拉伸指数与单指数模型DWI术前预测脑胶质瘤病理分级的对照

刘志成， 胡玉川， 颜林枫， 韩宇， 田强， 孙颖志， 王文， 崔光彬



·中枢神经影像学·

拉伸指数与单指数模型DWI术前预测脑胶质瘤病理分级的对照

刘志成， 胡玉川， 颜林枫， 韩宇， 田强， 孙颖志， 王文， 崔光彬

目的：探讨拉伸指数模型与单指数扩散加权成像(DWI)在脑胶质瘤术前分级中的应用价值。方法：回顾性分析经手术病理证实的40例脑胶质瘤患者的磁共振多b值图像。所有患者在手术前均行磁共振常规序列及多b值DWI(b=0、30、50 、100、200、300、500、800、1000、1500、2000、3000、3500 s/mm2)扫描，经后处理获得肿瘤实体部分的DDC、α及ADC值。结果：40例胶质瘤中包括WHO Ⅱ级12例，Ⅲ级5例，Ⅳ级23例。低级别胶质瘤的平均DDC、α及ADC 值均显著高于高级别胶质瘤[低级别：(1.04±0.23)×10-3mm2/s，(0.91±0.05)及(0.93±0.10)×10-3mm2/s；高级别：(0.73±0.21)×10-3mm2/s，(0.82±0.07)和(0.60±0.13)×10-3mm2/s，P<0.05]。当ADC值取0.755×10-3mm2/s时，区分低级别和高级别胶质瘤的敏感度和特异度分别为100%和89%，以DDC=0.929×10-3mm2/s为诊断阈值，分级诊断的敏感度及特异度分别为75%和89.3%，取α=0.827为诊断阈值，其敏感度及特异度分别为100%和64%。肿瘤实体部分的DDC与ADC值之间存在显著正相关(r=0.802，P<0.05)。结论：术前磁共振单指数和拉伸指数模型DWI能够准确地评估胶质瘤分级。与单指数DWI比较，拉伸指数模型并未表现出更高的效能。

神经胶质瘤； 肿瘤分级； 磁共振成像

根据2007年WHO中枢神经系统肿瘤分级标准胶质瘤可分为4级，Ⅰ和Ⅱ级为低级别Ⅲ和Ⅴ级为高级别。胶质瘤术前准确分级对临床治疗方案的选择和预后评估具有重要意义[1，2]。常规磁共振对于胶质瘤的准确分级仍存在一定的局限性。

磁共振扩散加权成像(diffusion weighted imaging，DWI)技术是评估脑肿瘤的一项重要功能影像技术，能够在活体组织中观察水分子扩散情况，已应用于胶质瘤的术前分级及疗效评估[3-6]。然而，传统的扩散加权成像是基于单指数模型和相对小的b值。研究表明脑组织和脑内肿瘤的DWI信号呈多指数衰减，当b值超过1000 s/mm2时，单指数模型就不能准确地评估脑组织中水分子信号强度的衰减[7，8]。而基于多b值DWI的拉伸指数模型能够准确地反映活体中水分子的扩散情况及体素内异质性，主要通过分布扩散系数(distributed diffusion coefficients，DDC)及拉伸因子(α)值来进行定量分析，目前已有少量文献报道可以用于对脑胶质瘤的术前分级[7-9]。

本研究应用拉伸指数模型DWI预测胶质瘤术前分级，并与单指数模型进行对照分析。

材料与方法

1.研究对象

搜集2013年9月-2014年6月经第四军医大学唐都医院神经外科手术病理证实的胶质瘤患者40例。其中男24例，女16例，年龄19～77岁，平均年龄48岁。根据2007年WHO分级标准包括：低级别(Ⅱ级)胶质瘤12例，高级别(Ⅲ～Ⅳ级)28例(Ⅲ级5例，Ⅳ级为23例)。主要临床症状包括头晕、头痛、呕吐、发作性抽搐、运动或感觉障碍等，无症状者2例。所有患者均在治疗前行磁共振检查，并签署知情同意书。

