擴(kuò)散加權(quán)成像單指數(shù)與雙指數(shù)模型鑒別肺內(nèi)良惡性實(shí)性腫塊的對(duì)比研究

劉 凱 麻增林 袁 梅 王 晶 張玉東

擴(kuò)散加權(quán)成像單指數(shù)與雙指數(shù)模型鑒別肺內(nèi)良惡性實(shí)性腫塊的對(duì)比研究

劉 凱1麻增林1袁 梅2王 晶3張玉東2

目的探討擴(kuò)散加權(quán)成像（DWI）單指數(shù)與雙指數(shù)模型對(duì)肺內(nèi)良惡性實(shí)性腫塊的鑒別診斷價(jià)值。資料與方法納入77例經(jīng)病理證實(shí)的肺內(nèi)腫塊患者，共96個(gè)病灶，其中良性腫塊48個(gè)，惡性腫塊48個(gè)，包括19個(gè)鱗狀細(xì)胞癌，29個(gè)腺癌。所有患者均行3.0T DWI，b值取0、50、100、150、200、400、600、800 s/mm2。單指數(shù)及雙指數(shù)模型測(cè)量腫塊表觀擴(kuò)散系數(shù)（ADC）、慢速表觀擴(kuò)散系數(shù)（Dslow）、快速表觀擴(kuò)散系數(shù)（Dfast）及快速擴(kuò)散比率（f）。結(jié)果良性腫塊ADC值為（1.37±0.48）×10-3mm2/s、Dslow 值為（1.34±0.45）×10-3mm2/s，顯著高于腺癌 [ADC（1.19±0.23）×10-3mm2/s，Dslow（1.12±0.35）×10-3mm2/s]及鱗狀細(xì)胞癌 [ADC（1.13±0.28）×10-3mm2/s，Dslow（1.02±0.32）×10-3mm2/s]，腺癌與鱗狀細(xì)胞癌之間差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＞0.05）。惡性腫塊Dfast及f值高于良性腫塊，但差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＞0.05）。ROC曲線顯示Dslow判別良惡性腫塊的準(zhǔn)確度（72.2%）及敏感度（91.3%）高于其他參數(shù)（準(zhǔn)確度55.5%～68.0%，敏感度41.3%～78.3%，P＜0.01）。結(jié)論DWI雙指數(shù)模型Dslow較ADC更準(zhǔn)確地鑒別肺內(nèi)良惡性病變。

肺腫瘤；磁共振成像；擴(kuò)散加權(quán)成像；表觀擴(kuò)散系數(shù)；病理學(xué)，外科；診斷，鑒別

肺內(nèi)良惡性腫塊的術(shù)前鑒別診斷對(duì)于治療方法的選擇尤為重要，但兩者在臨床表現(xiàn)及傳統(tǒng)影像特征等方面有諸多相似，鑒別診斷面臨挑戰(zhàn)[1-4]。擴(kuò)散加權(quán)成像（DWI）是一種能夠反映活體組織內(nèi)部水分子自由擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)的檢查方法。良惡性腫瘤的細(xì)胞架構(gòu)存在較大差異，研究發(fā)現(xiàn)DWI單指數(shù)模型測(cè)量的表觀擴(kuò)散系數(shù)（ADC）有助于鑒別肺部良惡性病變[4-5]，但活體內(nèi)水分子擴(kuò)散包含真性擴(kuò)散和微循環(huán)灌注（假性擴(kuò)散）兩部分。1986年，Le Bihan等[6]提出了DWI的相位不相干運(yùn)動(dòng)（intravoxel incoherent motion，IVIM）雙指數(shù)模型，利用快速表觀擴(kuò)散系數(shù)（fast apparent diffusion coefficient，Dfast）及慢速表觀擴(kuò)散系數(shù)（slow apparent diffusion coefficient，Dslow）分別評(píng)估微血管內(nèi)及細(xì)胞外間隙水分子的擴(kuò)散，可以更準(zhǔn)確地反映腫瘤細(xì)胞空間結(jié)構(gòu)的異質(zhì)性。本研究對(duì)77例肺內(nèi)腫塊患者行DWI，比較單指數(shù)和雙指數(shù)模型對(duì)肺良惡性腫塊的鑒別診斷效能，以改善和提高肺內(nèi)腫塊的術(shù)前診斷準(zhǔn)確性，避免過(guò)度診斷及過(guò)度治療。

