多b值擴(kuò)散加權(quán)成像在鑒別肺腫塊良惡性中的價(jià)值

王曉華，段江暉，袁慧書北京大學(xué)第三醫(yī)院放射科，北京009

2中日友好醫(yī)院放射科，北京100029

肺癌是對(duì)人類健康威脅最大的惡性腫瘤，發(fā)病率和死亡率居所有惡性腫瘤之首［1］。盡管目前胸部X線和電子計(jì)算機(jī)斷層掃描 (computed tomography，CT)仍是肺部腫瘤的常規(guī)檢查方法，但有時(shí)僅靠形態(tài)學(xué)改變很難鑒別肺部腫塊的良惡性［2-3］，而正電子發(fā)射型計(jì)算機(jī)斷層顯像 (positron emission tomography/computed tomography，PET/CT)評(píng)估肺腫塊的標(biāo)準(zhǔn)攝取值(standard uptake value，SUV)易受機(jī)體大小、血液葡萄糖水平及注射后時(shí)間等因素的影響［4］。

磁共振成像 (magnetic resonance imaging，MRI)具有軟組織分辨率高、無(wú)電離輻射等特點(diǎn)，不但能提供組織的形態(tài)學(xué)信息，還能提供功能信息。擴(kuò)散加權(quán)成像 (diffusion-weighted imaging，DWI)是一種檢測(cè)體內(nèi)水分子擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)的功能成像方法，在腫瘤領(lǐng)域的應(yīng)用比較廣泛。早期研究發(fā)現(xiàn)，惡性腫瘤的表觀彌散系數(shù) (apparent diffusion coefficient，ADC)值比良性病變低，因此ADC值可用于鑒別肺部腫塊的良惡性［5-7］，但也有部分學(xué)者認(rèn)為ADC值不能鑒別兩者［8-10］。可見，利用ADC值別肺部腫塊的良惡性仍存在較大爭(zhēng)議。

1986年，Le Bihan等［11］首先提出了DWI的體素內(nèi)不相干運(yùn)動(dòng)模型 (intravoxel incoherent motion，IVIM)。應(yīng)用該模型可以分離組織擴(kuò)散效應(yīng)和組織灌注效應(yīng)。此后，許多應(yīng)用IVIM模型的研究涌現(xiàn)出來(lái)，如在肝臟［12］、胰腺［13］、乳腺［14］和前列腺［15］等器官，各研究均反映出更加全面和真實(shí)的組織擴(kuò)散和灌注狀態(tài)。根據(jù)IVIM理論，筆者推測(cè)早期研究可能由于b值設(shè)定的限制，導(dǎo)致所測(cè)得的肺腫塊ADC值未能去除組織灌注效應(yīng)的影響，從而使擴(kuò)散參數(shù)不同程度地混有組織灌注的信息。為了更好地探究肺部腫塊真實(shí)的水分子擴(kuò)散特性及微循環(huán)灌注作用的影響，本研究采用多b值擴(kuò)散加權(quán)成像研究了不同參數(shù)值在鑒別肺腫塊良惡性中的價(jià)值。

對(duì)象和方法

對(duì)象2013年4月至2014年4月在北京大學(xué)第三醫(yī)院就診、準(zhǔn)備行胸部MRI檢查的患者，以CT影像表現(xiàn)作為入選標(biāo)準(zhǔn):(1)CT掃描肺內(nèi)實(shí)性團(tuán)塊直徑≥2 cm;(2)腫瘤內(nèi)部鈣化、壞死、囊變或空洞部分不超過實(shí)體腫瘤的50%;(3)患者一般狀況良好，能均勻規(guī)律呼吸，配合完成檢查;(4)未接收過放化療或其他抗腫瘤治療。共有38例患者入選，其中30例有病理結(jié)果證實(shí)，8例經(jīng)臨床證實(shí);惡性23例，良性15例。惡性組中23例患者中，男12例，女11例，平均年齡 (57.7±12.7)歲 (21～74歲);腺癌15例，鱗癌5例，小細(xì)胞癌、大細(xì)胞癌和霍奇金淋巴瘤各1例。良性組15例患者中，男9例，女6例，平均年齡 (55.0±14.8)歲 (23～74歲);炎性病變9例，良性腫瘤3例，增殖性肺結(jié)核2例，肺段隔離癥1例。本研究經(jīng)北京大學(xué)第三醫(yī)院倫理委員會(huì)批準(zhǔn)，所有患者均簽署知情同意書。

