宋承汝，程敬亮，張勇，張贊霞，呂青青，許珂

腮腺腫瘤的發(fā)生率占所有涎腺腫瘤的80%左右[1]，不同病理類型腮腺腫瘤的手術(shù)方式、預(yù)后、復(fù)發(fā)率均不盡相同，因此提高術(shù)前診斷的符合率具有重要的臨床意義。但是，部分腮腺良惡性腫瘤的影像學(xué)特征有所重疊，且細針穿刺活檢術(shù)常因取檢組織過少等原因?qū)е略\斷不明，因而腮腺腫瘤的鑒別診斷仍存在一定的困難。近年來，國內(nèi)外研究[1-2]發(fā)現(xiàn)DWI對腮腺腫瘤的診斷效能顯著，但以往的研究通常僅限于平均ADC值的測量，未能體現(xiàn)腫瘤內(nèi)部的異質(zhì)性。本研究通過對69例腮腺常見腫瘤的ADC圖像進行直方圖分析并評估各參數(shù)的鑒別診斷效能，旨在提供一種新的鑒別診斷思路和具有客觀性及可重復(fù)性的量化指標。

材料與方法

1.一般資料

回顧性分析2013年11月-2018年2月初診為腮腺腫瘤的患者的病例資料。根據(jù)常見病理類型將腮腺腫瘤分為三組：多形性腺瘤、Warthin瘤、惡性腫瘤。納入標準：①治療前行MRI掃描，臨床及影像資料完整；②經(jīng)手術(shù)或穿刺活檢病理及免疫組化確診為上述病理類型；③DWI及ADC圖偽影較小、顯示清晰。排除標準：①DWI及ADC圖偽影較大，病變顯示不清；②經(jīng)兩位放射科醫(yī)師觀察后確定為全囊性病變。根據(jù)上述標準共納入69例腮腺腫瘤，其中多形性腺瘤36例，Warthin瘤14例，惡性腫瘤19例(包括粘液表皮樣癌6例、腺樣囊性癌3例、鱗癌3例、多形性腺瘤癌變2例、淋巴瘤2例、腺泡細胞癌2例、上皮肌上皮癌1例)。多形性腺瘤組中，男14例，女22例，年齡16～80歲，平均(36.7±12.7)歲。Warthin瘤組中，男13例，女1例，年齡41～72歲，平均(60.2±7.4)歲。惡性腫瘤組中，男13例，女6例，年齡18～83歲，平均(49.5±19.3)歲。

2.儀器與方法

所有患者均采用Siemems Skyra 3.0T MR掃描儀，20通道頭頸聯(lián)合線圈，患者頭先進取仰臥位。掃描序列及參數(shù)：橫軸面自旋回波T1WI (TR 250 ms，TE 2.5 ms)，橫軸面TSE T2WI(TR 4000 ms，TE 83 ms)，橫軸面壓脂T2WI(TR 4571 ms，TE 82 ms)，矩陣224×320，視野230 mm×230 mm，層厚4 mm，層間距0.4 mm。冠狀面壓脂T2WI與橫軸面壓脂T2WI掃描參數(shù)相同。Resolve-DWI：b= 0,1000 s/mm2，掃描參數(shù)TR 3300 ms，TE 54 ms，矩陣160 ×160，視野240 mm×240 mm，層厚4.0 mm，層間距1.2 mm，分段讀出次數(shù)5，掃描后自動重建出ADC圖。

