體素內不相干運動擴散加權成像在乳腺癌腋窩轉移性小淋巴結中的研究價值

蔣偉，鄧虹，張翔，賀紹云，趙雅琪，高明

0 前言

乳腺癌是女性群體最常見的惡性腫瘤之一，根據GLOBOCAN 2020 全球癌癥數量統計結果，2020 年女性乳腺癌新增病例達226 萬，占女性癌癥總數的24.5%，乳腺癌首次超過肺癌成為世界第一大癌癥[1-3]。腋窩淋巴結轉移是乳腺癌早期病灶轉移的主要方式，明確乳腺癌患者是否存在腋窩淋巴結轉移，不僅關系到疾病治療方案的制訂，對治療效果和預后的評估也極為重要[4-6]。有研究表明，發生腋窩淋巴結轉移的乳腺癌患者預后比未發生腋窩淋巴結轉移患者差[7]。選擇高效且無創的檢查方式評估乳腺癌患者淋巴結轉移是目前研究關注的重點。

MRI 檢查是乳腺癌患者診斷和術前評估主要的影像學方法，可以清晰顯示病灶形態學特征、血流動力學特征及組織細胞水分子擴散情況等相關信息，具有安全及軟組織分辨率高等優勢。目前乳腺常規MRI 掃描序列對乳腺癌患者腋窩是否存在轉移性淋巴結的診斷主要依賴于淋巴結大小、壞死及強化方式等形態學指標。從乳腺MRI 的常規增強掃描序列獲得的圖像中，難以鑒別直徑≤5 mm 的腋窩轉移性小淋巴結（small metastatic lymph nodes, SMLN）和腋窩良性淋巴結（benign lymph nodes, BLN）[8-10]。水分子在人體組織中的擴散特性可通過擴散加權成像（diffusion-weighted imaging, DWI）中的表觀擴散系數（apparent diffusion coefficient, ADC）定量地反映，有研究表明DWI中的ADC值有助于在乳腺癌患者術前區分腋窩轉移性淋巴結和非轉移性淋巴結[11]，但存在因化學位移和運動所致偽影敏感度高等因素的影響，對小淋巴結評估不準確。另一方面，在體素內不相干運動（intravoxel incoherent motion, IVIM）的理論中，認為人體內的水分子的微觀運動不僅受到水分子的真的物理擴散，還受到毛細血管的微循環灌注等多方面因素的影響。因此，基于常規單指數模型計算的ADC值不能完全反映生物組織的擴散屬性。IVIM-擴散加 權 成 像（diffusion-weighted imaging, DWI）是基于IVIM 雙指數模型的DWI 新技術，通過IVIM 定量參數，可以分別反映水分子的真實物理擴散和毛細血管微循環灌注情況[12-13]，MAO 等[14]學者認為IVIM 參數充足，在乳腺病變良惡性的鑒別方面明顯優于ADC 值。本研究旨在探討IVIM-DWI 中的定量參數在診斷乳腺癌腋窩SMLN 的臨床價值，為臨床提供預測腋窩SMLN 的方法，對乳腺癌患者治療具有一定的指導意義。

1 材料與方法

1.1 研究對象

本研究遵守《赫爾辛基宣言》，經中山大學孫逸仙紀念醫院倫理委員會批準，免除受試者知情同意（批準文號：SKSKY-2022-079-01）。回顧性分析2017年9月至2020年12月在中山大學孫逸仙紀念醫院因乳腺結節就診并經腋窩淋巴結穿刺活檢術或手術病理證實的乳腺癌腋窩SMLN 患者80 例（8 例為經腋窩淋巴結穿刺活檢術病理證實，72 例為手術病理證實，且均為術前由穿刺活檢術或手術醫生與影像科醫生共同閱片協商確定的淋巴結）和乳腺良性病變患者55例的影像和病例資料。所有患者術前均行雙側乳腺和腋窩MRI 動態增強檢查。80 例乳腺癌腋窩SMLN 組患者的年齡為18～72 歲，中位年齡45 歲。乳腺癌腋窩SMLN組納入標準：（1）經腋窩淋巴結穿刺活檢術或手術切除病理標本證實為乳腺癌腋窩淋巴結轉移；（2）穿刺活檢術或手術切除腋窩淋巴結前1周內行雙側乳腺及腋窩MRI動態增強檢查；（3）病理標本的轉移性淋巴結短徑≤5 mm，且術前與MRI所示的淋巴結對應標記，患側僅單個淋巴結短徑≤5 mm；（4）雙側乳腺和腋窩MRI檢查前未接受乳腺癌相關治療；（5）采集的乳腺及雙側腋窩MRI圖像無明顯偽影，圖像質量滿足測量和分析要求。乳腺癌腋窩SMLN組排除標準：（1）雙側乳腺和腋窩MRI檢查前行腋窩淋巴結穿刺活檢手術。55 例乳腺良性病變BLN 組患者的年齡為21～64 歲，中位年齡44 歲。乳腺良性病變腋窩BLN 組納入標準：（1）健康志愿者且既往史中無惡性腫瘤病史；（2）雙側乳腺和腋窩MRI 診斷為BLN，影像學隨訪時間超過6 個月且大小無變化；（3）腋窩淋巴結短徑在5 mm 以下。乳腺良性病變腋窩BLN 組排除標準：（1）獲得的MRI 圖像偽影明顯影響腋窩淋巴結分析；（2）志愿者隨訪時間內全身任何部位發生惡性腫瘤。

