杜漢旺 婁 莉 吳莎莎 王曉琳 史曉林 曹 偉 牛慶亮,*

1.濰坊市中醫(yī)院影像科 (山東 濰坊 261041)

2.濰坊市中醫(yī)院病理科 (山東 濰坊 261041)

磁共振彌散加權(quán)成像(diffusion weighted imaging, DWI)及其衍生的表觀彌散系數(shù)值(apparent diffusion coefficient，ADC)可以評(píng)估宮頸癌病理特征[1-2]。以往研究采用的單一最大層面勾畫ROI測量平均ADC值的方法，因未能利用腫瘤的全部ADC信息，且不能反映腫瘤的整體異質(zhì)性，越來越受到挑戰(zhàn)。新類型的ADC值，如標(biāo)準(zhǔn)化ADC值(normalized ADC，nADC，腫瘤平均ADC值/參照物ADC值)[3]、最小ADC值[4]，以及基于紋理分析軟件所得ADC直方圖參數(shù)[5]等為DWI評(píng)估宮頸癌臨床病理學(xué)提供了新的方法。本研究嘗試比較不同類型的全病灶A(yù)DC值，包括腫瘤的平均ADC值、nADC(臀大肌)、紋理分析ADC直方圖參數(shù)(ADCmin、ADCmax、ADCmean、百分位數(shù)ADC值)在預(yù)測宮頸癌病理分級(jí)中的效能，為ADC評(píng)估宮頸癌病理分級(jí)提供更好的指標(biāo)。

1 資料與方法

1.1 臨床資料 檢索我院2016年1月至2018年7月PACS中診斷結(jié)果含有“宮頸癌”字段的盆腔MRI檢查患者共134例，76例患者被排除，原因如下：57例患者為臨床治療后(20例手術(shù)切除，37例放化療復(fù)查，復(fù)查1～7次不等)，7例未在病理數(shù)據(jù)庫查到記錄，3例Ⅰa期MRI未發(fā)現(xiàn)病變，9例Ⅰb期病灶較小或圖像偽影致軸位DWI不能明確其邊界而未納入本組研究。其余58例作為研究對(duì)象，年齡23～85歲，平均年齡約52.9歲，所有患者均經(jīng)手術(shù)或?qū)m頸活檢證實(shí)為宮頸癌。其中鱗癌46例，腺癌10例，透明細(xì)胞癌1例，漿液性乳頭狀癌1例。高分化3例，中分化37例，低分化18例。依據(jù)FIGO (International Federation of Gynecology and Obstetrics)2009分期如下：Ⅰb 16例，Ⅱa 7例，Ⅱb 19例，Ⅲa 2例，Ⅲb 12例，Ⅳ2例。

1.2 MRI檢查方法 使用3.0T磁共振掃描儀(GE Signa HDxt 3.0T)，采用8通道HD Cardiac相控陣表面線圈。所有患者無磁共振檢查禁忌癥，于術(shù)前行盆腔磁共振常規(guī)檢查、DWI及3D-LAVA動(dòng)態(tài)增強(qiáng)掃描，檢查前排便排氣，膀胱適度充盈。常規(guī)掃描包括橫斷面T1WI、T2WI、T2WI壓脂和矢狀位T2WI。DWI成像使用脂肪抑制的單次激發(fā)平面回波成像序列，采用軸位掃描。DWI參數(shù)：TR/TE 5000ms/65ms，層厚5mm，間隔1mm，F(xiàn)OV 36cm×28cm，矩陣128×128，NEX：6，b值為0、800s/mm2，掃描層厚、層距、空間位置與橫斷面T2WI一致。自由呼吸，腹帶加壓減少呼吸偽影，局部勻場。