3.圖像處理與分析

自PACS工作站導(dǎo)出所有病例的MR圖像，存儲為BMP格式。挑選出各個病例腫瘤最大層面的橫軸面ADC圖像，調(diào)整窗寬及窗位，使所有ADC圖像在窗寬及窗位上保持一致性。通過MaZda軟件4.6版本(羅茲工業(yè)大學(xué)，波蘭，http://www.eletel.p.lodz.pl/mazda/)分析所選取的ADC圖像。在紋理特征提取前，所有圖像均在[μ-3δ，μ+3δ]( μ和δ分別是平均灰度值和標準差)范圍標準化其灰階水平，以減小對比度和亮度變化的影響。沿病變邊緣手動勾畫興趣區(qū)(regions of interest，ROI)，以紅色填充腫瘤區(qū)域，直方圖由軟件自動生成(圖1～3)。直方圖橫坐標代表ROI內(nèi)不同灰度值，縱坐標代表各灰度值出現(xiàn)的頻率。相應(yīng)的12個直方圖參數(shù)亦由軟件自動計算得出，包括：面積(area)、最小值(min norm)、最大值(max norm)、均值(mean)、變異度(variance)、偏度(skewness)、峰度(kurtosis)、第1百分位數(shù)(Perc.01%)、第10百分位數(shù)(Perc.10%)、第50百分位數(shù)(Perc.50%)、第90百分位數(shù)(Perc.90%)、第99百分位數(shù)(Perc.99%)。ROI選取時共兩位放射科醫(yī)師在場，進行共同商討后，由其中一名醫(yī)師進行所有樣本的ROI勾畫，另一名醫(yī)師進行全程監(jiān)管協(xié)商，并同時參照MRI其他掃描序列確定瘤體邊緣。

4.統(tǒng)計學(xué)分析

表1 多形性腺瘤組、Warthin瘤組和惡性腫瘤組三組間直方圖參數(shù)統(tǒng)計分析

結(jié) 果

1.直方圖參數(shù)分析

對直方圖分析所得的12個參數(shù)進行正態(tài)性檢驗和方差齊性檢驗，第10百分位數(shù)、第99百分位數(shù)、峰度的數(shù)據(jù)滿足正態(tài)分布和方差齊性，選用單因素方差分析(ANOVA)，組間兩兩比較選用LSD-t檢驗。其余參數(shù)的數(shù)據(jù)不滿足正態(tài)分布和/或方差齊性，選用Kruskal-Wallis檢驗，組間兩兩比較選用Mann-Whitney檢驗。

結(jié)果顯示：最小值、最大值、均值、變異度、偏度、第10百分位數(shù)、第50百分位數(shù)、第90百分位數(shù)、第99百分位數(shù)這9個參數(shù)在三組間的差異具有統(tǒng)計學(xué)意義(P均<0.05)，面積、峰度、第1百分位數(shù)在三組間的差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P均>0.05)。其中在多形性腺瘤與Warthin瘤兩組間、多形性腺瘤與惡性腫瘤兩組間，最小值、最大值、均值、偏度、第10百分位數(shù)、第50百分位數(shù)、第90百分位數(shù)、第99百分位數(shù)共8個參數(shù)的差異均具有統(tǒng)計學(xué)意義(P均<0.05)。但在Warthin瘤與惡性腫瘤兩組間，僅均值的差異具有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)。三組間各直方圖參數(shù)統(tǒng)計結(jié)果見表1。

2.直方圖參數(shù)的ROC曲線分析

采用ROC曲線及Youden指數(shù)分別評價上述有統(tǒng)計學(xué)意義的8個參數(shù)在多形性腺瘤與Warthin瘤組間、多形性腺瘤與惡性腫瘤組間的鑒別診斷效能。其曲線下面積(AUC)、最佳閾值、敏感度、特異度、Youden指數(shù)分別見表2、表3；ROC曲線圖見圖4～7。

對于多形性腺瘤與Warthin瘤組，第10百分位數(shù)、均值、第50百分位數(shù)具有較高的鑒別診斷效能，其AUC分別為0.911、0.909、0.906，Youden指數(shù)分別為0.790、0.818、0.762。8個參數(shù)聯(lián)合鑒別診斷的AUC為0.929，大于各單一參數(shù)的鑒別診斷效能。而聯(lián)合均值、第10百分位數(shù)、第50百分位數(shù)進行鑒別診斷時，其AUC為0.911。

對于多形性腺瘤與惡性腫瘤組，第10百分位數(shù)、第50百分位數(shù)、均值具有較高的鑒別診斷效能，其AUC分別為0.841、0.832、0.819，Youden指數(shù)分別為0.592、0.617、0.512。8個參數(shù)聯(lián)合鑒別診斷的AUC為0.904，大于各單一參數(shù)的鑒別診斷效能。而聯(lián)合均值、第10百分位數(shù)、第50百分位數(shù)進行鑒別診斷時，其AUC為0.851。