1 資料與方法

1.1 研究對(duì)象 收集2011年9月－2014年10月于江蘇省人民醫(yī)院行X線胸片或胸部CT發(fā)現(xiàn)肺部周?chē)蛯?shí)性結(jié)節(jié)或腫塊的患者。納入標(biāo)準(zhǔn)：①病變?yōu)閷?shí)性且內(nèi)部無(wú)含氣區(qū)，磨玻璃區(qū)占病變范圍＜50%；②結(jié)節(jié)或腫塊的最大直徑＞2 cm；③患者行MR檢查前均接受過(guò)抗炎治療，2周后病變未見(jiàn)明顯縮小，或病變有輕微增大；④所有患者行MR檢查前均未行穿刺檢查、放化療及手術(shù)治療，且于檢查10 d內(nèi)經(jīng)手術(shù)或CT引導(dǎo)下穿刺活檢病理證實(shí)。共77例患者（96個(gè)實(shí)性結(jié)節(jié)）納入研究，其中男41例、女36例，年齡25～76歲，平均（62.5±8.0）歲。96個(gè)病灶中，肺內(nèi)良性腫塊48個(gè)，其中機(jī)化性肺炎32個(gè)，結(jié)核性肉芽腫性炎12個(gè)，真菌感染4個(gè)（隱球菌3個(gè)，曲霉菌1個(gè)）；周?chē)头伟◥盒阅[塊）48個(gè)，其中鱗狀細(xì)胞癌19個(gè)，腺癌29個(gè)。病灶的一般資料見(jiàn)表1。

1.2 儀器與方法 采用Siemens 3.0T MR儀器，應(yīng)用體部相控陣線圈，患者取仰臥位，頭先進(jìn)，行常規(guī)T1WI、抑脂T2WI平掃及MRI動(dòng)態(tài)增強(qiáng)掃描（DCE）。單指數(shù)模型DWI采用平面回波（EPI）序列軸位成像，掃描參數(shù)：TR/TE 8900 ms/71 ms，視野（FOV）40 cm×40 cm，矩陣192×130，層厚3.5 mm，間隔3 mm；b值取0、800 s/mm2；自由均勻呼吸（保持呼吸節(jié)律一致），平均掃描時(shí)間1～2 min?；贗VIM技術(shù)的多b值雙指數(shù)模型采用EPI序列軸位成像，掃描參數(shù)：TR/TE 6800 ms/98 ms，F(xiàn)OV 40 cm×40 cm，矩陣 192×130，層厚3.5 mm，間隔3 mm；根據(jù)以往研究經(jīng)驗(yàn)，雙指數(shù)模型b值范圍以 0～1000 s/mm2為宜，低b 值（＜200 s/mm2）4～5 個(gè)、高b值2～3個(gè)為宜。參考既往研究[2-3]，本研究共選取8 個(gè) b 值：0、50、100、150、200、400、600、800 s/mm2；患者自由均勻呼吸，掃描時(shí)間5～7 min。所有患者均進(jìn)行動(dòng)態(tài)增強(qiáng)掃描。采用三維動(dòng)態(tài)成像T1WI軸位掃描及頻譜預(yù)飽和衰減反轉(zhuǎn)恢復(fù)脂肪抑制序列，橫軸位掃描，TR 252.96 ms，TE 1.1 ms，激發(fā)角12°，層厚3.5 mm，F(xiàn)OV 35 cm×35 cm，矩陣128×128。對(duì)比劑采用釓噴替酸葡甲胺（Gd-DTPA）0.05 mmol/kg，以2.0 ml/s靜脈快速團(tuán)注。注藥前先掃描蒙片，如蒙片掃描正常，再進(jìn)行增強(qiáng)掃描。掃描2幀后高壓注射器開(kāi)始注藥，連續(xù)掃描200期，1.5 s/期，掃描時(shí)間共5 min。

