不同體素內不相干運動擴散加權磁共振成像參數在乳腺結節良惡性診斷中的應用

李媛泓

廈門市仙岳醫院·廈門醫學院附屬仙岳醫院·福建省精神醫學中心·福建省精神疾病臨床醫學研究中心 （福建廈門 361001）

體素內不相干運動（intravoxel incoherent motion，IVIM）主要用于描述體素的微觀運動。在人體組織的擴散加權成像中，單一體素內血管內水分子的擴散類似自由水，擴散速度較快，并且向各個方向擴散的概率相同，這種現象被稱為IVIM[1]。活體組織的表觀彌散系數（apparent diffusion coefficient of living tissue，ADC）包含組織微循環血流灌注和組織擴散2 種信息[2-3]。目前，關于MRI 在腫塊鑒別診斷領域的研究結果顯示，IVIM-DWI 可作為傳統單指數模型擴散加權成像（diffusion weighted imaging，DWI）及動態增強磁共振成像（dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging，DCE-MRI）的輔助方法，以提高診斷準確率和特異度[4-5]。目前，應用IVIM-DWI對肺部、肝臟、腎臟的可疑惡性病變進行診斷已獲得一定的效果。本研究旨在探究不同體素內不相干運動擴散加權磁共振成像（MRI-IVIM-DWI）參數在乳腺結節良惡性診斷中的應用，旨在為性質不明的乳腺結節定性診斷提供一定的參考，現報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

回顧性分析2021 年10 月至2022 年10 月我院收治的178 例乳腺結節患者的臨床資料。年齡39～85 歲，平均（62.55±11.73）歲；體質量指數18.07～25.05 kg/m2，平均（21.56±1.78）kg/m2。本研究經醫院醫學倫理委員會審議并批準。

納入標準：性質不明的乳腺結節；接受MRIIVIM-DWI 檢查及病理學檢查；臨床資料齊全，相關診斷及檢查結果明確無異議。排除標準：已確診存在其他組織或器官的惡性腫瘤；具有MRI-IVIMDWI 檢查禁忌證。

1.2 方法

采用GE Discovery 750W 3.0 T MR 掃描儀，8 通道雙乳相控陣線圈。選擇3 個b 值（0、1 000、2 500 s/mm2），施加30 個方向擴散梯度場，激勵次數2 次，掃描時間5 min 55 s。橫斷位IVIM：采用單次激發SEEPI 序列，矩陣為128×128，掃描視野為350 mm×350 mm，低b 值（≤200）共7 個，高b 值（>200）共5 個，掃描時間6 min 40 s。圖像的處理與分析：將采集數據傳至Functiontool 后處理工作站，利用DKI、MADC 軟件計算獲取DKI的定量參數平均擴散率（mean diffusivity，MD）、擴散峰度值（mean kurtosis，MK）及IVIM 的定量參數純擴散系數、灌注相關擴散系數、灌注分數偽彩圖。選取病灶實性成分最大的3 個層面，勾畫3 個感興趣區（region of interest，ROI），測得3 個層面的MD、MK 及純擴散系數、灌注相關擴散系數、灌注分數，然后取平均值。

1.3 觀察指標

以病理學檢查結果為金標準，比較良惡性病變患者的ADC、純擴散系數及灌注分數，并繪制受試者工作特征（receuver operating characteyistic）ROC曲線，分析ADC、純擴散系數及灌注分數診斷乳腺結節良惡性的效能。

乳腺結節良惡性的影像診斷標準：良性結節大多為規整的橢圓形或圓形，少量顯示為淺分葉形狀，病灶內部可見輕度強化；惡性結節形狀大多為簇狀或深度分葉狀，邊緣大多不規整且存在毛刺，內部強化顯示為不均勻。影像診斷由2 名具有豐富臨床經驗的影像科醫師進行，若2 人評估結果未達成一致，則需安排第3 位影像學醫師進行評價，最終達成一致后方可作為最終診斷結論。

1.4 統計學處理

采用SPSS 21.0 統計軟件進行數據分析。計量資料以±s表示，采用t檢驗。診斷價值采用受試者工作特征（ROC）曲線進行評價，并計算曲線下面積（area under the curve，AUC）、靈敏度、特異度。P<0.05 為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 良惡性病變的ADC、純擴散系數及灌注分數比較

病理學檢查結果顯示，178 例患者中56 例為惡性病變，122 例為良性病變。惡性病變的ADC、純擴散系數及灌注分數均低于良性病變，差異有統計學意義（P<0.05），見表1。

表1 良惡性病變的ADC、純擴散系數及灌注分數比較（±s）

表1 良惡性病變的ADC、純擴散系數及灌注分數比較（±s）

注：ADC 為表觀彌散系數

灌注分數（%）惡性病灶組 56 1.48±0.31 0.32±0.08 25.54±8.94良性病灶組122 2.31±0.52 0.59±0.11 29.06±9.12 t 11.066 16.467 2.406 P<0.001 <0.001 0.017組別 例數 ADC（×10-3 mm2/s）純擴散系數（×10-3 mm2/s）