1.3 MRI圖像觀察與分析 利用ADW4.6工作站中的Functool軟件制作ADC圖，并導(dǎo)出可供后續(xù)分析的DICOM格式圖像。第一步，在DWI(b=800)圖像上選擇包括腫瘤實(shí)體部分的所有連續(xù)層面，沿腫瘤邊緣手動(dòng)勾畫感興趣區(qū)(region of interest, ROI)，獲得該層面腫瘤的ADC值，取所有層面的平均值，作為腫瘤的平均ADC值。第二步，在雙側(cè)臀大肌肌腹中央同時(shí)放置面積約100mm2ROI，得到臀大肌的ADC值，測量取平均值，計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化ADC值(normalized ADC，nADC)，nADC=腫瘤平均ADC值(第一步測量所得)/ 參照物(臀大肌)ADC值。第三步，將重建得到的ADC圖像導(dǎo)入紋理分析軟件Omnikinetics，在ADC圖像上沿病灶邊緣逐層勾畫ROI，進(jìn)一步合并生三維感興趣區(qū)域圖(VOIs, 3D volumes of interests)，重建得到ADC全容積直方圖，記錄各直方圖參數(shù)，包括ADCmin、ADCmax、ADCmean、5thADC、10thADC、25thADC、50thADC、75thADC、90thADC、95thADC。所有測量均避開出血、壞死、偽影或信號(hào)不均勻區(qū)。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 所有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采用SPSS 19.0統(tǒng)計(jì)軟件包分析，P＜0.05有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。符合正態(tài)性分布資料用(±s)表示，不符合正態(tài)分布資料用(中位數(shù)±四分位間距)表示；兩組同一類型ADC值同時(shí)滿足正態(tài)分布則應(yīng)用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)，否則應(yīng)用 Mann-Whitney U 檢驗(yàn)對(duì)各類型ADC值進(jìn)行兩兩比較。對(duì)有顯著性差異的變量繪制ROC (receiver operating characteristic) 曲線，計(jì)算曲線下面積(Area under the curve, AUC)，評(píng)價(jià)各變量預(yù)測病理分級(jí)的效能，計(jì)算敏感性、特異性。

2 結(jié)果

2.1 高/中分化組與低分化組不同類型ADC值比較 兩組間的平均ADC、nADC、ADCmin、ADCmean、各百分位數(shù)ADC值均不同時(shí)滿足正態(tài)分布，應(yīng)用 Mann-Whitney U檢驗(yàn)。低分化組的平均ADC、nADC、ADCmin、ADCmean、各百分位數(shù)ADC值均小于高/中分化組，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P分別=0.025、0.026、0.000、0.006、0.003～0.032)。兩組間的ADCmax值同時(shí)滿足正態(tài)分布，應(yīng)用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)，ADCmax值沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異(P=0.529)。具體結(jié)果見表1、圖1-圖2。

表1 高/中分化組與低分化組宮頸癌之間不同類型ADC值(×10-3mm2/s)比較

2.2 不同類型ADC值區(qū)分病理分級(jí)的效能分析 平均ADC、nADC、ADCmin、ADCmean、各百分位數(shù)ADC值進(jìn)行 ROC曲線分析，根據(jù)最大約登指數(shù)得出AUC、敏感度、特異度、95%置信區(qū)間，具體結(jié)果見表2。ADCmin有最佳的鑒別診斷效能，AUC為0.836，其后依次為5thADC，AUC 0.757；10thADC，AUC 0.748；平均ADC，AUC 0.745；25thADC，AUC 0.730；nADC，AUC 0.726；50thADC、75thADC，AUC均為0.723；90thADC，AUC 0.713；95thADC值，AUC 0.688。ADCmin以0.584×10-3mm2/s作為最佳截?cái)嘀?，靈敏度、特異度分別為94.6%、62.5%(圖3)。

3 討論

DWI及其生成的ADC值具有揭示腫瘤細(xì)胞密度和增殖活性等腫瘤結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)的潛力。本研究測量腫瘤實(shí)體部分的所有連續(xù)層面ADC值，取各個(gè)層面的平均值作為腫瘤的ADC值，利用了腫瘤的全部ADC信息，研究顯示低分化(Ⅲ級(jí))宮頸癌ADC值小于高/中分化(Ⅰ/Ⅱ級(jí))宮頸癌，與既往在單一最大層面測量平均ADC值的方法研究結(jié)果一致[1,6]。本研究結(jié)果反映了低分化腫瘤細(xì)胞更密集、增殖活性增加、異性性更明顯、核漿比例大、細(xì)胞內(nèi)外間隙小的病理特征，故對(duì)水分子的彌散限制作用就越明顯，從而導(dǎo)致ADC值更低。

