双指数模型DWI预测鼻咽癌分化程度的初步研究

卢强， 李飞平， 胡英， 王晖， 于小平



双指数模型DWI预测鼻咽癌分化程度的初步研究

卢强， 李飞平， 胡英， 王晖， 于小平

目的：探讨双指数模型磁共振扩散加权成像(DWI)对鼻咽癌(NPC)分化程度的预测价值。方法：根据肿瘤的分化程度，将33例经病理证实的非角化型NPC患者分为分化组(14例)和未分化组(19例)。所有患者均行双指数模型DWI检查，比较2组中DWI参数值(ADCstand、ADCslow、ADCfast和Ffast值)的差异。结果：分化型NPC的ADCstand、ADCslow、ADCfast和Ffast值分别为(0.920±0.131)×10-3mm2、(0.680±0.115)×10-3mm2、(22.3±13.9)mm2/s和0.316±0.078；未分化型NPC的ADCstand、ADCslow、ADCfast和Ffast值分别为(0.952±0.203)×10-3mm2/s、(0.672±0.116)×10-3mm2/s、(17.8±20.3)mm2/s和0.299±0.120；仅ADCfast值在两组间差异有统计学意义(P<0.05)。ADCfast值预测NPC分化程度的敏感度为85.7%，特异度为63.2%。结论：ADCfast值对预测鼻咽癌的分化程度具有一定价值。

鼻咽癌； 磁共振成像； 扩散加权成像； 双指数模型； 分化程度

鼻咽癌(nasopharyngeal carcinoma，NPC)是我国南方地区常见恶性肿瘤，其预后与病理分级密切相关。磁共振扩散加权成像(diffusion-weighted imaging，DWI)可以在活体状态下监测组织的微观结构，已被越来越多地应用于评估NPC原发灶和淋巴结转移的诊断、疗效评估、复发灶及并发症的早期检测等[1-4]。基于单指数模型计算得到的表观扩散系数(apparent diffusion coefficient，ADC)不能真实反映组织内水分子扩散的生物学特征[5]。基于体素内不相干运动(intra-voxel incoherent motion)理论的双指数模型DWI，无需使用对比剂即可精确评估组织扩散系数及微血管灌注情况。因此，本研究通过分析不同病理分化程度的鼻咽癌在双指数模型DWI参数上的差异，旨在探讨双指数模型DWI各参数值对不同病理分化程度鼻咽癌的鉴别诊断价值。

材料与方法

1.临床资料

2014年1月-2014年3月符合纳入标准的NPC患者38例，男26例，女12例，年龄26～67岁，平均45.8岁。研究对象纳入标准：①病理诊断为非角化型NPC且未经抗肿瘤治疗的初诊患者；②身体状况良好，能完成MRI检查且无检查禁忌证者。排除标准：①因MR图像伪影或变形而影响病灶观察；②在横轴面、矢状面或冠状面图像上病灶的长径小于1 cm、无法准确放置测量的兴趣区。本研究方案经本院医学伦理委员会批准，获得所有患者的知情同意。

2.磁共振检查方法

所有患者均依次行常规平扫、双指数模型DWI和增强MR检查，使用GE Optimal MR360 1.5T超导型MR仪和相控阵头颈联合线圈，患者取仰卧位。常规平扫序列及参数：横轴面T1WI，TR 568 ms，TE取Min Full，层厚6 mm，层距1 mm，视野22 cm×22 cm，回波链长度2；横轴面T2WI，TR 6289 ms，TE 85 ms，层厚6 mm，层距1 mm，视野22 cm×22 cm，回波链长度2；双指数模型DWI采用单次激发平面回波成像序列，取9个b值(b=0、50、80、100、150、200、400、600、800和1000 s/mm2)，TR 4225 ms，TE取最小值，层厚5 mm，层距1 mm，视野22 cm×22 cm，回波链长度4。增强扫描序列及参数：横轴面T1WI，TR 365 ms，TE取最小值，层厚6 mm，层距1 mm，视野22 cm×22 cm，回波链长度2；冠状面T1WI，TR 205 ms，TE 80 ms，层厚5 mm，层距1 mm,视野27 cm×27 cm，回波链长度2。

3.DWI资料分析

根据双指数模型DWI理论，DWI图像信号强度与所用b值之间的关系如公式1：

Sb/S0=(1-Ffast)·exp(-b·ADCslow)+ Ffast·exp(-b·ADCfast)

(1)

其中S0和Sb分别是b=0和不为0时的图像信号强度，ADCfast代表因为微循环灌注而产生的扩散系数(快速扩散运动成分)，ADCslow代表单纯的水分子扩散运动(缓慢扩散运动成分)，Ffast代表灌注因素在扩散信号中所占比例。ADCstand即传统单指数模型DWI所计算出的扩散系数，其计算公式为：

Sb/S0=exp(-b·ADCstand)

(2)