2.2 ADC、純擴散系數及灌注分數診斷乳腺結節良惡性的ROC 分析

ROC 分析結果顯示，ADC、純擴散系數及灌注分數均對乳腺結節良惡性具有一定診斷價值，其中純擴散系數的AUC、靈敏度、特異度均>90%，見圖1、表2。

圖1 ADC、純擴散系數及灌注分數診斷乳腺結節良惡性的ROC 曲線

表2 IVIM-DWI 參數診斷性質不明的乳腺局灶性病變的效能

3 討論

乳腺結節的涵蓋范圍較廣，缺乏確切的流行病學數據。年輕女性最常觸及的乳腺結節是乳腺纖維腺瘤，其患者數量約占據乳腺門診患者的7%～13%[6-7]。乳腺結節可能是正常腺體，也可能是良性或惡性腫瘤。及時對乳腺結節的性質進行明確診斷對治療方案的確定具有重要作用。MRI 可為分級評估補充診斷依據，因此當乳腺超聲及乳腺X 線檢查懷疑惡性病變時，可進一步進行MRI 檢查。DWI 能夠通過無創方法檢測ADC，進而間接地反映組織器官的微觀結構變化[8]。IVIM 能夠通過獲取ADC、灌注分數等參數，進而準確地反映組織分子水平，進而幫助臨床醫師判斷病變特征[9]。目前，IVIM-DWI 在臨床上被廣泛應用于人體組織器官的病變篩查。本研究回顧性分析178 例研究對象資料，旨在對乳腺結節的定性評估方案提供一定的參考。

本研究結果顯示，178 例患者中56 例為惡性病變，122 例為良性病變；惡性病變的ADC、純擴散系數及灌注分數均低于良性病變，差異有統計學意義（P<0.05）；ROC 分析結果顯示，ADC、純擴散系數及灌注分數診斷乳腺結節良惡性的AUC分別為0.919、0.985、0.659，靈敏度分別為94.64%、98.21%、62.50%，特異度分別為78.69%、91.80%、66.39%。由此可知，良惡性乳腺結節的IVIM-DWI參數具有顯著差異，且純擴散系數對乳腺結節的良惡性進行診斷的靈敏度、特異度及AUC值最高。

杜津岳等[10]研究指出，單指數DWI 及雙自主模型IVIM 均可定量測量水分子擴散的受限程度，然而在雙指數IVIM 模型中，純擴散系數最能夠反映乳腺癌的異質性，因而在數學模型上可有效彌補單指數DWI 的不足。本研究結果顯示，良性病變的純擴散系數高于惡性病變。分析其原因為，純擴散系數能夠有效反映水低分子彌散受限的情況，導管內浸潤癌細胞的異質性十分明顯，排列緊密，細胞外自由水的真實擴散受限制的程度顯著，而腫瘤內部微灌注及毛細血管容積增高。與此同時，ADC受到循環微灌注的影響，同樣能夠對正常組織與癌變組織間的異質性變化發揮一定的鑒別診斷作用。本研究結果顯示，惡性病變的ADC 低于良性病變，同既往研究結果相似[11-12]。另外，本研究結果顯示，惡性病變的灌注分數低于良性病變。但惡性病變相比良性病變血供更為豐富，其內的微血管密度、血流量及血管通透性等指標明顯高于良性病變，因此灌注分數應高于良性病變。但本研究結果與此理論存在出入，可能是由于灌注分數不僅包含毛細血管內血流灌注情況，同時也包含了腺體分泌、腺管內液體的流動等因素，灌注分數涉及影響因素較多，且在不同模型中所代表的含義亦有所不同[13]。然而，本研究結果顯示，灌注分數診斷乳腺結節良惡性的AUC、靈敏度、特異度仍超過60%，表示其對于良惡性的診斷仍具有一定的參考價值。

隨著醫學影像學技術的不斷進步，MRI-IVIMDWI 在組織良惡性診斷領域的應用已獲得了越來越多學者的重視。海江等[5]研究指出，MRI 檢查對軟組織具有較高的分辨力，對疾病的良惡性具有較高的診斷價值，但當缺乏典型影像學特征時，診斷結果可能受彌散、灌注效果的影響，存在一定的局限性；同時，IVIM-DWI 可更好地反映組織內水分子的擴散情況，進而有效反映血流灌注信息，能夠直觀且精確地進行定性診斷。王海燕等[14]將IVIMDWI 應用于脊柱轉移瘤的定性診斷，獲得類似的結論。既往研究結果顯示，IVIM 在頭頸部惡性腫瘤、前列腺癌等多種疾病的良惡性判斷中具有較高的價值[15-16]。本研究的不足之處在于，所選取病例數偏少，且受限于回顧性分析的局限性，未能有效控制研究對象影像學檢查環境的影像因素，更確切的研究結論還有待更多研究數據證實。

綜上所述，ADC、純擴散系數及灌注分數均對乳腺結節良惡性具有一定診斷價值，其中純擴散系數的AUC、靈敏度、特異度均>90%。