為了降低ADC值的變異性，提高準(zhǔn)確性和可重復(fù)性，有研究使用標(biāo)準(zhǔn)化ADC，如nADC( 尿液 )、nADC( 臀大肌 )評(píng)估宮頸癌[3,7]和尿路上皮癌[8]病理特征。楊蔚等[3]研究發(fā)現(xiàn)，nADC(臀大肌) 能夠鑒別宮頸鱗癌的分化程度，并且優(yōu)于腫瘤平均ADC值(AUC 0.915 vs. 0.796)，當(dāng)最佳截?cái)嘀禐?.73×10-3mm2/s時(shí)，敏感性、特異性分別為100%和78.6%。本研究結(jié)果表明，低分化宮頸癌nADC(臀大肌)低于高中分化組(P=0.026)，但其區(qū)分效能與平均ADC值相仿(AUC 0.726 vs. 0.745)，最佳截?cái)嘀禐?.546×10-3mm2/s，敏感性為89.2%，特異性僅為50%。造成差異的可能原因有：1.我們僅在子宮區(qū)域放置局部勻場，臀大肌區(qū)域磁場可能不均勻；2.本組平均年齡偏大，隨著年齡增長肌肉脂肪化加重，ADC值增高，nADC減低，本研究病例臀大肌平均ADC值(1.415～1.805)×10-3mm2/s，而文獻(xiàn)報(bào)道臀大肌的ADC值約(1.3～1.5)×10-3mm2/s。

腫瘤具有異質(zhì)性，平均ADC值很可能掩蓋了能夠代表腫瘤有效成分的異質(zhì)性ADC值。紋理分析是一種從給定圖像中提取客觀定量參數(shù)(紋理特征)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，可以檢測細(xì)微的、亞分辨率的腫瘤形態(tài)學(xué)變化。直方圖分析是目前研究比較多的紋理分析方法，該方法評(píng)估了ADC值在病灶內(nèi)的分布，得出了反映病灶內(nèi)體素頻率的指標(biāo)，顯示了離散區(qū)間內(nèi)的ADC值，描述腫瘤彌散異質(zhì)性。初步研究顯示，紋理分析及直方圖分析可以評(píng)估宮頸癌的某些臨床病理特征，比如鑒別正常宮頸與宮頸癌組織[9]，預(yù)測宮頸癌的分化和淋巴結(jié)狀態(tài)[10-12]，預(yù)測侵襲性宮頸癌的生物學(xué)行為[13]，放化療治療后預(yù)測復(fù)發(fā)[14-15]等。通過直方圖方法，腫瘤異質(zhì)性的程度可以以一種優(yōu)于常用的、過于簡單化的、基于單層ROI的ADC方法的方式顯示出來[16]。

