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    兩種模型動(dòng)態(tài)對(duì)比增強(qiáng)磁共振成像在宮頸癌病理分級(jí)中的應(yīng)用價(jià)值

    2021-02-23 04:48:20章俞趙振華韋明珠楊立銘黃亞男阮雅文王麗
    浙江醫(yī)學(xué) 2021年2期
    關(guān)鍵詞:間隙分化宮頸癌

    章俞 趙振華 韋明珠 楊立銘 黃亞男 阮雅文 王麗

    宮頸癌嚴(yán)重威脅女性健康,最新統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明,宮頸癌是導(dǎo)致20~39歲女性死亡的第二大原因[1]。病理分級(jí)是評(píng)價(jià)宮頸癌惡性生物學(xué)行為及預(yù)后的重要指標(biāo)。近年來(lái)動(dòng)態(tài)對(duì)比增強(qiáng)磁共振成像(DCE-MRI)逐漸在宮頸癌的診斷、分期及放化療的療效評(píng)價(jià)等方面得到應(yīng)用[2-5]。但宮頸癌DCE-MRI定量分析中,不同計(jì)算模型得到的定量參數(shù)結(jié)果是否有差異,尚存在爭(zhēng)議[6]。本研究通過(guò)對(duì)比Extended Tofts Linear模型和Extended Tofts模型DCE-MRI定量參數(shù)在評(píng)價(jià)宮頸癌病理分級(jí)中的效能,探討兩種模型測(cè)量參數(shù)在宮頸癌病理分級(jí)中的應(yīng)用價(jià)值。

    1 對(duì)象和方法

    1.1 對(duì)象 回顧紹興市人民醫(yī)院2016年1月至2019年10月收治的31例宮頸癌患者,年齡26~70歲,平均56.4歲。納入標(biāo)準(zhǔn):(1)經(jīng)手術(shù)病理證實(shí)為宮頸癌;(2)術(shù)前行DCE-MEI檢查;(3)未經(jīng)抗腫瘤治療的初治者。排除標(biāo)準(zhǔn):(1)全身情況不佳,不能耐受 MRI檢查;(2)心臟起搏器植入或體內(nèi)有其他鐵磁性金屬植入物;(3)MRI圖像質(zhì)量不佳,不能用于分析。病理組織類型鱗癌26例,腺癌4例,神經(jīng)內(nèi)分泌癌1例。病理分級(jí)低分化17例,中分化5例,高分化9例。本研究經(jīng)本院醫(yī)學(xué)倫理委員會(huì)審批同意,所有患者均知情同意。

    1.2 檢查方法 采用德國(guó)Siemens Verio 3.0 T超導(dǎo)型MR掃描儀和12通道相控陣表面線圈。先行常規(guī)平掃,橫斷面掃描參數(shù)為FOV 300 mm×300 mm,層厚6.0 mm,層距0.6 mm,快速自旋回波T1WI序列(TR 720 ms、TE 11 ms)和脂肪抑制 T2WI序列(TR 5 750 ms、TE 79 ms);矢狀面掃描參數(shù)為FOV 260 mm×260 mm,層厚4.0 mm,層距 0.4 mm,脂肪抑制 T2WI序列(TR 4 500 ms、TE 97 ms)。然后行矢狀面多反轉(zhuǎn)角T1WI快速三維容積內(nèi)插屏氣脂肪抑制序列掃描,F(xiàn)OV 280.0 mm×225.6 mm,層厚 5 mm,層距 1 mm,TR 3.41 ms,TE 1.26 ms,反轉(zhuǎn)角5°、10°、15°,各掃 1 期,時(shí)間分辨率 6.5 s/期。再行 DCEMRI,采用矢狀面T1WI多期掃描快速三維容積內(nèi)插屏氣脂肪抑制序列,反轉(zhuǎn)角10°,時(shí)間分辨率6.5 s,并行采集技術(shù)采集1次,F(xiàn)OV 282 mm×350 mm,層厚5 mm,層間距 1 mm,TR 3.3 ms,TE 1.2 ms。DCE-MRI共掃描 35個(gè)時(shí)相,成像時(shí)間227.5 s,在第三時(shí)相用高壓注射器經(jīng)肘正中靜脈注射對(duì)比劑釓雙胺0.1 mmol/kg,流率3.0 ml/s,注射結(jié)束后以相同流率注射0.9%氯化鈉注射液20 ml沖洗。