表1 96個(gè)病灶的臨床資料及病理特征

1.3 圖像分析及處理 利用In-house軟件（FireVoxel；CAI2R，New York University，NY）對(duì)單指數(shù)、雙指數(shù)的DWI原始數(shù)據(jù)進(jìn)行后處理分析。單指數(shù)模型ADC測(cè)量選取b值0、800 s/mm2圖像，結(jié)合平掃軸位T1WI、抑脂T2WI及DCE-MR圖像，在DWI原始圖像上手工選定感興趣區(qū)（ROI），見(jiàn)圖1。參考DCE圖像，選取增強(qiáng)掃描明顯強(qiáng)化的區(qū)域，將ROI放置于病灶內(nèi)，盡量避開(kāi)鄰近大血管、囊變壞死及出血區(qū)。每個(gè)病灶選取 3 個(gè) ROI（1.12～3.56 cm2；平均 2.41 cm2），測(cè)量 3 次ADC平均值。利用FireVoxel軟件，在多b值IVIM圖像的相同層面復(fù)制上述ROI，分別測(cè)量相關(guān)參數(shù)。根據(jù)文獻(xiàn)報(bào)道[7]，b值為200 s/mm2時(shí)，可以有效區(qū)分微血管灌注與細(xì)胞水分子擴(kuò)散的差異，因此采用分段擬合方式，低b值范圍設(shè)置為0～200 s/mm2，高b值設(shè)置為400～800 s/mm2。b值與DWI信號(hào)強(qiáng)度的關(guān)系見(jiàn)公式（1）。

其中，S(b)代表平均信號(hào)強(qiáng)度；S0代表b值為0的信號(hào)強(qiáng)度；Dslow代表細(xì)胞外間隙的擴(kuò)散，Dfast代表微血管灌注情況?？焖俦碛^擴(kuò)散系數(shù)所占比率（fraction of Dfast，f）代表微血管灌注所占比值。數(shù)據(jù)分別由1名副主任醫(yī)師及1名主治醫(yī)師進(jìn)行測(cè)量。

圖1 ROI的選擇。女，59歲，右肺上葉低分化腺癌。選取b值800 s/mm2的DWI圖像，并參考DCE圖像選取3個(gè)ROI（A）；ROI1雙指數(shù)模型擬合（B）。靶點(diǎn)表示實(shí)測(cè)信號(hào)強(qiáng)度，實(shí)線表示IVIM非線性擬合曲線