将DWI原始数据传输至GE ADW 4.6工作站，应用Functool软件包的MADC软件自动计算各参数值(ADCstand、ADCslow、ADCfast和Ffast)并生成相应的参数图。病灶感兴趣区(ROI)的选择由两位高年资头颈部放射学医师商定：参考横轴面T2WI、平扫T1WI和增强T1WI，选择病灶最大的层面，并避开病灶内坏死、囊变、含气的区域和血管等，在该层面的DWI图像(b=0s/mm2)上勾画ROI(图1、2)，将这一ROI复制到同层面的各DWI参数图上进行参数值的测量。

4.统计学分析

结　果

1.NPC病理诊断结果

38例中2例因为图像出现严重变形、3例因NPC病灶太小难以进行参数测量等原因被排除，其余33例纳入最终的数据分析。33例均为非角化型NPC，其中分化型14例、未分化型19例，病灶位于鼻咽顶侧壁8例、顶后壁9例、侧壁11例、半腔4例、全腔1例。病灶最大上下径为(21.6±6.7)mm，在横轴面图像上病灶最大长径为(32.1±12.3)mm、宽径(18.6±8.6)mm。

2.DWI参数比较

分化型与未分化型NPC的DWI参数值见表1，其典型参数图见图2～3。两组之间ADCfast值的差异有统计学意义(P<0.05)，ADCstand、ADCslow和Ffast在两组之间的差异无统计学意义(P>0.05)。采用ROC曲线评价ADCfast对鉴别分化型与未分化型NPC的诊断效能，ROC曲线下面积为0.722(图3)，当ADCfast取阈值11.7 ×10-3mm2/s时，约登指数最大(0.489)，此时诊断敏感度为85.7%，特异度为63.2%。

表1　分化组与未分化组NPC的DWI参数值

注：*Mann-Whitney U检验，ADC值的单位为×10-3mm2/s。

讨　论

在我国NPC高发区，未经治疗的NPC中绝大多数为非角化性癌，为尽可能保证研究对象的同质性，本研究中只纳入了非角化性NPC，而没有同时研究角化性NPC。非角化性NPC根据肿瘤细胞的分化程度又可分为未分化型和分化型两类，两者的病理特征和预后有所不同。因此，准确评价NPC的病理分级，有助于临床治疗方案的制定，特别是有助于放疗靶区勾画和剂量分布的选择。虽然活检能够明确NPC的病理类型，但属于有创检查，难以多次重复进行，另外，对于部分复发的NPC患者，往往复发灶的位置深在、活检难以成功。常规影像检查方法对NPC病理分级缺乏特异性。采用DWI对肿瘤进行术前病理分级日益受到国内外学者的关注，且开始用于颅内肿瘤、宫颈癌等[6-7]，但目前尚未见DWI应用于预测NPC病理分级的研究报道。

图1　未分化型NPC。选取病灶最大层面的T2WI进行观察，在对应层面的DWI(b=0s/mm2)上手动绘制ROI，软件自动计算并生成病灶的ADCstand、ADCslow、ADCfast 和Ffast参数图，此例中病灶的ADCstand、ADCslow和ADCfast值分别为0.957×10-3、0.695×10-3和17.3×10-3mm2/s，Ffast值为0.322。a) T2WI； b) DWI(b=0s/mm2)； c) ADCstand伪彩图； d) ADCslow伪彩图； e) ADCfast伪彩图； f) Ffast伪彩图。

传统DWI采用单指数模型，它基于水分子的各向同性运动理论，完全未考虑活体组织的微循环灌注情况，因而所计算出的ADC值往往高于组织的真实扩散系数，不能真实反映活体组织内水分子扩散运动的生物学特征。双指数模型是基于将活体组织中水分子的运动分为快慢两种成份，慢成分(ADCslow)代表水分子因热能而导致的缓慢移动(即布朗运动)，快成分(ADCfast)代表因血流压力梯度而导致的水分子快速移动，反映水分子在毛细血管网中的位移。双指数模型DWI适用于既有水分子扩散(布朗运动)、又有血液微循环灌注的活体组织。事实上，大部分肿瘤组织成像体素内同时具有扩散和灌注这两种状态。因此，相对于单指数模型而言，双指数模型DWI可以将水分子扩散与血流灌注分离，所计算出的ADC值更接近于组织的真实扩散系数，从而可更好地反映组织的微观特征。

目前已有学者将双指数模型DWI应用于良恶性鼻咽部病变的鉴别诊断。张水兴等[8]的研究中发现，NPC原发灶的灌注相关扩散系数值(ADCfast)高于炎性病变，而真实扩散系数(ADCslow)和灌注分数值(Ffast)低于炎性病变。Lai等[9]发现NPC原发灶的ADCfast值高于放疗后纤维化，而ADCslow真实扩散系数和灌注分数低于放疗后纤维化。以上结果表明，双指数模型DWI可以检测到鼻咽部良性与恶性病变在微观结构上的差别，从而有助于鉴别NPC与良性病变。