MRI檢查采用美國(guó)GE Discovery MR 750 3.0 T磁共振掃描儀，8通道相控陣表面線圈聯(lián)合并行采集技術(shù)。檢查前對(duì)患者進(jìn)行呼吸訓(xùn)練，打開呼吸和心電監(jiān)控，采用呼氣末和R波觸發(fā)。主要序列包括:(1)呼吸或脈搏門控軸位壓脂F(xiàn)SE T2WI，TR 6000～9000 ms，TE 85 ms，矩陣320×224，F(xiàn)OV 36 cm×36 cm，回波鏈18，層厚7.0 mm，層間距0.7 mm，NEX 2。 (2)脈搏門控雙反轉(zhuǎn)軸位 T1W1，TR 600～1000 ms，TE 5 ms，矩陣256×192，F(xiàn)OV 36 cm×36 cm，回波鏈16，層厚7.0 mm，層間距0.7 mm，NEX 0.5。 (3)DWI序列選擇呼吸觸發(fā)的單次激發(fā)自旋回波平面回波成像，采用局部勻場(chǎng)技術(shù)，TR 12 000～14 000 ms，TE 70 ms，矩陣160×160，F(xiàn)OV 36 cm×36 cm，層厚/層間隔7.0 mm/0.7 mm。擴(kuò)散敏感梯度脈沖在空間3個(gè)方向上應(yīng)用，每個(gè)方向上選擇9個(gè)b值，分別為0、50、100、150、200、400、600、1000、1500 s/mm2。

圖像分析將DWI圖像數(shù)據(jù)傳輸?shù)紾E AW4.5后處理工作站，點(diǎn)擊FuncTool軟件包的MADC圖像后處理軟件。IVIM模型方程為:Sb/So=(1－f)·exp(－b·D)+f·exp［－b·(D+D*)］，其中，D為擴(kuò)散系數(shù)，其意義在于表示感興趣區(qū)內(nèi) (region of interest，ROI)水分子真實(shí)擴(kuò)散效應(yīng);D*為假擴(kuò)散系數(shù)，表示局部ROI內(nèi)由于微循環(huán)的灌注所致擴(kuò)散效應(yīng)，因此又被稱為灌注相關(guān)擴(kuò)散系數(shù);f為灌注分?jǐn)?shù)，表示ROI內(nèi)局部微循環(huán)灌注效應(yīng)占總體的擴(kuò)散效應(yīng)的比率。

參照病變?cè)诔Ｒ?guī)序列和DWI圖像上的位置畫ROI。在DWI圖像上選取實(shí)性部分較大的數(shù)個(gè)層面，每層分別設(shè)置3個(gè)ROI，避開明顯的血管及肉眼可辨的壞死、囊變及鈣化區(qū)，并避開病變邊緣，取3次測(cè)量平均值作為病變最終測(cè)量值。

統(tǒng)計(jì)學(xué)處理采用SPSS 19.0統(tǒng)計(jì)軟件，肺部腫塊惡性組及良性組數(shù)據(jù)采用Mann-WhitneyU檢驗(yàn);對(duì)相關(guān)參數(shù)進(jìn)行受試者工作特征 (receiver operating characteristic，ROC)曲線分析，計(jì)算曲線下面積 (area under curve，AUC)，并采用MedCalc軟件確定最佳閾值，分析各參數(shù)診斷惡性腫瘤的敏感性、特異性、準(zhǔn)確性、陽(yáng)性預(yù)測(cè)值和陰性預(yù)測(cè)值;P＜0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

結(jié) 果

影像表現(xiàn)病灶實(shí)質(zhì)信號(hào)特點(diǎn)為T1WI呈等、低信號(hào)，T2WI呈等、高信號(hào)，其中，囊變、壞死區(qū)呈長(zhǎng)T1、長(zhǎng)T2信號(hào)，鈣化區(qū)呈低信號(hào)，良惡性病灶信號(hào)不具特征性。惡性病灶長(zhǎng)徑平均為 (5.2±2.7)cm(2.1～13.1 cm)，病灶邊緣多不規(guī)則。良性病變長(zhǎng)徑平均為 (5.8±1.8)cm(3.5～9.5 cm)，病灶邊緣光滑銳利。

多b值DWI不同參數(shù)值在肺良惡性腫塊間的比較肺惡性組D值明顯低于良性組 (Z=3.308，P=0.001)，兩組間D*(Z=1.646，P=0.100)和f值(Z=1.254，P=0.210)差異沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義 (表1，圖1、2)。

不同參數(shù)值ROC曲線分析以惡性為病變組，良性為對(duì)照組進(jìn)行ROC曲線分析，結(jié)果顯示D、D*、f的AUC分別為0.839、0.683、0.639。盡管D值顯示最高的AUC，但兩兩比較差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義 (P均＞0.05)。當(dāng)D值閾值為0.90×10-3mm2/s時(shí)，診斷惡性病變的敏感性為95.7%，特異性為80.0%，準(zhǔn)確性為90.9%，陽(yáng)性預(yù)測(cè)值為91.7%，陰性預(yù)測(cè)值為88.9%(表2)。