1.2 檢查方法

采用德國Siemens Skyra 3.0 T 超導MR 掃描裝置和原機自帶的16通道乳腺專用相位陣列線圈進行乳腺MRI 常規序列和雙指數模型IVIM-DWI 掃描。所有患者均采用俯臥位檢查，雙側乳腺自然懸垂于線圈內，掃描范圍包括雙側乳腺和腋窩。MRI 掃描參數包括：橫斷位T1WI-Vibe 結合Dixon 技術，TR 5.38 ms，TE 2.46、3.69 ms，層厚1.5 mm，層間距0 mm，分辨率0.5 mm×0.5 mm，矩陣384×384；橫斷位T2WI 采用STIR 抑脂序列，TR 7600 ms，TE 75 ms，TI 230 ms，層厚4 mm，層間距0.8 mm，分辨率0.8 mm×0.8 mm，矩陣358×448。乳腺動態對比增強MRI 采用TWIST-VIBE 序列，橫斷位成像，FA 12°，TR 3.25 ms，TE 1.22 ms，NEX 1，層厚2.5 mm，層間距0.5 mm，矩陣187×256，分辨率0.7 mm×0.7 mm。自由呼吸狀態下行70 期不間斷掃描，單個時相掃描時間為6 s，第4 期掃描開始經肘靜脈注射Gd-DTPA，注射劑量為0.1 mmol/kg，注射速率為3.5 mL/s，注射完成后以20 mL 生理鹽水沖管。IVIM 采用單激發自旋回波擴散加權平面回波讀取序列，加載10 個b 值（0、10、30、50、100、200、400、600、800、1000 s/mm2），各b值對應NEX分別為1、2、3、3、3、3、2、2、2、4，TR 6600 ms，TE 68 ms，回波間隙0.5 ms，分辨率1.5 mm×1.5 mm，矩陣94×128，層厚4 mm，層間距0.4 mm。

1.3 圖像分析及數據測量

使用MITK-Diffusion 軟件對IVIM-DWI 原始數據進行后處理。由2名分別具有10年和15年工作經驗的放射科主治醫師及副主任醫師獨立進行閱片和病灶徑線測量，在常規MRI序列圖像和增強圖像上選擇淋巴結最大層面作為感興趣區（region of interest, ROI）層面，ROI涵蓋整個結節，且盡量與病灶的邊緣保持一致且進行手動繪制ROI。取兩人測量結果的平均值，用雙指數非線性模型計算ROI的真實擴散系數（true diffusion coefficient, D）、灌注相關擴散系數（perfusion related diffusion coefficient, D*）、灌注分數（perfusion fraction, f）。使用單指數線性模型計算ADC值（b=0、800 s/mm2）。

1.4 統計學方法

采用SPSS 26.0 軟件及MedCalc 15.2.2 軟件進行統計學分析。使用組內相關系數（intra-class correlation coefficient, ICC）比較兩位醫師對兩組患者雙指數模型IVIM-DWI參數（D、D*和f值）和ADC值測量值間的一致性，ICC＞0.75 為一致性良好，采用兩位觀察者測量數據的平均值進行后續的分析。正態分布的計量資料以±s表示。乳腺癌腋窩SMLN組與乳腺良性病變腋窩BLN 組的雙指數模型IVIM-DWI參數（D、D*和f值）和ADC值的比較采用獨立樣本t檢驗。繪制雙指數非線性模型參數（D、D*和f值）及ADC 值鑒別乳腺癌腋窩SMLN 組與乳腺良性病變腋窩BLN 組ROC 曲線，通過曲線下面積（area under the curve, AUC）分析乳腺癌腋窩SMLN 組和腋窩BLN 中各參數的診斷效果。根據約登指數確定各參數診斷乳腺癌腋窩SMLN 的閾值，并計算相應的敏感度和特異度。P＜0.05 認為差異具有統計學意義。