表2 各直方圖參數(shù)對多形性腺瘤與Warthin瘤的鑒別效能

表3 各直方圖參數(shù)對多形性腺瘤與惡性腫瘤的鑒別效能

討 論

涎腺腫瘤約占頭頸部腫瘤的2%～5%[3]，其中約80%發(fā)生于腮腺，其病理學(xué)類型復(fù)雜多樣，大多數(shù)為良性[1]。腮腺良性腫瘤最常見的病理類型為多形性腺瘤和Warthin瘤。惡性腫瘤中較常見的為粘液表皮樣癌、腺樣囊性癌、腺泡細胞癌等。不同病理類型腮腺腫瘤的手術(shù)方式、預(yù)后、復(fù)發(fā)率均不盡相同，提高術(shù)前診斷的符合率具有重要的臨床意義。多形性腺瘤和Warthin瘤雖同為良性，但多形性腺瘤的術(shù)后局部復(fù)發(fā)率可高達85%，Warthin瘤僅約2%[2]。并且由于Warthin瘤的惡變風(fēng)險(低于1%)明顯低于多形性腺瘤，所以術(shù)前確診的Warthin瘤有時可不必手術(shù)[4-5]。鑒于兩者的臨床特征大不相同，且有文獻報道Warthin瘤的ADC值低于其余良性病變及部分惡性病變，在將其從良性組剔除后ADC值的診斷效能可明顯提高[6]，因此在本研究中將腮腺常見腫瘤分為三組(多形性腺瘤組、Warthin瘤組、惡性腫瘤組)進行研究。由于腮腺腫瘤囊變的發(fā)生率較高，為其影像學(xué)特征之一。因此本研究在進行ROI勾畫時，包含了同層面瘤體的全部，并未剔除囊變壞死等區(qū)域，以避免人為減少腫瘤的異質(zhì)性特征。

近年來，國內(nèi)外研究[1-2,6-7]發(fā)現(xiàn)DWI有助于腮腺腫瘤的鑒別診斷，但部分結(jié)論不一，不典型者仍鑒別困難，ADC值之間存在較多重疊。通常認為多形性腺瘤的平均ADC值最高，惡性腫瘤其次，Warthin瘤最低[8-9]。亦有較多報道[2,6]稱Warthin瘤與部分惡性腫瘤的ADC值并無顯著差異，但本研究結(jié)果顯示W(wǎng)arthin瘤組與惡性腫瘤組間ADC均值差異具有統(tǒng)計學(xué)意義。

圖1 腮腺多形性腺瘤。a)橫軸面ADC圖；b)ROI選擇示例圖；c)直方圖。 圖2 腮腺Warthin瘤。a)橫軸面ADC圖；b)ROI選擇示例圖；c)直方圖。 圖3 腮腺腺樣囊腺癌。a)橫軸面ADC圖；b)ROI選擇示例圖；c)直方圖。

以往的ADC研究通常僅限于對ADC均值的比較，忽略了腫瘤的內(nèi)部異質(zhì)性特征。直方圖分析利用數(shù)學(xué)的方法對ROI的灰階強度分布進行評價，是一種應(yīng)用于量化腫瘤內(nèi)部異質(zhì)性的新方法，可提供臨床及傳統(tǒng)影像學(xué)分析無法提供的量化信息，從而提高診斷的符合率?；贏DC圖像的直方圖分析可以進一步體現(xiàn)腫瘤的彌散特性，從多方面反映腫瘤的異質(zhì)性[10]。目前，已有報道顯示直方圖分析有助于子宮內(nèi)膜癌、直腸癌、膀胱癌等腫瘤的分級或預(yù)后的評估[11-13]，以及膠質(zhì)母細胞瘤與單發(fā)轉(zhuǎn)移瘤、后顱窩腫瘤等的鑒別診斷[14-15]。但是直方圖應(yīng)用于頭頸部腫瘤的報道較少[16]，且多集中于對頭頸部鱗癌的相關(guān)研究。Wang等[17]的研究顯示直方圖可應(yīng)用于頭頸部淋巴瘤和鱗癌轉(zhuǎn)移性淋巴結(jié)的鑒別。Perrot等[18]發(fā)現(xiàn)HPV陽性頭頸部鱗癌與HPV陰性頭頸部鱗癌的直方圖特征不同。而有關(guān)直方圖在腮腺腫瘤中應(yīng)用的報道更為少見，Julia等[19]的研究顯示增強T1WI的紋理特征有助于腮腺良惡性占位的鑒別。目前國內(nèi)外尚未查閱到利用ADC直方圖對腮腺腫瘤進行鑒別的相關(guān)文獻。

