ADC直方圖分析在慢性腎臟病患者腎間質纖維化評估中的價值

[Abstract]Objective：ToexplorethepotentialofhistogramanalysisbasedonrenalcortexADCinevaluatingrenalinterstitial fibrosisinchronickidneydisease（CKD）.Methods：5OpatientswithCKDwereretrospectivelyincludedanddivided intothe mildfibrosisgroup（27cases）andthemoderate-severefibrosisgroup（23cases）usingsemi-quantitativecriteria.Allpatients underwentDWI examinationbeforerenalbiopsy.ThehistogramparametersofADC mapswereobtainedby FireVoxel. Independent-sample -test was used to compare the ADC histogram parameters between the two groups.Spearmanrank correlation testwasusedtoanalyzethecorrelationbetween histogramparametersandfibrosisscore.ROCcurvewasusedto evaluatethediagnosticeficacyofthehistogramparametersanddeterminetheoptimalthreshold.Results：SixcortexADC histogramparameters（mean，Oth，25th，75th，90thpercentilesandentropy）weresignificantlydiferentbetweethetwo groups（all P lt;0.05）.The mean value of cortex ADC had the strongest correlation with serum creatinine and eGFR（ r= （204號 -0.536，0.440，both P?0.001 ）.The25th percentile of cortex ADC had the strongest correlation with the degree of fibrosis（ r= -0.572，P=0.001 ），with thelargestAUCof0.816（95%CI O.681-0.911）for differentiating themildandmoderate-severe fibrosis groups.The25thpercentileofcortexADCcombinedwitheGFRpresentedahigherdiferentialdiagnosticeficacy，withAUC of0.860（95%CI O.732-0.942）．Conclusion：CorticalADC basedhistogramanalysisis feasibleinnon-invasiveevaluationof fibrosis in patients with CKD.

[Keywords]Chronickidneydisease;Renalfibrosis;Magneticresonanceimaging;Apparentdifusioncoeffient;Histogramnalysis

慢性腎臟病（chronic kidney disease，CKD）是全球公認的公共衛生問題，若不及時診斷治療，可發展成終末期腎病，給患者及社會帶來沉重的經濟負擔[1-2]。腎纖維化是CKD進展的最佳預測指標[3]早期發現和定期監測腎纖維化對制訂有效的治療策略和評估患者預后至關重要。目前，腎活檢仍是診斷腎纖維化及分期的金標準，但因具有侵入性及并發癥風險，限制了其在臨床隨訪中的重復使用[4]因此，臨床亟需一種無創、可靠的技術來評估CKD患者纖維化的進展。

DWI可提供有關水分子擴散運動的信息，并通過ADC進行量化[5]，在無創監測腎功能和病理改變方面具有一定潛力[6-7]，但常規DWI僅能提供ROI平均值，不能解釋潛在的空間分布。直方圖分析是指應用數學方法分析圖像中像素或體素灰度級之間的關系和分布，可反映組織特征和異質性，進一步提供更客觀、豐富的潛在信息[8]。近年來，ADC直方圖分析在腫瘤的分期和肝纖維化的分級方面取得了很大進展[9-11]，但其反映腎纖維化程度的能力尚不明確。

1資料與方法

1.1一般資料

回顧性收集2020年8月至2022年3月經蘇州大學附屬第三醫院診斷為CKD且行腎穿刺活檢的59例成年患者，均于腎穿刺前1周內行腎臟MRI平掃和DWI檢查。排除9例臨床信息不全、圖像質量差、腎臟內有較大實性/囊性病變患者，最終納入50例。

從電子病歷中提取臨床信息，包括基線特征、實驗室指標和病理評分：腎功能實驗室指標包括血肌酐 ?24h 尿蛋白定量（均為入院后首次檢查結果）。通過血肌酐值、年齡及性別等參數估算腎小球濾過率（eGFR）。通過馬森染色對腎臟進行組織病理學評價，由1位具有10年以上工作經驗的病理科醫師采用半定量方法評估間質纖維化程度： lt;25% 為0分，輕度； 25%～50% 為1分，中度； gt;50% 為2分，重度。50例可分為輕度纖維化組27例，中重度纖維化組23例。本研究經醫院倫理委員會批準。