2 結果

2.1 一般資料

納入的80 例乳腺癌腋窩SMLN 組患者中，乳腺浸潤性導管癌60 例，乳腺浸潤性小葉癌7 例，乳腺黏液樣癌3例，乳腺未分化癌3例，其他類型7例。納入的55 例乳腺良性病變腋窩BLN 組患者中，乳腺纖維瘤35 例，乳腺硬化性腺病7 例，良性葉狀腫瘤5 例，乳腺錯構瘤4 例，乳腺脂肪瘤4 例。80 例乳腺癌患者共納入80 個腋窩SMLN，其中左側腋窩淋巴結34 例，右側腋窩淋巴結46 例，55 例乳腺良性病變共納入55 個腋窩BLN，其中左側腋窩淋巴結28 例，右側腋窩淋巴結27例。

2.2 兩位觀察者測量結果的一致性

兩位觀察者對兩組患者雙指數模型IVIM-DWI參數（D、D*和f值）和ADC值測量結果的一致性良好，ICC均＞0.75，如表1所示。

表1 D、D*、f值和ADC值的ICC檢驗Tab.1 ICC test of the D, D*, f and ADC value

2.3 各組IVIM-DWI參數及ADC值的比較

乳腺癌腋窩SMLN 組與乳腺良性病變腋窩BLN 組之 間D 值（F=6.975，P＜0.01）、D*值（F=3.206，P＜0.01）和ADC 值（F=5.117，P＜0.01）差異均有統計學意義，兩組之間的f值（F=-0.171，P＞0.05）差異無統計學意義。乳腺癌腋窩SMLN 組的D 值和ADC 值均低于乳腺良性病變腋窩BLN 組（P＜0.001），D*值高于乳腺良性病變腋窩BLN 組（P=0.002）。兩組淋巴結IVIM-DWI 及ADC 值參數值見表2，兩組淋巴結IVIM-DWI各參數圖見圖1和圖2。

表2 兩組淋巴結IVIM-DWI及ADC值參數值的比較Tab.2 Comaparison of parameter values of IVIM-DWI and ADC values in lymph nodes

2.4 IVIM-DWI 參數鑒別乳腺癌SMLN 組與BLN 組的ROC曲線

D 值、D*值、ADC 值及ADC 與D 聯合預測在鑒別乳腺癌腋窩SMLN 與乳腺良性病變腋窩BLN 中差異具有統計學意義，AUC 分別為0.817、0.643、0.734 以及0.833。D 值、D*值和ADC 值的診斷閾值分別為0.750×10-3、17.5×10-3、0.836×10-3mm2/s，其 中D值的敏感度和特異度最高，分別為81.8%和80.0%。D 值、D*值、ADC 值和ADC 與D 聯合預測用于鑒別乳腺癌腋窩SMLN 結果見表3 和表4。D 值、D*值、ADC 值ADC 與D 聯合預測診斷乳腺癌腋窩SMLN 的AUC 值ROC曲線見圖3。

圖3 D 值、D*值、ADC 值、ADC 與D 聯合預測用于診斷乳腺癌腋窩SMLN 的ROC 曲線。D：真實擴散系數；D*：灌注相關擴散系數；ADC：表觀擴散系數；SMLN：轉移性小淋巴結。Fig.3 ROC curve of D value, D* value, ADC value, ADC and D combined prediction for the diagnosis of axillary SMLN in breast cancer.D: true diffusion coefficient; D*: perfusion related diffusion coefficient; ADC:apparent diffusion coefficient; SMLN: small metastatic lymph nodes.

表3 D值、D*值、f值、ADC值、ADC與D聯合預測用于鑒別乳腺癌腋窩SMLNTab.3 D value, D* value, f value, ADC value, ADC and D combined prediction were used to identify axillary SMLN of breast cancer

表4 D值、D*值、ADC值及ADC與D聯合預測值的診斷效能Tab.4 Diagnostic efficiency of D value, D* value, ADC value, ADC and D combined prediction

3 討論

腋窩淋巴結狀態是對乳腺癌患者的診斷和治療有重要影響的評價指標，在腫瘤的分期、治療方案的選擇和預后評估等方面起著非常重要的作用。本研究將乳腺癌雙指數模型IVIM-DWI 參數（D、D*和f 值）及ADC值應用于乳腺癌腋窩淋巴結轉移的鑒別診斷，結果顯示乳腺癌腋窩SMLN組D值及ADC值均顯著低于乳腺良性病變腋窩BLN組（P＜0.01），乳腺癌腋窩SMLN組D*值高于乳腺良性病變腋窩BLN 組（P＜0.01），ROC曲線分析結果表明D 值診斷乳腺癌腋窩SMLN 診斷效果優于D*值和ADC值。