    1.3 數(shù)據(jù)處理和分析 將DCE-MRI圖像通過(guò)血流動(dòng)力學(xué)軟件 Omni Kinetics(GE Healthcare,China)進(jìn)行圖像后處理,髂內(nèi)動(dòng)脈取代子宮動(dòng)脈勾畫(huà)感興趣區(qū)(ROI),范圍約20 mm2,擬合ROI內(nèi)髂內(nèi)動(dòng)脈的對(duì)比劑時(shí)間-濃度曲線作為子宮的動(dòng)脈輸入函數(shù)。利用單輸入血流動(dòng)力學(xué) Extended Tofts Linear模型和Extended Tofts模型計(jì)算出31個(gè)宮頸癌的定量灌注參數(shù)[Ktrans:對(duì)比劑從血管(血漿)間隙滲漏到血管外細(xì)胞外間隙轉(zhuǎn)運(yùn)系數(shù);Kep:對(duì)比劑從血管外細(xì)胞外間隙返回血管(血漿)間隙的速率常數(shù);Ve:血管外細(xì)胞外間隙容積分?jǐn)?shù);Vp:血管(血漿)間隙容積分?jǐn)?shù)]。宮頸癌病灶ROI選擇病灶矢狀面最大徑層面,選取時(shí)避開(kāi)壞死、囊變區(qū),范圍86~1 226 mm2,平均376.39 mm2。由1位具有10年盆腔影像診斷經(jīng)驗(yàn)的放射科醫(yī)師手動(dòng)勾畫(huà)病灶ROI,每組數(shù)據(jù)重復(fù)測(cè)量3次,取平均值。

    1.4 病理分級(jí) 標(biāo)本用10%多聚甲醛進(jìn)行固定,組織脫水后,二甲苯透明后常規(guī)石蠟包埋,包埋處理完善的蠟塊進(jìn)行連續(xù)切片,行HE染色,常規(guī)鏡下觀察。根據(jù)宮頸癌的組織學(xué)分級(jí)Borders修訂版分級(jí)法,分級(jí)系統(tǒng)由細(xì)胞異型性、核分裂和角化珠的數(shù)量組成,分為低度惡性的高分化宮頸癌、中度惡性的中分化宮頸癌、高度惡性的低分化宮頸癌。

    2 結(jié)果

    2.1 3組不同病理分級(jí)宮頸癌患者的年齡及腫瘤體積的比較 不同病理分級(jí)宮頸癌患者的年齡及腫瘤體積比較差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(均P>0.05),見(jiàn)表1。

    表1 3組不同病理分級(jí)宮頸癌患者的年齡及腫瘤體積的比較

    2.2 不同分化宮頸癌兩種模型DCE-MRI的特征 使用Extended Tofts Linear模型和Extended Tofts模型得到的Ktrans參數(shù)彩圖均能清晰顯示病灶(圖1、2,插頁(yè))。兩種模型均顯示高、低分化宮頸癌病灶內(nèi)部呈不均勻強(qiáng)化,低分化宮頸癌病灶Ktrans整體較高分化病灶高。

    圖1 45歲宮頸高分化鱗狀細(xì)胞癌患者(a:子宮MRI增強(qiáng)圖;b:用Extended Tofts模型計(jì)算得到的Ktrans偽參數(shù)圖,Ktrans值為0.602 min-1;c:用Extended Tofts Linear模型計(jì)算得到的Ktrans偽參數(shù)圖,Ktrans值為0.574 min-1)