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用SPSS 16.0及MedCalc軟件，采用Q-Q plots和Levene對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)分布及方差齊性檢驗(yàn)，不同組別病例均符合正態(tài)分布。不同組別ADC、Dfast、Dslow及f值采用單因素方差分析。數(shù)據(jù)符合方差齊性，采用LSD法分別評(píng)估組間差異。分別繪制良惡性腫塊ADC、Dfast、Dslow及f值的受試者工作特性（ROC）曲線，評(píng)估良惡性腫塊ADC、Dfast、Dslow及f值的最佳診斷界值，并計(jì)算其準(zhǔn)確度、敏感度及特異度。采用Z檢驗(yàn)比較不同ROC曲線下面積。一致性檢驗(yàn)采用ICC法。P＜0.05表示差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 肺內(nèi)良惡性腫塊 DWI單指數(shù)與雙指數(shù)測(cè)量結(jié)果肺部良性腫塊ADC值顯著高于腺癌及鱗狀細(xì)胞癌，但腺癌及鱗狀細(xì)胞癌之間差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＞0.05）。腺癌及鱗狀細(xì)胞癌的Dslow值顯著低于良性腫塊，但腺癌及鱗狀細(xì)胞癌之間差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＞0.05）。腺癌及鱗狀細(xì)胞癌的Dfast及f值高于良性腫塊，但差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＞0.05），見(jiàn)表2。不同觀察者間的數(shù)據(jù)測(cè)量一致性較好，ICC分別為：ADC值0.830，Dslow值0.770，Dfast值0.684，f值0.653。機(jī)化性肺炎、低分化腺癌及鱗狀細(xì)胞癌的ADC、Dslow、Dfast及f的分布分別見(jiàn)圖2～4，由圖可見(jiàn)，機(jī)化性肺炎病例ADC值及Dslow值較低分化腺癌和鱗狀細(xì)胞癌高，而Dfast值及f值相對(duì)較低。

表2 不同組間單、雙指數(shù)模型參數(shù)比較（±s）

表2 不同組間單、雙指數(shù)模型參數(shù)比較（±s）

參數(shù) 惡性腫塊 良性腫塊（n=48）鱗狀細(xì)胞癌(n=19)腺癌(n=29)ADC（×10-3 mm2/s） 1.13±0.28 1.19±0.23 1.37±0.48*#Dslow（×10-3 mm2/s） 1.02±0.32 1.12±0.35 1.34±0.45*#Dfast（×10-3 mm2/s） 14.99±13.29 15.25±10.09 12.81±10.32 f（%） 26.37±17.13 22.93±21.77 25.95±14.46

2.2 DWI單指數(shù)與雙指數(shù)模型診斷效能比較 ROC曲線顯示，Dslow值對(duì)肺內(nèi)良惡性病變的診斷準(zhǔn)確度（72.2%）及敏感度（91.3%）與其他參數(shù)比較，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（準(zhǔn)確度55.5%～68.0%，敏感度41.3%～78.3%，均P＜0.01），但是曲線下面積在各參數(shù)間差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＞0.05），見(jiàn)圖5、表3。

圖2 女，69歲，左肺下葉機(jī)化性肺炎。橫斷面DCE圖顯示左肺下葉胸膜下實(shí)性病變，增強(qiáng)掃描呈明顯強(qiáng)化（A）；b值為0、800 s/mm2的橫斷面DWI圖，顯示病變擴(kuò)散稍受限（B）；ADC值的分布圖顯示ADC值為1.595×10-3 mm2/s（C）；D為Dslow值的分布圖（×10-3 mm2/s）；E為f值的分布圖（100%）；F為Dfast值的分布圖（×10-3 mm2/s）

圖3 女，61歲，左肺上葉低分化腺癌。橫斷面DCE圖顯示左肺上葉腫物，靜脈期呈顯著強(qiáng)化（A）；DWI圖顯示病變擴(kuò)散受限（B）；ADC值的分布圖顯示ADC值為1.195×10-3 mm2/s（C）；Dslow值的分布圖顯示病變呈較低信號(hào)（×10-3 mm2/s，D）；f值的分布圖中病變呈稍低信號(hào)（100%，E）；Dfast值的分布圖顯示病變呈較高信號(hào)（×10-3 mm2/s，F(xiàn)）

圖4 男，73歲，左肺下葉鱗狀細(xì)胞癌。橫斷面DCE圖顯示左肺下葉胸膜下實(shí)性病變，靜脈期呈顯著強(qiáng)化（A）；橫斷面DWI圖，顯示病變擴(kuò)散受限（B）；ADC值的分布圖顯示ADC值為1.015×10-3 mm2/s（C）；D為Dslow值的分布圖（×10-3 mm2/s）；E為f值的分布圖（100%）；F為Dfast值的分布圖（×10-3 mm2/s）