1.2儀器與方法

采用GE750W3.0TMRI掃描儀和16通道相 控陣線圈行腎臟掃描。檢查前禁食、禁水 6h_? 。患者取 仰臥位，頭先進。掃描序列與參數：冠狀面 T₂WI 序列， TR/TE minimun/minimun，視野 360mm×360mm ，矩陣 192×192 ，層厚 5mm ，層距 1mm ，帶寬 62.5Hz/Px ;橫斷 面 T₂WI 序列，TR/TEminimun/minimun，視野 360mm× 352mm ，矩陣 320×168 ，層厚 5mm ，層距 1mm ，帶寬 62.5Hz/Px ;DWI序列，TR/TE 2000ms/minimum ，視 野 360mm×360mm ，矩陣 192×192 ，層厚 5mm ，層 距0，帶寬 250Hz/Px ，b值為0和 800s/mm² 。

1.3圖像處理及數據分析

原始圖像數據均從GE后處理工作站以DICOM的格式導出，并傳輸到個人電腦上，采用開源醫學影像分析軟件Firevoxel（https：//files.nyu.edu/hr18/public/projects.html）進行定量分析。由2位分別具有12、15年腹部MRI診斷經驗的放射科醫師采用雙盲法對圖像進行后處理，在 b=0s/mm² 的圖像上選擇腎門最大層面，參考 T₂WI 的解剖圖像，圍繞雙側腎臟輪廓手動勾畫腎皮質的 ROI^[12] ，勾畫時注意避開血管、腎囊腫和易感性偽影。軟件自動從ROI中提取計算ADC直方圖的一階參數，包括最小值，最大值，平均值，第10、25、75、90百分位值，偏度，峰度和熵。

1.4統計學分析

采用SPSS 25.0和MedCalc（https：//www.medcalc. ）軟件進行統計分析。2位醫師測量的一致性分析采用ICC，ICC K20.40 為一致性差， 0.40～0.75 為一致性一般， ICCgt;0.75 為一致性較好。采用Shapiro-Wilk檢驗評估正態性（ P?0.05 為正態分布），具有正態分布的連續變量以 表示，組間比較行獨立樣本t檢驗。分類變量以例 （%） 表示，組間比較行 χ² 檢驗。直方圖參數與實驗室指標及纖維化評分的相關性行Spearman相關性分析。采用ROC曲線分析直方圖參數對輕度、中重度纖維化的鑒別診斷性能。以 Plt; 0.05為差異有統計學意義。

2結果

2.12組一般資料比較

2組性別、年齡及 24h 尿蛋白差異均無統計學意義（均 Pgt;0.05 ），血肌酐、eGFR及間質纖維化程度差異均有統計學意義（均 Plt;0.05 （表1）。

2.22位醫師的一致性分析

2位醫師對ADC直方圖參數測量的一致性較好（ICC為 0.774～0.891 ），表明參數的重復性好（表2）。

2.32組ADC直方圖參數比較

輕度纖維化組腎皮質ADC平均值及第10、25、75、90百分位值明顯高于中重度纖維化組（均 Plt; 0.01）；而輕度纖維化組皮質ADC的熵明顯低于中重度纖維化組（ P=0.037 ）。2組ADC最小值、最大值、偏度、峰度差異均無統計學意義（均 Pgt;0.05 （表3）。

2.4直方圖參數與實驗室指標、纖維化評分的相關性

腎皮質ADC最小值、平均值及第10、25、75、90百分位值均與血肌酐呈負相關，與eGFR呈正相關（均 Plt;0.05 ）；皮質ADC的偏度、熵均與血肌酐呈正相關，與eGFR呈負相關（均 Plt;0.05 ）。ADC平均值與血肌酐、eGFR的相關性最高（ _r=-0.536 Plt; 0.001;r=0.440，P=0.001） 。ADC平均值及第10、25、75、90百分位值與纖維化評分均呈負相關（均 Plt; 0.05），而熵與纖維化評分呈正相關（ _r=0.350 ， P= 0.013），其中，第25百分位值與纖維化評分的相關性最高 （r=-0.572，P=0.001） 。所有直方圖參數與24h尿蛋白均無相關性（均 Pgt;0.05 （表4）。