本研究發(fā)現(xiàn)低分化宮頸癌的A D Cmean、5thA D C、10thADC、25thADC、50thADC、75thADC、90thADC、95thADC均低于高/中分化腫瘤(P=0.003-0.032)，這與Xue等[17]的研究結(jié)果大體一致。在Downey等[18]的一項(xiàng)研究中，僅50thADC來區(qū)分宮頸癌病理分級(jí)具有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異，AUC為0.66，而10th、25th、75th、90thADC無顯著差異，該研究沒有分析ADCmin。Xue等[17]研究顯示低分化宮頸癌的ADCmin比高分化和中分化更低，但差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P=0.0539)，但在鱗癌這一特定亞型中ADCmin差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P=0.0464)，他們認(rèn)為5thADc是區(qū)分高/中、低分化宮頸癌的最重要參數(shù)(最大的AUC 0.83)，ADCmin雖然可能代表腫瘤中最具侵襲性的成分，但它容易受噪聲、偽影和鄰近結(jié)構(gòu)的極值影響，較低的ADC值，如5thADc，應(yīng)比ADCmin更穩(wěn)定。本研究發(fā)現(xiàn)，低分化宮頸癌ADCmin顯著低于高/中分化宮頸癌，這與Schob等[11]結(jié)論相似。ADC min顯示更高的鑒別效能(AUC 0.836)，診斷效能優(yōu)于ADCmean、各百分位數(shù)ADC、平均ADC和nADC，5thADC區(qū)分效能僅次于ADCmin。有研究顯示，ADC直方圖有助于鑒別低級(jí)別和高級(jí)別腎透明細(xì)胞癌[19]，鑒別不同級(jí)別腦膠質(zhì)瘤[20]，ADCmin診斷效能最優(yōu)。理論上，最小ADC值反映腫瘤細(xì)胞最密集、增殖最活躍的區(qū)域，代表擁有更多的去分化細(xì)胞的小亞群，故可用于預(yù)測腫瘤的惡性程度，且根據(jù)最小ADC值可有效評(píng)價(jià)腫瘤中最大異質(zhì)性部分的特征。有報(bào)道，腫瘤最小ADC值優(yōu)于平均ADC值，可以作為有效的影像學(xué)標(biāo)志，間接反映宮頸鱗癌的增殖和侵襲性，該研究采用手動(dòng)測量多個(gè)(15-20)ROI獲得每個(gè)層面的ADC值，選擇其中最小值作為腫瘤最小ADC值的方法，或許不能精確反應(yīng)腫瘤像素點(diǎn)的最小ADC值[21]。在一項(xiàng)組織病理學(xué)研究中，宮頸癌的A D Cmin值與細(xì)胞增殖指數(shù)Ki-67呈負(fù)相關(guān)(r=-0.48)[22]。對(duì)各種腫瘤的薈萃分析也發(fā)現(xiàn)，與ADC mean相比，ADC min與Ki-67的關(guān)系更強(qiáng)[23]。Zhao等[24]利用全病灶A(yù)DC直方圖分析預(yù)測局部晚期鱗狀細(xì)胞宮頸癌根治性放化療后的無病生存，在復(fù)發(fā)組中，只有ADCmin(P=0.001)和10thADC(P=0.048)顯著低于非復(fù)發(fā)組，且只有治療前ADCmin是與宮頸癌放化療后無病生存率相關(guān)的獨(dú)立因素。我們還發(fā)現(xiàn)如下規(guī)律，隨著ADC百分位數(shù)增加AUC逐步降低，較低百分位數(shù)的ADC值，如5thADC、10thADC、25thADC在高/中分化和低分化組宮頸癌間具有更顯著的差異(P值更低，＜0.01)。對(duì)食管癌病理分級(jí)的研究[25]也顯示這一現(xiàn)象，不同病理分級(jí)之間只有10thADC、25thADC有差異(沒有分析ADCmin、5thADC)，10thADC有更高的檢驗(yàn)效能。我們的研究還發(fā)現(xiàn)高中分化和低分化宮頸癌ADCmax無差異，推測ADCmax受腫瘤內(nèi)部微小壞死、腫瘤內(nèi)間質(zhì)組織等這些水分子受限不顯著組織的影響。

本研究有幾點(diǎn)不足之處：(1)高分化病例太少(僅3例)，因而未能比較高分化與中分化ADC值差異；(2)個(gè)別病例含有兩種不同分化的腫瘤細(xì)胞，如中-低分化，我們將含有成分多者納入相應(yīng)的分組，ADC值同時(shí)反映了兩種不同分化的水分子彌散程度；(3)沒有考慮病理亞型的影響；(4)平均ADC、nADC的測量在DWI勾畫ROI，而紋理分析是在ADC圖像上勾畫ROI，測量存在不可避免的誤差；(5)腫瘤邊緣層面ADC值測量存在部分容積效應(yīng)的影響。

綜上，宮頸癌ADC值一定程度上反映腫瘤分化程度，除ADCmax之外，其余類型的ADC值可以區(qū)分宮頸癌病理分級(jí)，基于直方圖分析的ADCmin有最佳的鑒別診斷效能，可為臨床提供客觀、定量的參考依據(jù)。