3.1 IVIM-DWI在診斷惡性腫瘤性中的優勢

DWI 是一種能夠準確實時地反映生物體內細胞組織內的水分子細胞擴散特性的無創成像檢測方法[15-17]，不僅可以提高鑒別乳腺良惡性病變的特異度[18]，還可以通過測量ADC 值來定量測量乳腺腫瘤內部水分子的運動情況，評估腋窩淋巴結并預測腫瘤的生物學行為[19]。但ADC 值在微觀上不僅受水分子擴散的影響，還受毛細血管微循環灌注的影響。同時ADC 值的測量也會受到不同b 值的影響，從而導致ADC 值的測量誤差。當b 值增大時，MRI 圖像的信噪比減低，導致對小病變的漏診。因此，ADC 值不能準確地反映組織的結構特點及生物信息[14]。

功能磁共振成像（functional magnetic resonance imaging, fMRI）技術近幾年取得了快速的進展，尤其在以DWI 基礎上產生的IVIM 模型較為突出，可為腫瘤定性診斷提供定量參數值[20-21]。本研究采用IVIM模型彌補了傳統DWI技術的缺陷，將單純水分子擴散和微循環灌注對于信號衰減的影響進行區分，可以更真實地反映淋巴結內部的情況。IVIM 的雙指數模型中D 值主要反映了腫瘤細胞外水分子的真正分散運動。D*值表示血液微循環灌注引起的擴散系數，與組織的微血管密度、平均毛細血管的長度和平均血流速度密切相關[22]。f值是體素內微循環灌注效應引起的分散占整體分散效應的比例，是微血管血流量的分數體積（%），代表腫瘤的血容量，該值與正常血管數量呈正相關，包括血管完整性和通透性[20]。通常在惡性腫瘤中，腫瘤的惡性程度越高，血流灌注容量越大，f 值越高，高f 值常常提示腫瘤組織內有很多新生血[23-24]。本研究結果顯示，IVIM模型中腋窩BLN組的D值和ADC值均高于SMLN組，且兩者之間差異具有統計學意義，該研究結果與國內學者[25]對原發腫瘤的研究結果一致，這可能與腫瘤細胞增生活躍，單位體積內細胞密度增加，細胞間隙變小以及細胞內核漿比例增大有關，上述因素的疊加效應共同限制了細胞內水分子的擴散，從而引起D值和ADC值的降低。

3.2 IVIM-DWI各參數診斷乳腺癌腋窩SMLN的價值

本研究結果表明乳腺癌腋窩SMLN 組的D 值和ADC 值明顯低于乳腺良性病變腋窩BLN 組，其原因可能是轉移性淋巴結內腫瘤細胞增殖速度快、細胞密集度增高、排列緊密以及細胞外間隙縮小等限制了細胞外水分子的擴散，從而導致D值和ADC值降低，這與既往研究的結論[26-27]類似。因此，乳腺癌腋窩SMLN中水分子擴散受限比腋窩BLN更為明顯，造成水分子擴散受限的主要原因是乳腺癌腋窩SMLN的腫瘤細胞排列緊密、核大深染、核分裂象明顯等多種因素所致。

轉移性淋巴結和非轉移性淋巴結在組織中微循環之間存在較大差異，主要表現為微血管的流動特征、血流容積、微血管的密度和通透性的增加以及血管外細胞外間隙容積的增大等。KVISTAD 等[28]的研究結果表明乳腺癌腋窩轉移性淋巴結與腋窩BLN 相比呈高灌注狀態。本研究發現乳腺癌腋窩SMLN組微循環灌注D*值明顯高于乳腺良性病變腋窩BLN 組，其病理學基礎可能是轉移性淋巴結中微血管的密度明顯高于BLN，且轉移性淋巴結內部含有大量新生毛細血管，其內皮細胞結合松散和基底膜發育不充分導致毛細血管通透性增加、血流速度加快[15-16]。但是，本研究顯示使用D*值診斷乳腺癌腋窩SMLN 的AUC 為0.643，可能與本研究中納入的淋巴結短徑均較小（短徑≤5 mm）有關。