表1 肺良惡性腫塊各參數(shù)比較Table 1 Comparison of parameters in pulmonary benign and malignant tumors

表2 肺部良惡性腫塊各參數(shù)值的ROC曲線分析Table 2 ROC curve analysis of each parameter in lung benign and malignant tumors

圖1 男，69歲，術(shù)后病理證實(shí)為小細(xì)胞肺癌Fig 1 A 69-year-old male patient with pathologically confirmed small cell lung cancer

圖2 男，54歲，臨床診斷為右肺下葉慢性炎癥Fig 2 A 54-year-old male patient with clinically diagnozed chronic inflammation in lower lobe of right lung

討 論

以往肺腫塊的DWI研究常用病變的信號(hào)強(qiáng)度來(lái)鑒別良惡性，得到惡性病變的信號(hào)強(qiáng)度顯著高于良性病變［8-10］，但是利用信號(hào)強(qiáng)度鑒別有一定的局限性。這是因?yàn)镈WI圖像本身含有T2的成分，所以對(duì)于非常長(zhǎng)的T2弛豫組織，由于T2透射效應(yīng)影響，在DWI圖中也會(huì)顯示高信號(hào)，單純利用病變的信號(hào)強(qiáng)度鑒別良惡性難以避免T2透射效應(yīng)影響，因此必須要結(jié)合ADC值才能更準(zhǔn)確地鑒別。由于惡性腫瘤具有更高的細(xì)胞密度、豐富的大分子蛋白、大的核漿比和較少的細(xì)胞外間隙，常導(dǎo)致水分子的擴(kuò)散受限，ADC值減低，Tondo等［16］(b 值為0、1000 s/mm2)、Mori等［5］(b 值為0、1000 s/mm2)、Liu 等［6］(b 值為 0、500 s/mm2)的研究結(jié)果表明了這一點(diǎn)。但是，另外一些學(xué)者則認(rèn)為肺部良惡性病變ADC值并沒有顯著差異［8-9］，分析原因可能與設(shè)定的b值、不同的場(chǎng)強(qiáng)、不同的門控技術(shù)等有關(guān)。再者即使采用同一MR系統(tǒng)，后處理時(shí)不同的ROI面積、DWI圖像的低信噪比和磁敏感偽影，都可能導(dǎo)致ADC值出現(xiàn)變化。

根據(jù)IVIM理論，早期研究的ADC值不同程度混合有灌注的成分，而IVIM模型可以分離組織純擴(kuò)散效應(yīng)和微灌注效應(yīng)，所以參數(shù)D才是反映真實(shí)組織擴(kuò)散的指標(biāo)。本研究中，肺部惡性病變的D值顯著低于良性病變，D*值大于良性病變，f值小于良性病變，肺內(nèi)良惡性病變的灌注相關(guān)參數(shù)D*和f均沒有顯著性差異。這說(shuō)明原先研究的肺良惡性病變之間的ADC值差異主要是由D值差異所造成，進(jìn)一步證實(shí)了良惡性病變組織內(nèi)微結(jié)構(gòu)的不同。根據(jù)其他部位的IVIM研究，預(yù)計(jì)灌注參數(shù)可能與腫瘤的微血管密度 (Microvessel density，MVD)有關(guān)。許多實(shí)體腫瘤的MVD與腫瘤的發(fā)生、進(jìn)展和預(yù)后相關(guān)［17-18］。MVD增多導(dǎo)致血流量增加，故肺惡性病變D*較高。由于血管生成增加不僅發(fā)生在惡性腫瘤，而且也發(fā)生于良性腫瘤中，因此良惡性病變的MVD有重復(fù)［19-20］，部分良性病變D*較高可能與病變內(nèi)部血流量增加有關(guān)。

本研究的局限性在于:(1)樣本量不大，良性病例數(shù)不多。由于大部分病例為穿刺病理結(jié)果，病理取材較少，故未能研究肺內(nèi)腫塊的MVD與灌注參數(shù)之間的關(guān)系、以及擴(kuò)散參數(shù)與病變細(xì)胞密度之間的關(guān)系，在今后的研究中需要進(jìn)一步拓展。(2)技術(shù)因素仍然制約著肺部DWI的發(fā)展。本研究雖然應(yīng)用了呼吸觸發(fā)技術(shù)，但有些肺下葉近膈面的病變由于呼吸運(yùn)動(dòng)幅度較大，導(dǎo)致圖像的錯(cuò)配，可能會(huì)使測(cè)量參數(shù)產(chǎn)生偏差。另外由于采用EPI掃描方式以及肺內(nèi)病變界面固有的磁化率差異較大，部分病變的磁敏感偽影較重，導(dǎo)致圖像變形，這需要在今后的研究中進(jìn)一步改善。

［1］Chen W，Zheng R，Zhang S，et al.Annual report on status of cancer in China，2010 ［J］.Chin J Cancer Res，2014，26(1):48-58.