Lai等[10]发现随着NPC的TNM分期升高，ADCslow趋于降低。可能的原因是TNM分期越高，瘤细胞增殖更加显著，瘤细胞排列更紧密，细胞核更大，细胞质更少，导致细胞外间隙更小，细胞膜通透性更低，从而使水分子扩散明显受限。本研究中未发现分化型与未分化型NPC之间ADCslow和ADCstand值的差异有统计学意义，可能表明ADCslow和ADCstand值对于鉴别分化型与未分化型NPC的价值有限，但仍需进一步研究。

图2　分化型NPC。选取病灶最大层面的T2WI进行观察，在对应层面的DWI(b=0s/mm2)上手动绘制ROI，软件自动计算并生成病灶的ADCstand、ADCslow、ADCfast 和Ffast参数图，此例中病灶的ADCstand、ADCslow和ADCfast值分别为1.020×10-3、0.763×10-3和21.4×10-3mm2/s，Ffast值为0.265。a) T2WI； b) DWI(b=0s/mm2)； c) ADCstand伪彩图； d) ADCslow伪彩图； e) ADCfast伪彩图； f) Ffast伪彩图。

图3　ADCfast对鉴别分化型与未分化型NPC诊断效能的ROC曲线，曲线下面积为0.722。

理论上，ADCfast和Ffast值随着组织内毛细血管密度和灌注成分的增加而增大。这一理论在关于NPC的DWI临床研究中得到了验证：Lai等[10]发现，随着NPC的TNM分期升高，ADCfast和Ffast也趋于降低。而Huang等[11]发现，随着NPC总分期、T分期和M分期的增高，其Ktrans值(一个反映毛细血管灌注和渗透性的指标)相应增高。提示病理分期越高的NPC，其微循环灌注越强(Ktrans值增加，ADCfast和Ffast值也增加)。本组资料显示，未分化型NPC的ADCfast值低于分化型，提示ADCfast值很可能与NPC的病理分级有关(即NPC的恶性程度越高，其ADCfast值越低)，即ADCfast值有助于对两者进行鉴别。

综上所述，不同分期或者分化程度的NPC之间，其微循环灌注状态存在一定的差异。对未分化型NPC来说，有可能由于瘤细胞增殖更加显著、细胞外组织间隙液体压力更高，导致毛细血管受压以及微循环灌注减少，从而表现为肿瘤的ADCfast值低于分化型NPC。本研究中未发现分化型与未分化型NPC的Ffast值上有明显差异，可能表明Ffast值对于分化型与未分化型NPC的鉴别诊断价值有限，但仍需进一步研究。

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Biexponential model diffusion-weighted imaging for predicting differentiation degree of nasopharyngeal carcinoma:a preliminary studyLU Qiang，LI Fei-ping，HU Yin，et al.Department of Diagnostic Radiology，Cancer Hospital，Xiangya School of Medicine，Central South University，Changsha 410013，P.R.China

Objective:To explore the potential value of biexponential model diffusion-weighted imaging (DWI) in predicting differentiation degree of nasopharyngeal carcinoma (NPC).Methods:Thirty-three patients with nonkeratinizing NPC (undifferentiated type 19 cases，differentiated type 14 cases) underwent biexponential model DWI using multi-b-value (b=0,50,80,100,150,200,400,600,800 and 1000s/mm2).The differences of diffusion parameters (ADCstand,ADCslow,ADCfastand Ffast) were compared between the undifferentiated NPCs and differentiated NPCs.Results:The ADCstand,ADCslow,ADCfastand Ffastvalue of the differentiated NPCs were (0.920±0.131)×10-3mm2/s,(0.680±0.115)×10-3mm2/s,(22.3±13.9)mm2/s and 0.316±0.078,respectively.For the undifferentiated NPCs，the ADCstand，ADCslow，ADCfastand Ffastwere (0.952±0.203)×10-3mm2/s,(0.672±0.116)×10-3mm2/s,(17.8±20.3)mm2/s and 0.299±0.120,respectively.For ADCstand,ADCslowand Ffastvalue,no significant difference was found between the undifferentiated NPCs and differentiated NPCs;but there was significant difference in the ADCfastvalue between the two groups.Based on the receiver operating characteristic (ROC) curve,ADCfasthad a sensitivity of 85.7% and a specificity of 63.2% in predicting the differentiation degree of NPC.Conclusion:ADCfastis helpful in predicting differentiation degree of NPC.

Nasopharyngeal carcinoma； Magnetic resonance imaging； Diffusion weighted imaging； Biexponential model； Differentiation degree

2014-11-05修回日期：2015-01-19)

410013长沙，湖南省肿瘤医院 中南大学湘雅医学院附属肿瘤医院)放诊科(卢强、李飞平、于小平)，放疗科(胡英、王晖)

卢强(1976-)，男 ，湖南长沙人，副主任技师 ，主要从事磁共振功能成像工作。

于小平，E-mail：hnyuxiaoping@163.com

湖南省科技厅科技计划资助课题 (2010FJ3097)；中南大学湘雅医学院附属肿瘤医院青年基金课题(A2012-01)

·头颈部影像学·

R445.2； R739.63

A

1000-0313(2015)04-0323-05

10.13609/j.cnki.1000-0313.2015.04.006