一篇關于IVIM 成像定量鑒別乳腺腫瘤的Meta分析結果顯示，與淋巴結陰性病變相比，淋巴結轉移病變中可以觀察到高的偽擴散系數（P=0.009）和灌注分數值（P=0.001）[29]。本研究中乳腺癌腋窩SMLN組與乳腺良性病變腋窩BLN 組之間淋巴結的f 值差異均無統計學意義，表明f值可能不是鑒別乳腺癌腋窩SMLN 和乳腺良性病變腋窩BLN 的敏感指標。本研究該結果可能與選用的b 值或者納入淋巴結短徑均較小相關，需要在后續的研究中進一步證實。

3.3 IVIM-DWI各參數間診斷乳腺癌腋窩SMLN的比較

目前臨床確診是否發生乳腺癌腋窩淋巴結轉移主要取決于超聲引導下腋窩淋巴結穿刺活檢術和前哨淋巴結活檢術的病理結果。然而，一些腋窩淋巴結可能會受到骨、肌肉和肺部氣體的干擾，這可能降低超聲對該部分淋巴結的顯示和診斷敏感度[30]。臨床術前未發現可疑腋窩淋巴結轉移時，乳腺癌患者行前哨淋巴結活檢術作為侵襲性檢查，存在示蹤劑過敏、熒光示蹤劑放射性污染、術后局部血腫形成、淋巴水腫等并發癥的風險[31]。其次，影像上轉移性淋巴結常用的診斷標準是淋巴結短徑是否超過10 mm[32-33]，淋巴結穿刺活檢術的目標病灶更是很少選擇短徑為5 mm 以下的腋窩淋巴結，本研究以短徑為5 mm及以下的淋巴結作為研究對象對于鑒別腋窩SMLN 有重要意義。另外，關于使用IVIM-DWI 參數診斷乳腺癌腋窩淋巴結轉移的研究較少，對使用IVIM-DWI 診斷乳腺癌腋窩SMLN 的研究結果仍有爭議。陶國民等[34]發現使用IVIM-DWI 參數對乳腺癌腋窩淋巴結的診斷有局限性。但ZHU 等[23]的研究表明IVIM-DWI 定量參數有助于區分腋窩轉移性和非轉移性淋巴結，其中D 值的診斷效果最好。本研究中D、D*及ADC 值的AUC 分別為0.817、0.643、0.734，對乳腺癌腋窩SMLN 與乳腺良性病變腋窩BLN 的鑒別診斷效能差異具有統計學意義（P＜0.01），其中D 值的敏感度為81.8%，特異度為80.0%，此時最佳診斷閾值為0.750×10-3mm2/s，大于該數值則腋窩BLN 可能性大，低于該值則傾向于腋窩SMLN。D*的敏感度為52.7%，特異度為75.0%，均低于D值，此時最佳診斷閾值為17.5×10-3mm2/s，大于該值則考慮腋窩SMLN 可能性大，反之則傾向于腋窩BLN。ADC 值的敏感度為78.2%，特異度為61.3%，最佳診斷閾值為0.836×10-3mm2/s，大于該值則考慮腋窩BLN，小于該值則提示腋窩SMLN 可能性大。D、D*及ADC 值的AUC 比較，其差異均無統計學意義（P＞0.01），三者對乳腺癌腋窩SMLN 的鑒別均具有良好的診斷效果，但根據其AUC值、敏感度和特異度的數值比較，D 值鑒別診斷的效能更大。

3.4 本研究的局限性

本研究的局限性：（1）本研究的樣本量仍然相對較少，樣本數據存在偏差的可能；（2）納入本研究健康志愿者的BLN 樣本僅通過影像、臨床及隨訪證實，未獲得病理學證實，結果可能存在偶然性，需后續研究進一步驗證；（3）本研究為單中心的研究，樣本量有限，需要多中心、多型號及不同場強的MRI 儀器掃描進一步驗證。

4 結論

綜上所述，IVIM-DWI 可為乳腺癌腋窩SMLN 的診斷提供定量信息，IVIM-DWI參數的D值具有較高的診斷效能，在鑒別腋窩SMLN 和BLN 上，其敏感度及特異度均優于傳統ADC 值。IVIM-DWI 為臨床提供較為準確的預測腋窩SMLN 的方法，對乳腺癌患者的分期和治療具有一定的指導意義。

作者利益沖突聲明：全體作者均聲明無利益沖突。

作者貢獻聲明：高明設計本研究的方案，對稿件重要內容進行了修改；蔣偉起草和撰寫稿件，獲取、分析或解釋本研究的數據；鄧虹、張翔、賀紹云、趙雅琪獲取、分析或解釋本研究的數據，對稿件重要內容進行了修改；張翔獲得廣東省自然科學基金的資助。全體作者都同意發表最后的修改稿，同意對本研究的所有方面負責，確保本研究的準確性和誠信。