［2］Ettinger DS，Akerley W，Borghaei H，et al.Non-small cell lung cancer，version 2.2013 ［J］.J Natl Compr Canc Netw，2013，11(6):645-653.

［3］Cronin P，Dwamena BA，Kelly AM，et al.Solitary pulmonary nodules:meta-analytic comparison of cross-sectional imaging modalities for diagnosis of malignancy ［J］.Radiology，2008，246(3):772-782.

［4］Ohno Y，Koyama H，Matsumoto K，et al.Differentiation of malignant and benign pulmonary nodules with quantitative firstpass 320-detector row perfusion CT versus FDG PET/CT［J］.Radiology，2011，258(2):599-609.

［5］Mori T，Nomori H，Ikeda K，et al.Diffusion-weighted magnetic resonance imaging for diagnosing malignant pulmonary nodules/masses comparison with positron emission tomography［J］.J Thorac Oncol，2008，3(4):358-364.

［6］Liu H，Liu Y，Yu T，et al.Usefulness of diffusion-weighted MR imaging in the evaluation of pulmonary lesions ［J］.Eur Radiol，2010，20(4):807-815.

［7］Coolen J，Vansteenkiste J，De Keyzer F，et al.Characterisation of solitary pulmonary lesions combining visual perfusion and quantitative diffusion MR imaging ［J］.Eur Radiol，2014，24(2):531-541.

［8］Gumustas S，Inan N，Akansel G，et al.Differentiation of malignant and benign lung lesions with diffusion-weighted MR imaging ［J］.Radiol Oncol，2012，46(2):106-113.

［9］UtoT，Takehara Y，Nakamura Y，et al.Higher sensitivity and specificity for diffusion-weighted imaging of malignant lung lesions without apparent diffusion coefficient quantification ［J］.Radiology，2009，252(1):247-254.

［10］Satoh S，Kitazume Y，Ohdama S，et al.Can malignant and benign pulmonary nodules be differentiated with diffusionweighted MRI［J］.AJR Am J Roentgenol，2008，191(2):464-470.

［11］Le Bihan D，Breton E，Lallemand D，et al.MR imaging of intravoxel incoherent motions:application to diffusion and perfusion in neurologic disorders ［J］.Radiology，1986，161(2):401-407.

［12］Woo S，Lee JM，Yoon JH，et al.Intravoxel incoherent motion diffusion-weighted MR imaging of hepatocellular carcinoma:correlation with enhancement degree and histologic grade［J］.Radiology，2014，270(3):758-767.

［13］Kang KM，Lee JM，Yoon JH，et al.Intravoxel incoherent motion diffusion-weighted MR imaging for characterization of focal pancreatic lesions［J］.Radiology，2014，270(2):444-453.

［14］Bogner W，Gruber S，Pinker K，et al.Diffusion-weighted MR for differentiation of breast lesions at 3.0 T:how does selection of diffusion protocols affect diagnosis ［J］.Radiology，2009，253(2):341-351.

［15］Pang Y，Turkbey B，Bernardo M，et al.Intravoxel incoherent motion MR imaging for prostate cancer:an evaluation of perfusion fraction and diffusion coefficient derived from different b-value combinations［J］.Magn Reson Med，2013，69(2):553-562.

［16］Tondo F，Saponaro A，Stecco A，et al.Role of diffusionweighted imaging in the differential diagnosis of benign and malignant lesions of the chest-mediastinum ［J］.Radiol Med，2011，116(5):720-733.

［17］Fujimoto K.Usefulness of contrast-enhanced magnetic resonance imaging for evaluating solitary pulmonary nodules ［J］.Cancer Imaging，2008，8(1):36-44.

［18］Xiong Z，Liu JK，Hu CP，et al.Role of immature microvessels in assessing the relationship between CT perfusion characteristics and differentiation grade in lung cancer［J］.Arch Med Res，2010，41(8):611-617.

［19］Schaefer JF，Schneider V，Vollmar J.Solitary pulmonary nodules:association between signal characteristics in dynamic contrast enhanced MRI and tumor angiogenesis ［J］.Lung Cancer，2006，53(1):39-49.

［20］Yi CA，Lee KS，Kim EA，et al.Solitary pulmonary nodules:dynamic enhanced multi-detector row CT study and comparison with vascular endothelial growth factor and microvessel density ［J］.Radiology，2004，233(1):191-199.