向異性較小，惡性腫瘤的各向異性較大，在鑒別Warthin 瘤及惡性腫瘤方面，FA可能較ADC 更有意義。DKI 是一種基于水分子擴散非高斯分布理論的技術，其中D 為基于非高斯分布的擴散相關系數，與腫瘤細胞密度呈明顯負相關，Huang 等[10]測量了DCE 與DKI 定量參數，發現惡性腫瘤的D值明顯低于良性腫瘤。DWI生成的ADC值包括了擴散和灌注效應，尤其在低b值更易受到灌注的影響，IVIM 通過多b 值的雙指數模型計算出組織真實擴散系數（D）、偽擴散系數（D*）、灌注分數（f），能夠同時定量評估組織的擴散及血管灌注情況，彌補了ADC的不足。其中D代表細胞外純水分子的擴散，D*與f則與灌注相關，顯示更多與組織微循環相關的信息。Patella等[11]提取病灶DCE與IVIM 直方圖特征探討Warthin 瘤和多形性腺瘤的組織異質性的關系，其中Warthin瘤的D*值較多形性腺瘤高，這種顯著差異提示兩種腫瘤間的主要區別可能來自血管分布，并且經單變量分析發現達峰時間（time to peak, TTP）中位數和偏度，D*中位數及熵的曲線下面積（area under the curve, AUC）均可達到0.9以上，雙變量分析進一步證實了灌注相關參數在兩種腫瘤中的差異，但并沒有提高診斷效能。而在Karolina 等[12]針對IVIM的研究結果也得到了類似Patella 等的結論。Ma 等[13]則對比IVIM中的灌注參數與ASL的差異，通過對比腮腺腫瘤區域的f與腮腺腫瘤與腮腺實質的ASL 信號強度比，發現f 與ASL 的信號強度呈正相關，但ASL在對Warthin瘤和惡性腫瘤的鑒別中表現出更高的診斷效能，可能是f 受到血管通透性的影響，在反映組織灌注方面不如ASL更為直接。

綜上所述，DWI、DTI、DKI、IVIM 均可反映水分子的擴散運動，在病理類型鑒別上具有一定的臨床價值，但多為針對Warthin 瘤與其他腫瘤的鑒別研究，缺乏大宗病例，包括多種惡性腫瘤的對比研究。另外，腮腺腫瘤組織結構復雜，易影響研究結果，因此探究擴散成像各參數與病理因素的相關性可能會對腫瘤類型的鑒別提供幫助。而且IVIM 易受到成像條件的影響，特別是微小運動引起的偽影、b值數值和數量選擇，如何減小微小運動等對圖像質量的影響及最佳成像條件的確定亦是亟待解決的問題。

2 ASL

ASL通過對流入成像區域無對比劑的動脈血流進行標記，測量組織的血流灌注情況，隨著ASL 技術不斷更新，偽連續ASL（pseudo-continuous ASL, pCASL）結合了連續ASL 和脈沖ASL的優點，具有更好的標記效果。在對比不同腮腺腫瘤灌注差異的基礎上，Yamamoto 等[14]將pCASL 參數腫瘤血流量（tumor blood flow, TBF）與組織學相聯系，發現Warthin 瘤組的TBF較多形性腺瘤組高，與微血管密度（microvessel density,MVD）值一致。呂虹裕等[15]對45 例腮腺良惡性腫瘤進行分析，測量腫瘤區域TBF并計算出標準化nTBF，結果顯示Warthin瘤的nTBF 較多形性腺瘤和惡性腫瘤顯著增高。而在Razek 等[16]對61名患者的良惡性腫瘤的研究中，惡性腫瘤的TBF值最高，可能因為呂虹裕等的研究中惡性腫瘤組中病理類型較多，但每種類型腫瘤數量較少，部分惡性腫瘤與Warthin 瘤或多形性腺瘤的TBF存在一定重疊有關。