    圖2 53歲宮頸低分化鱗狀細(xì)胞癌患者(a:子宮MRI增強(qiáng)圖;b:用Extended Tofts模型計(jì)算得到的Ktrans偽參數(shù)圖,Ktrans值為0.976 min-1;c:用Extended Tofts Linear模型計(jì)算得到的Ktrans偽參數(shù)圖,Ktrans值為1.021 min-1)

    2.3 高、中、低分化宮頸癌不同模型DCE-MRI定量參數(shù)分析結(jié)果 在高、低分化組宮頸癌間,Extended Tofts Linear模型和Extended Tofts模型中的Ktrans值差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05),高、低分化宮頸癌組間 Kep、Ve、Vp比較差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(均P>0.05),見(jiàn)表2。而兩個(gè)模型低分化與中分化、中分化與高分化組之間的Ktrans、Kep、Ve、Vp差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(均 P >0.05)。Extended Tofts Linear模型中Ktrans鑒別高、低分化宮頸癌的AUC均大于Extended Tofts模型。聯(lián)合診斷:利用logistic回歸分析,求出Extended Tofts Linear模型和Extended Tofts模型Ktrans聯(lián)合診斷預(yù)測(cè)概率值,結(jié)果顯示兩個(gè)模型聯(lián)合診斷AUC均大于單個(gè)模型,見(jiàn)表3、圖3。

    表3 兩種不同模型下的DCE-MRI參數(shù)對(duì)宮頸癌病理分級(jí)的效能

    3 討論

    DCE-MRI定量分析是主要反映微血管滲透性的功能MRI成像方法,基于血流動(dòng)力學(xué)模型分析、擬合DCE-MRI數(shù)據(jù)等方法模擬出血管(血漿)內(nèi)外對(duì)比劑的分布情況,從而可直接測(cè)量或通過(guò)數(shù)據(jù)擬合獲得定量參數(shù)[7]。常用的幾種模型有雙室模型如Extended Tofts模型、Extended Tofts Linear模型、Exchange模型和單室模型如Tofts模型、Patlak模型、Reference Region模型。目前Extended Tofts血流動(dòng)力學(xué)模型較常用于子宮的定量分析[8-9]。

    圖3 兩種模型定量參數(shù)Ktrans值及聯(lián)合診斷鑒別高、低分化宮頸癌的ROC曲線

    本研究中,Extended Tofts Linear模型和 Extened Tofts模型中的Ktrans均能鑒別高、低分化宮頸癌,Extended Tofts Linear模型中Ktrans鑒別兩組宮頸癌的AUC(0.869)大于 Extened Tofts模型(0.843),說(shuō)明 Extended Tofts Linear模型對(duì)于宮頸癌的病理分級(jí)的效能要高于Extended Tofts模型,Extended Tofts Linear模型中的Ktrans診斷靈敏度最高。Extended Tofts Linear和Extended Tofts模型類似,但是在計(jì)算中采用了線性方法,因此得到的滲透參數(shù)穩(wěn)定性更高[10]。Ewing等[11]研究表明,模型的非線性特征可能導(dǎo)致不良條件下的估算,影響計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性,擴(kuò)展的Tofts線性模型對(duì)這些問(wèn)題不那么敏感,適用于微血管組織的分析[12]。另有研究表示血流動(dòng)力學(xué)雙室模型Extended Tofts Linear具有良好的可重復(fù)性,可作為常規(guī)滲透處理模型用于臨床科研[13]。本研究中,首次將兩個(gè)模型聯(lián)合診斷用于鑒別宮頸癌病理分級(jí),診斷效能均優(yōu)于單個(gè)模型,除去操作復(fù)雜因素,這種模型聯(lián)合診斷可以應(yīng)用于臨床指導(dǎo)宮頸癌手術(shù)、放化療方案的制定及預(yù)測(cè)療效等。