表12組一般資料比較

表22位醫師對腎皮質ADC直方圖參數測量的一致性分析

表32組腎皮質的ADC直方圖參數比較"

2.5直方圖參數及eGFR對不同纖維化程度的鑒別診斷效能

直方圖參數中，腎皮質ADC第25百分位值鑒別輕度和中重度纖維化組的AUC最大，為0.816（ 95%CI 0.681～0.911 （表5）。腎皮質ADC第25百分位值聯合eGFR值鑒別2組的AUC為0.860（ 95%CI 0.732～0.942） ，敏感度和特異度分別為 78.26% 和88.89% ，AUC高于單獨使用ADC第25百分位值和eGFR（表6）。

表4腎皮質ADC直方圖參數與血肌酐 ?24h 尿蛋白、eGFR及纖維化評分的相關性分析

注：eGFR為估計腎小球濾過率。

表5直方圖參數對輕度纖維化組與中重度纖維化組的鑒別診斷效能

注：最小值，最大值，平均值，第10、25、75、90百分位值的單位為 ×10^-3mm²/s.

表6eGFR及其與第25百分位值聯合對輕度纖維化組與中重度纖維化組的鑒別診斷效能

注：eGFR為估計腎小球濾過率。

3討論

本研究探討了基于DWI序列的定量直方圖在評估CKD患者腎纖維化中的價值，結果顯示多個直方圖參數與腎功能指標（血肌酐、eGFR）及纖維化評分具有良好的相關性，可用于鑒別纖維化程度，尤其是ADC第25百分位值鑒別效能最好，且聯合eGFR后鑒別診斷效能明顯提高，表明腎皮質ADC直方圖參數在評估CKD腎功能損傷和纖維化方面具有一定潛力，其有可能成為影像生物標志物，用于無創評估CKD腎功能及纖維化的程度。

本研究中，2位放射科醫師對所有定量直方圖參數的測量一致性均較好，表明ADC直方圖分析具有良好的可靠性和重復性。本研究發現，中重度纖維化組腎皮質ADC平均值及第10、25、70和90百分位值均明顯低于輕度纖維化組，與以往研究[13-15]結果相似。原因可能是隨腎小球硬化、腎小管萎縮、間質纖維化等進行性病理改變，水分子的擴散受到限制，同時還伴血流灌注不完整。

既往研究表明，腎臟約 90% 的血流存在于皮質微血管中，腎小球濾過主要發生在皮質[16]。因此，本研究中腎皮質ADC的多個直方圖參數隨腎功能的惡化而降低。此外，CKD患者ADC平均值及第10、25、

75、90百分位值與間質纖維化評分呈負相關，特別是ADC第25百分位數與纖維化評分的相關性最高，直方圖參數中，其鑒別纖維化程度的AUC也最大。既往研究在使用ADC直方圖參數評估腫瘤病理過程時發現，較低的百分位值（第10、25百分位）可能反映了腫瘤細胞的增殖，較高的百分位值（第75、90百分位）則表示腫瘤有壞死、囊性變性、出血等[17-18]。本研究中ADC較低的百分位值（第25百分位）可能是因為腎臟成纖維細胞和炎性細胞等細胞浸潤及膠原的沉積引起水分子擴散受限，而較高的百分位值表示血流灌注較高。進一步分析發現，腎皮質ADC第25百分位值與臨床指標eGFR結合可進一步提高對纖維化程度的鑒別診斷效能。因此，聯合ADC的直方圖參數與臨床指標可更好地評估腎纖維化。

熵代表體素分布不規則性的統計度量，可反映組織異質性[19]。本研究中，皮質ADC的熵與血肌酐呈正相關，與eGFR呈負相關，表明熵隨腎功能的惡化而增加，這與Yuan等[15]的研究結果一致。另外，本研究顯示，中重度纖維化組的熵明顯高于輕度纖維化組，且與纖維化評分呈正相關，與Zheng等[1的研究結果類似。偏度和峰度可反映直方圖中信號強度分布的不對稱性和峰性，本研究顯示2組ADC偏度和峰度差異無統計學意義。但Liang等[20]發現，不同腎功能損害組間的偏度和峰度存在明顯差異。這一差異可能是由于所選序列與分組標準不一致所致。