圖5 DWI各參數(shù)的ROC曲線。所有曲線均位于參考線之上，Dslow值的曲線下面積最大，為0.659，但較其他參數(shù)差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義

表3 良惡性腫塊的單、雙指數(shù)模型參數(shù)值ROC曲線比較

3 討論

肺內(nèi)實(shí)性腫塊的良惡性鑒別是臨床面臨的難點(diǎn)。本研究利用DWI研究?jī)煞N病變的細(xì)胞結(jié)構(gòu)及分子擴(kuò)散特征，以期提高對(duì)肺內(nèi)實(shí)性病變的鑒別診斷能力。本研究發(fā)現(xiàn)，肺內(nèi)惡性病變ADC及Dslow顯著低于良性腫塊，且Dslow對(duì)兩者的鑒別效能優(yōu)于ADC，提示DWI雙指數(shù)模型對(duì)于肺內(nèi)實(shí)性腫塊的診斷及鑒別診斷較傳統(tǒng)單指數(shù)模型更有優(yōu)勢(shì)。

關(guān)于中央型肺癌及繼發(fā)性阻塞性肺實(shí)變的DWI研究表明，癌灶區(qū)ADC值顯著低于炎癥區(qū)，初步證實(shí)DWI對(duì)肺內(nèi)良惡性病變的鑒別診斷能力[8]。本研究結(jié)論與之相似，48個(gè)惡性腫塊的平均ADC值顯著低于良性腫塊。最近一項(xiàng)1116個(gè)樣本的Meta分析結(jié)果亦證實(shí)，DWI對(duì)肺癌轉(zhuǎn)移性淋巴結(jié)的診斷敏感度約為70%，而診斷特異度高達(dá)90%，證實(shí)良惡性結(jié)節(jié)在細(xì)胞分子擴(kuò)散水平上存在較顯著差異[9]。ADC值可以反映組織內(nèi)水分子自由擴(kuò)散的能力。惡性腫瘤組織中，腫瘤細(xì)胞生長(zhǎng)活躍，細(xì)胞密度較高，細(xì)胞外間隙相對(duì)較小，以及生物膜的限制和大分子物質(zhì)對(duì)水分子的吸附作用增強(qiáng)，上述因素的共同作用阻礙了水分子的自由運(yùn)動(dòng)，導(dǎo)致惡性病變組較良性病變組的水分子擴(kuò)散受限情況更為嚴(yán)重，ADC值較低。但目前關(guān)于肺部病變DWI的研究主要為單指數(shù)信號(hào)衰減模型，即以?xún)牲c(diǎn)法測(cè)定ADC值來(lái)鑒別診斷肺內(nèi)良惡性病變。該假說(shuō)認(rèn)為，b值較小時(shí)，組織的DWI信號(hào)強(qiáng)度與b值呈線性關(guān)系，斜率即為ADC值。但既往研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)b值升高時(shí)，DWI信號(hào)的衰減呈非線性關(guān)系[10]。Le Bihan等[6]提出了DWI IVIM模型，指出b＜400 s/mm2時(shí)，微循環(huán)內(nèi)血液也具有與水分子擴(kuò)散類(lèi)似的無(wú)規(guī)律運(yùn)動(dòng)，故活體生物組織內(nèi)的擴(kuò)散不僅含有水分子擴(kuò)散，還應(yīng)包括微循環(huán)灌注。因此，基于單指數(shù)模型測(cè)量的ADC值實(shí)際上包含了水分子的真性擴(kuò)散和微循環(huán)灌注形成的假性擴(kuò)散兩部分。