圖4 多形性腺瘤與Warthin瘤組間最小值、最大值、均值、第10百分位數(shù)、第50百分位數(shù)、第90百分位數(shù)、第99百分位數(shù)的ROC曲線。 圖5 多形性腺瘤與Warthin瘤組間偏度的ROC曲線。 圖6 多形性腺瘤與惡性腫瘤組間最小值、最大值、均值、第10百分位數(shù)、第50百分位數(shù)、第90百分位數(shù)、第99百分位數(shù)的ROC曲線。 圖7 多形性腺瘤與惡性腫瘤組間偏度的ROC曲線。

本研究對三類腮腺常見腫瘤的ADC圖像進行了直方圖分析，結(jié)果顯示均值在多形性腺瘤與Warthin瘤、多形性腺瘤與惡性腫瘤、Warthin瘤與惡性腫瘤間的差異均具有統(tǒng)計學(xué)意義，多形性腺瘤的ADC均值最大，惡性腫瘤次之，Warthin瘤最低，與文獻報道基本一致[8-9]，進一步證明了ADC對腮腺腫瘤的鑒別診斷具有重要價值。對于多形性腺瘤與Warthin瘤/惡性腫瘤的鑒別來說，共有8個參數(shù)的差異具有統(tǒng)計學(xué)意義。除均值外，第10百分位數(shù)、第50百分位數(shù)的診斷效能也十分顯著(AUC均大于0.8)，其中第10百分位數(shù)和第50百分位數(shù)對多形性腺瘤與惡性腫瘤的鑒別診斷效能要高于均值。將一列數(shù)據(jù)按大小排序，第n百分位數(shù)表示在這列數(shù)據(jù)中有n%的數(shù)據(jù)的值小于或等于這個值[20]。例如在本研究中，多形性腺瘤的第10百分位數(shù)是125.17±21.808，可理解為在整個瘤體中，10%區(qū)域的ADC灰度值≤125.17。因此直方圖分析結(jié)果中不同腫瘤間第n百分位數(shù)的差異在一定程度上代表了不同腫瘤間瘤體的組織成分不同(腫瘤間的異質(zhì)性)及瘤體內(nèi)部的構(gòu)成或分布不同(腫瘤內(nèi)部的異質(zhì)性)。偏度和峰度是描述直方圖曲線分布的參數(shù)，也是反映腫瘤異質(zhì)性的較好指標[21-22]。峰度反映的是與正態(tài)分布相比此分布的相對尖銳度或平坦度，正峰值表示比正態(tài)分布尖銳，負峰值表示比正態(tài)分布平坦。偏度是用來衡量數(shù)據(jù)分布不對稱性的指標，偏度為正值表示分布的主體集中在右側(cè)，即絕大多數(shù)的值(包括中位數(shù)在內(nèi))位于平均值的左側(cè)(小于平均值)，直觀表現(xiàn)為右邊的尾部相對于與左邊的尾部要長。偏度為負值時則相反。偏度的絕對值越大，分布形態(tài)偏移程度越大。本研究結(jié)果顯示多形性腺瘤與Warthin瘤的偏度均呈負值，惡性腫瘤的偏度值呈正值，可能與惡性腫瘤多數(shù)細胞密度較大有關(guān)。其中Warthin瘤偏度的絕對值最大，考慮可能與Warthin瘤大多數(shù)信號混雜有關(guān)[5,23]。

本研究中亦存在許多局限性。第一，Warthin瘤和惡性腫瘤的病例數(shù)相對較少。第二，惡性組中包含多種腫瘤亞型，不同病理類型的惡性腫瘤間可能會存在一定的差異性而對結(jié)果產(chǎn)生影響。第三，對其他腮腺良性腫瘤(如腮腺基底細胞腺瘤)及惡性腫瘤不同病理類型的分析有待進一步研究。

綜上所述，基于ADC的直方圖分析可為腮腺常見腫瘤的鑒別診斷提供更多有用信息。均值、第10百分位數(shù)、第50百分位數(shù)等參數(shù)具有良好的鑒別診斷效能，為臨床工作中腮腺腫瘤的進一步精確鑒別診斷提供了新的思路和方法。