本研究存在的局限性： ① 樣本量較小，后續可采用多中心設計擴大樣本量以驗證結論； ② 未納入健康對照組作為基準參考值； ③ 腎皮質ADC直方圖參數雖對腎功能損傷和腎纖維化的程度反映更敏感[6.21]，但本研究未分析腎髓質有可能遺漏重要

信息。

綜上所述，基于DWI的直方圖分析是評估CKD患者腎纖維化的可行方法。腎皮質ADC直方圖參數對腎纖維程度的鑒別效能較好，且ADC第25百分位值聯合eGFR對腎纖維化程度的鑒別效能最好。

[參考文獻]

[1]LEVIN A，TONELLI M，BONVENTRE J，et al. Global kidney health 2O17 and beyond：a roadmap for closing gapsin care，research，and policy[J].Lancet，2017， 390（10105）：1888-1917.

[2]LEVEY A S. A decade after the KDOQI CKD guidelines[J]. Am J Kidney Dis，2012，60（5）：683-685.

[3]HEWITSON T D.Renal tubulointerstitial fbrosis：common but never simple[J].Am J Physiol Renal Physiol，2009， 296：1239-1244.

[4]ZAZA G，BERNICH P，LUPO A，et al. Renal biopsy in chronic kidney disease：lessons from a large Italian registry[J]. AmJ Nephrol，2013，37：255-263.

[5]JIANG K，FERGUSON C M，LERMAN L O. Noninvasive assessment of renal fbrosis by magnetic resonance imaging and ultrasound techniques [J]. Transl Res， 2019，209：105-120.

[6]MAO W，DING X，DING Y，et al. Evaluation of interstitial fibrosis in chronic kidney disease by multiparametricfunctional MRI and histopathologic analysis[J].Eur Radiol，2023，33（6）：4138-4147.

[7］ZHANG Y，YUAN Y.Utilization of the corticomedullary difference in magnetic resonance imaging-derived apparent diffusion coefficient for noninvasive assessment of chronic kidney disease in type 2 diabetes[J].Diabetes Metab Syndr，2024，18（2）：102963.

[8]LUBNER MG，SMITHAD，SANDRASEGARAN K， et al.CT texture analysis ：definitions，applications， biologiccorrelates，andchallenges [J]. Radiographics， 2017，37（5）：1483-1503.

[9] CAO T，JIANG R，ZHENG L，et al. T and ADC histogram parameters may be an in vivo biomarker for predicting the grade，subtype，and proliferative activityof meningioma[J].Eur Radiol，2023，33（1）：258-269.

[10]ZHU Y，WANG Y，TAO X，et al. Utility of apparent diffusion coeffcient histogram analysis in differentiating benign and malignant palate lesions[J]. Eur JRadiol，2022，157：110566.

[11] ZHENG Y，XU Y S，LIU Z，et al. Whole-liver apparent diffusion coefficient histogram analysis for the diagnosis and staging of liver fibrosis[J].J Magn Reson Imaging，2020，51（6）：1745-1754.

[12] ZHOU S P，WANG Q，CHEN P，et al. Assessment ofthe addedvalue of intravoxel incoherent motion diffusion-weighted MR imagingin identifyingnondiabetic renal disease in patients with type 2 diabetes mellitus[J]. J Magn Reson Imaging，2024，59（5）： 1593- 1602.

[13]BUCHANAN C E，MAHMOUD H，COX E F，et al. Quantitative assessment of renal structural and functional changes in chronic kidney disease using multiparametric magnetic resonance imaging [J].Nephrol Dial Transplant，2020，35（6）：955-964.

[14]HUA C，QIU L，ZHOU L，et al. Value of multiparametricmagnetic resonance imaging for evaluating chronic kidney disease and renal fibrosis[J].Eur Radiol，2023， 33（8）：5211-5221.

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