    近年來(lái),DCE-MRI技術(shù)逐漸應(yīng)用于子宮頸癌,有研究表明DCE-MRI定量參數(shù)可以區(qū)分子宮頸癌組織與正常子宮頸組織,并發(fā)現(xiàn)宮頸鱗癌組的Ktrans、Kep、Ve顯著高于正常子宮頸組[14],而定量參數(shù)在子宮頸癌不同分化程度中是否存在差異的報(bào)道較少見(jiàn)。本研究結(jié)果表明,高、低分化宮頸癌DCE-MRI定量參數(shù)Ktrans差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,Ktrans是對(duì)比劑從血管(血漿)間隙滲漏到血管外細(xì)胞外間隙轉(zhuǎn)運(yùn)系數(shù),與組織的血流灌注總量、血管表面積以及血管滲透性相關(guān)。Ktrans值升高提示局部血管表面滲透面積大、滲透性高、組織內(nèi)血流速度加快,對(duì)比劑從血液進(jìn)入腫瘤組織的速度加快、數(shù)量增多。Kep是對(duì)比劑從血管外細(xì)胞外間隙返回血管(血漿)間隙的速率常數(shù),反映血流速度,與血管通透性密切,與組織灌注相關(guān)。本研究中雖然高中低分化組間Kep值無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)差異,但低分化組宮頸癌Ktrans、Kep值較高分化組宮頸癌高,這種差異符合宮頸癌的病理學(xué)特征,相比高分化宮頸癌,低分化宮頸癌血管生成密度高、血管成熟度差,因此低分化宮頸癌的滲透性也會(huì)更高、組織血流速度加快。有研究顯示Ktrans值評(píng)價(jià)宮頸癌與表皮生長(zhǎng)因子(VEGF)、微血管密度(MVD)有良好的相關(guān)性[15-16],說(shuō)明Ktrans值既能反映腫瘤微循環(huán)的通透性,也反映了微血管密度和生長(zhǎng)速度的改變,進(jìn)而說(shuō)明Ktrans值可以用于評(píng)價(jià)宮頸癌的診斷、鑒別診斷以及治療療效。Ve值即血管外細(xì)胞外間隙容積分?jǐn)?shù),反映的是每單位體積組織血管外細(xì)胞外間隙的大小,本研究顯示Ve值在宮頸癌病理分級(jí)中無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。Ve值在評(píng)價(jià)腫瘤方面差異較大,部分研究顯示Ve可以評(píng)估宮頸癌放化療早期療效[4,17],部分研究顯示沒(méi)有意義[18]。Tofts[19]認(rèn)為,Ve值受病變周圍水腫影響而導(dǎo)致測(cè)量不穩(wěn)定。Vp反映平均增強(qiáng)血管密度,對(duì)灌注血管敏感。部分研究顯示,Vp可以提示脊柱骨轉(zhuǎn)移放療的療效[20]。本研究顯示Ve、Vp在宮頸癌高、中、低分化組間無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)差異,可能由于研究樣本量小,有待進(jìn)一步大樣本研究。

    本研究也有一些局限性。第一,納入研究的病例數(shù)相對(duì)較少,尤其是中分化宮頸癌病例少,可能對(duì)研究結(jié)果有一定影響,今后將納入更多病例進(jìn)一步研究。第二,定量參數(shù)的準(zhǔn)確性不僅受血流動(dòng)力學(xué)模型選擇的影響,還受到對(duì)比劑種類、注射方案,掃描時(shí)間分辨率,掃描時(shí)間及圖像噪聲水平的影響。

    綜上所述,Extended Tofts Linear模型和Extended Tofts模型DCE-MRI得到的定量參數(shù)Ktrans在宮頸癌的病理分級(jí)中有一定價(jià)值,且前者的整體效能優(yōu)于后者。Extended Tofts Linear模型可能是一種更加適用于宮頸癌DCE-MRI研究的血流動(dòng)力學(xué)模型。同時(shí),兩個(gè)模型聯(lián)合用于宮頸癌病理分級(jí)的鑒別價(jià)值優(yōu)于單個(gè)模型灌注參數(shù)的鑒別價(jià)值。

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