Ma 等[13]對比ASL 與IVIM 中的灌注參數的差異，發現ASL的信號強度與f 呈正相關，但ASL 在對Warthin 瘤和惡性腫瘤的鑒別中表現出更高的診斷效能。ASL作為一種操作簡單、無創的灌注新技術，可以定量測量腫瘤區域灌注量，反映病變區域微血管密度，但目前尚缺乏與病理取材一致的區域對照研究。ASL可能在顯示血流灌注緩慢的病灶方面存在挑戰，因標記時間短、信噪比低、空間分辨率有限等所致。另外，腮腺腫瘤種類較多，部分類型腫瘤之間在血流灌注等方面存在較大的相似性，需要進一步擴大樣本量進行研究。結合其他技術進行多參數成像，也是提高腫瘤的診斷準確度的有效方法。

3 SWI

SWI是將磁化率的敏感度最大化，增加組織之間的信號強度差異，其對靜脈血管、出血和鈣化比較敏感。SWI對腮腺腫瘤的評估主要利用了磁敏感信號強度（intratumoral susceptibility signal, ITSS），定義為SWI上低信號的細小點狀或線狀結構，伴或不伴團塊形成，在腮腺的研究中多采用Park 等[17]的評級方法對腫瘤中的ITSS信號進行分級。

Jiang 等[5]研究發現Warthin 瘤和惡性腫瘤有較高的ITSS，并結合病理和DCE特性，推測ITSS順序可能是多形性腺瘤＜Warthin 瘤＜惡性腫瘤。翟金娜等[18]同時引入病灶內靜脈分布、最大靜脈直徑等ITSS 形態相關參數，發現良性腫瘤的靜脈主要分布在腫物周圍，惡性腫瘤相反，主要位于腫物中央，且在最大靜脈直徑方面，良性腫瘤的直徑較小。

SWI常反映新生血管與出血的特點，可能與腫瘤血流灌注存在一定聯系，因此有研究將其與DCE聯合比較[1]，發現ADC和ITSS 聯合應用與ADC 和DCE 參數之一的血管外細胞外間隙體積分數（Ve）聯合的診斷效果相似，而三者結合其AUC值可達到0.930。SWI可能成為腫瘤異質性方面一個特異性比較高的指標，但相關研究仍比較少，需要更多的研究來證實。

4 APTw

APTw 是內源性化學交換飽和轉移（chemical exchange saturation transfer, CEST）成像技術之一，通過射頻脈沖飽和蛋白質和多肽的酰胺質子，使酰胺質子與自由水中的氫原子進行交換，從而導致圖像信號強度降低，通過采集圖像信號來評估組織內蛋白質含量。

在頭頸部腫瘤的研究中，Law 等[19]納入了鼻咽未分化癌、鱗狀細胞癌、非霍奇金淋巴瘤、腮腺的良性腫瘤，發現惡性組的APTw 值顯著高于良性組，但在該研究中未將腮腺的惡性腫瘤包含在內。而Kamitani等[20]研究發現腮腺惡性腫瘤的APTw值較高，以2.40 為閾值鑒別良、惡性腫瘤的敏感度、特異度等最佳。原發腮腺惡性腫瘤APT 平均信號強度值最高，Warthin瘤次之，多形性腺瘤中最低。但前兩者的APTw 值差異并無統計學意義，可能與Warthin瘤的高細胞特性以及腫瘤內含較多的蛋白質和多肽有關。另外，APTw 與DWI 和DCE-MRI 比較，APTw的平均信號強度和最大信號強度在鑒別良惡性腫瘤的能力最強，明顯高于DWI與DCE聯合使用的檢查方法[21]。

APTw可通過反映腫瘤組織的代謝情況推斷腫瘤的惡性程度。但APTw 作為新興的MRI 技術，在頭頸部腫瘤的應用仍受很多因素影響，有文獻報道[22]部分腮腺腫塊內的出血囊變區及血管常呈高信號，需要結合常規MRI診斷；另外APTw圖像分辨率較低，易受偽影影響，并且組織環境的pH 值也是影響圖像的主要因素。但APT 成像技術在腮腺腫瘤的診斷中仍不失為一個有效的工具，其應用價值仍有待發掘。