對(duì)于中樞、乳腺、肝臟及前列腺腫瘤的良惡性鑒別，目前國(guó)內(nèi)外已經(jīng)采用IVIM雙指數(shù)模型做了大量研究，均證實(shí)雙指數(shù)模型Dslow的診斷效能優(yōu)于單指數(shù)模型ADC[11-12]。然而，關(guān)于肺內(nèi)腫塊的影像特征，基于IVIM模型開(kāi)展的研究尚不多見(jiàn)。Dslow可以更真實(shí)地反映腫瘤阻礙水分子自由擴(kuò)散的情況，而ADC還包含了組織微循環(huán)灌注的生物信息，情況更為復(fù)雜。本研究結(jié)果顯示，單指數(shù)和雙指數(shù)衰減模型分別擬合得到的ADC值和Dslow值在良性腫塊與腺癌、良性腫塊與鱗狀細(xì)胞癌間差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05）。Dslow值對(duì)肺內(nèi)良惡性腫塊鑒別診斷的準(zhǔn)確度（72.2%）及敏感度（91.3%）較ADC值（準(zhǔn)確度62.3%，敏感度83.9%，均P＜0.01）均有顯著提高，因此Dslow的診斷價(jià)值優(yōu)于傳統(tǒng)ADC值。該結(jié)果與以往文獻(xiàn)報(bào)道相符[2]，可能是由于Dslow剔除了微血管灌注的影響，較為真實(shí)地反映組織內(nèi)水分子擴(kuò)散情況及細(xì)胞結(jié)構(gòu)異質(zhì)性。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，DWI各參數(shù)在鱗狀細(xì)胞癌與腺癌組之間無(wú)顯著差異，其原因可能為：①目前研究的樣本量過(guò)?。虎趦煞N病理分型的腫瘤細(xì)胞密度及細(xì)胞異質(zhì)性特征等方面可能存在重疊，現(xiàn)有的DWI技術(shù)尚無(wú)法區(qū)分此類(lèi)微小差別。

理論上，Dfast及f能夠反映組織內(nèi)微血管密度，可用于鑒別良惡性病變中微循環(huán)灌注的差異。但本研究中的Dfast及f值在各組間差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，其原因可能為：當(dāng)b值≤200 s/mm2時(shí)，多b值掃描對(duì)信號(hào)采集的誤差及信噪比的變化非常敏感，從而低b值測(cè)量的實(shí)際信號(hào)不準(zhǔn)，導(dǎo)致雙指數(shù)模型擬合的測(cè)量結(jié)果不夠理想，這一結(jié)論與以往研究相似[13-14]。同時(shí)本研究發(fā)現(xiàn)，由于低b值的擬合結(jié)果不夠準(zhǔn)確，所測(cè)得Dfast值標(biāo)準(zhǔn)差偏大，缺乏穩(wěn)定性。此外，盡管Dfast值主要反映微循環(huán)灌注，但是既往研究表明其他因素也可能導(dǎo)致信號(hào)發(fā)生變化[15-16]，如腺體分泌及腎小管排泌等。肺內(nèi)腫物有無(wú)合并神經(jīng)內(nèi)分泌因素干擾信號(hào)變化尚缺乏實(shí)驗(yàn)研究支持，但不能排除其存在的可能性，需進(jìn)一步研究探索。

ROC曲線顯示，Dslow值對(duì)肺內(nèi)良惡性腫塊的診斷準(zhǔn)確度（72.2%）及敏感度（91.3%）與其他參數(shù)相比差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.01）。但各參數(shù)的AUC值均相對(duì)偏低，其原因可能為：①本研究的樣本量相對(duì)不足；②單指數(shù)及雙指數(shù)模型采用的MR圖像均為自由呼吸模式采集，呼吸運(yùn)動(dòng)偽影可能造成圖像間失配，影響了測(cè)量結(jié)果。既往研究指出，正常肝臟組織進(jìn)行DWI掃描時(shí)，考慮到可能存在的運(yùn)動(dòng)偽影，呼吸門(mén)控模式與自由呼吸模式采集的圖像質(zhì)量存在顯著差異，由于目前國(guó)內(nèi)外研究對(duì)肺內(nèi)病變的DWI掃描以自由呼吸模式為主，故缺乏更多證據(jù)證實(shí)呼吸門(mén)控與自由呼吸模式的肺部圖像質(zhì)量是否存在顯著差異[17-18]。

總之，與傳統(tǒng)單指數(shù)模型測(cè)量的ADC值相比，基于IVIM的雙指數(shù)模型的Dslow值可以更準(zhǔn)確地判定肺內(nèi)良惡性病變，并且雙指數(shù)模型的Dslow值比Dfast值更為準(zhǔn)確、敏感。后續(xù)研究將采用呼吸門(mén)控技術(shù)以及相關(guān)后處理模型，以提高Dfast值和f值的計(jì)算精度，并擴(kuò)大樣本量改善采樣誤差。

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（本文編輯 張曉舟）

Monoexponential and Biexponential Models Based Diffusion Weighted Imaging: A Comparative Study in the Differential Diagnosis of Benign and Malignant Solitary Pulmonary Tumors

LIU KaiMA ZenglinYUAN MeiWANG JingZHANG Yudong

PurposeTo explore the value of diffusion weighted imaging monoexponential and biexponential modelsin differentiating benign and malignant solitary pulmonary tumors.Materials and MethodsSeventy-seven patients with pathologically confirmed solitary pulmonary tumors were enrolled in this study,a total of 96 lesions were studied,48 benign ones and 48 lung cancers (LC),including 19 cases of squamous cell carcinomas (SCC) and 28 cases of adenocarcinomas (Adeno-Ca).Apparent diffusion coefficient (ADC),slowapparentdiffusion coefficient (Dslow),fast apparentdiffusion coefficient (Dfast) and fast diffusion ratio (f) were calculated with monoexponential and biexponential models for all the pulmonary tumors.ResultsThe ADC and Dslow values of benign masses [ADC (1.37±0.48)×10-3mm2/s; Dslow(1.34±0.45)×10-3mm2/s] were both significantly higher than those of Adeno-Ca [ADC(1.19±0.23)×10-3mm2/s; Dslow (1.12±0.35)×10-3mm2/s] and SCC [ADC (1.13±0.28)×10-3mm2/s;Dslow (1.02±0.32)×10-3mm2/s].There was no significant difference in ADC and Dslow values between Adeno-Ca and SCC (P＞0.05).The Dfast and f values of malignant masses were higher than benign ones,but the difference was not statistically significant (P＞0.05).Dslow were both significantly higher in accuracy (72.2%) and sensitivity (91.3%) than other imaging indicators(accuracy: 55.5%-68.0%; sensitivity: 41.3%-78.3%; allP＜0.01) in discriminating LC from benign masses showed by receiver operating characteristic curve analysis.ConclusionDWI biexponential model-derived Dslow shows greater accuracy than ADC in differentiating benign and malignant solitary pulmonary lesions.

Lung neoplasms; Magnetic resonance imaging; Diffusion weighted imaging;Apparent diffusion coefficient; Pathology,surgical; Diagnosis,differential

10.3969/j.issn.1005-5185.2017.10.009

1.北京中醫(yī)藥大學(xué)第三附屬醫(yī)院放射科 北京100029

2.南京醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院放射科 江蘇南京 210009

3.國(guó)家食品藥品監(jiān)督管理總局醫(yī)療器械技術(shù)審評(píng)中心 北京 100081

麻增林

Department of Radiology,Beijing University of Chinese Medicine Third Affiliated Hospital,Beijing 100029,China

Address Correspondence to:MA Zenglin

E-mail: 13521890640@163.com

R445.2；R734.2

2017-04-20

修回日期：2017-06-30

中國(guó)醫(yī)學(xué)影像學(xué)雜志

2017年 第25卷 第10期：751-755，760

Chinese Journal of Medical Imaging 2017 Volume 25 (10): 751-755,760