5 影像組學

影像組學是通過大量提取影像信息、圖像分割、獲取和篩選特征、建立臨床模型，對數據信息進行分析預測，最終應用于疾病的診斷、治療方案選擇等[23]。

在腮腺腫瘤的研究中，直方圖分析較多，主要應用于DWI與DCE 序列。在對DWI 的研究發現，ADC 直方圖可以客觀地區分腮腺腫瘤良惡性及常見的良性腫瘤，且可評估預后[24]，但不同研究得出的有效參數差異較大，缺乏一致性，可能與樣本較小、腫瘤類型存在差別、手動放置病變感興趣區易存在偏差等有關[25-26]。Xiang等[27]分析了DCE半定量參數如TTP、最大相對強化率（maximum relative enhancement, MRE）等的直方圖參數，發現TTP熵和MRE峰度表現出了較好的鑒別能力。

針對紋理參數分析，從ADC 圖像提取的特征在鑒別常見腮腺腫瘤方面表現出較好的診斷能力[28]。Cosimo 等[29]利用ADC 圖像長區域增強閾值（long zone emphasis, LZE）及長游程增強閾值（long run emphasis, LRE）在鑒別惡性腫瘤和淋巴瘤中準確率較高，二者在淋巴瘤的識別上基本一致，也揭示了淋巴瘤均勻性的特點。

相比于以上單序列模型，多序列聯合的影像組學模型是提高診斷效能的良好手段[30-32]。有學者[32]利用T2WI、ADC 提取組學特征，定性分析腫瘤邊緣及強化方式，發現聯合T2WI 及ADC 的組學特征、腫瘤形態以及強化方式等四種參數在鑒別Warthin 瘤和惡性腫瘤、良性和Warthin 瘤以及良惡性腫瘤方面均達到了較好的準確度。齊金博等[33]則聯合抑脂T2WI、ADC及對比增強T1WI 提取影像組學特征，利用循環特征消除方法進行特征選擇，發現以上三種序列聯合模型鑒別腮腺腫瘤良惡性及區分多形性腺瘤和Warthin瘤的診斷效能最高。

另外，與臨床信息共同構建診斷模型有助于指導臨床制訂準確的治療方案。Baba[34]等比較了低中高級別惡性腫瘤三組的年齡、性別等臨床信息、MRI 影像表現及T2WI 紋理參數，發現僅憑MRI 影像表現和紋理參數不足以判斷腮腺惡性腫瘤的分級。MRI 中提示的頸淋巴轉移征象以及患者的年齡和性別等特征均可在治療前評估中提示高級別腮腺惡性腫瘤。Zheng等[35-36]從T1WI和脂肪抑制T2WI圖像中提取組學特征，根據人口統計學信息和MRI 表現建立了臨床因素模型，也取得了很好的鑒別診斷效果。上述研究證實多序列建立的影像組學模型以及與臨床信息或機器學習方法建立的模型相結合的組學模型對腮腺腫瘤的評估非常有意義，可以對臨床治療提供更大的幫助。

影像組學作為新興的影像分析手段，為臨床對腫瘤的判斷提供了很大幫助，部分研究中建立的組學模型已具有很高的特異性[37]。但是目前研究主要基于常規MRI序列和DWI序列等，序列相對比較單一，缺乏結合其他功能成像的相關研究，另外由于紋理分析的步驟較復雜，目前尚缺乏一個比較標準化的方法。

6 小結

MRI新技術可以多方位評估腮腺腫瘤的解剖特征、血流灌注、組織代謝等情況，為腮腺腫瘤的定位和定性提供了更多信息，且影像組學的發展助力了腮腺腫瘤的診斷和鑒別，但腮腺腫瘤的病理類型較復雜，部分種類腫瘤缺乏大樣本數據，另外MRI 還受軟硬件等的限制，缺乏標準的成像方案等，隨著MRI技術的發展，腮腺腫瘤診斷治療方法必將不斷推陳出新，獲得更好的發展。

作者利益沖突聲明：全體作者均聲明無利益沖突。