2.MRI扫描方案

本研究采用3.0T磁共振扫描仪(MR750,GE Healthcare，Milwaukee，WI，USA) 和8通道头部线圈进行扫描。常规扫描序列：横轴面T1WI(TR 1750 ms，TE 24 ms，矩阵256×256，视野24 cm×24 cm，NEX=1，层厚5 mm，层间隔1.5 mm)；横轴面FSE-T2WI (TR 4247 ms，TE 93 ms，矩阵512×512，视野24 cm×24 cm，NEX=1，层厚5 mm，层间隔1.5 mm)；矢状面FSE-T2WI(TR 10639 ms，TE 96 ms，矩阵为384×384，视野24 cm×24 cm，NEX=2，层厚5 mm，层间隔1 mm)；横轴面T2FLAIR(TR 800 ms，TE 165 ms，矩阵256×256，视野24 cm×24 cm，NEX=1，层厚5 mm，层间隔1.5 mm)。

多b值DWI采用自旋平面回波脉冲序列(SE-EPI)，扫描主要参数为TR=3000 ms，TE：Minimum，FA=90°，NEX=2，矩阵128×128，层厚5 mm、层间隔1.5 mm，13个b 值(0，30，50，100，200，300，500，800，1000，1500，2000，3000及3500 s/mm2)，总扫描时间5 min 45 s。

3.图像处理与分析

由一位高年资放射科医师进行数据处理及分析。将采集到的数据传至GE Advantage 4.6工作站，使用Functool软件包中的MADC软件进行处理。在肿瘤实性部分DWI信号最高且ADC值相对减低区放置感兴趣区(ROI)，避开囊变坏死、出血及钙化区(图1a、2a)。根据单指数模型(1)和拉伸指数模型(2)数学表达式，利用13个b值及每个b值下感兴趣区的信号强度拟合出DDC、α及ADC 值，并自动生成DDC、α及ADC图(图1b～c、2b～c)。

S(b)/S0=exp-(ADC× b)

(1)

S(b)/S0=exp{-(b×DDC)α}

(2)

4.统计学分析

结　果

1.胶质瘤病理组织分型

40例胶质瘤中，根据2007年WHO分级标准包括：低级别(Ⅱ级)胶质瘤12例(包括星形细胞瘤3例、弥漫性星形细胞瘤3例、少突-星形细胞瘤6例)；高级别(Ⅲ～Ⅳ级)胶质瘤28例(Ⅲ级5例：间变型少突胶质细胞瘤1例、间变型星形细胞瘤2例、间变型少突-星形细胞瘤1例，胶质瘤病1例；Ⅳ级为23例：胶质母细胞瘤22例、胶质肉瘤1例)。

2.不同级别胶质瘤组间DDC、α及ADC值的比较(表1)

独立样本t检验显示低级别胶质瘤的平均DDC、α及ADC值均显著高于高级别胶质瘤(P<0.01) 。

表1　不同级别胶质瘤组间DDC、α及ADC 值的比较

3.DDC、α及ADC值鉴别不同级别胶质瘤的诊断效能比较

利用SPSS软件绘制出肿瘤区DDC、ADC及α值鉴别高、低级别胶质瘤的ROC曲线，并计算相关参数(表2、图3)。

表2　DDC、ADC及α值鉴别高、低级别胶质瘤的ROC比较

4.DDC与ADC的相关性分析

利用Pearson相关性分析，肿瘤实体部分的DDC与ADC值间呈显著正相关(r=0.802，P<0.05)。

讨　论

磁共振DWI技术可以无创性提供活体组织中水分子微观扩散信息，在临床上已广泛应用于急性脑缺血疾病及脑内肿瘤的诊断及评估。单指数模型DWI相对简单，认为影响组织中水分子扩散运动因素较单一，通常采用两个b值计算反映水分子扩散信息的ADC值。拉伸指数模型DWI则考虑了体素内扩散成份的复杂性，引入了新的参数DDC和α值，其中DDC为分布扩散系数，代表体素内平均扩散率，单位为mm2/s。α为拉伸因子，代表体素内指数衰减的不均质性，与体素内水分子扩散的异质性有关，取值为0～1，当 α趋向1时，表明体素内信号衰减方式相当于单指数衰减，组织扩散的异质性低；当α趋向0时，表明体素内信号衰减方式复杂，组织扩散的异质性高[10]。本研究结果发现低级别胶质瘤的平均DDC、α及ADC 值均显著高于高级别胶质瘤，单指数模型ADC值的诊断效能高于DDC和α值。

多项研究表明高级别胶质瘤的ADC值显著低于低级别胶质瘤[3，11-14]。这一现象符合不同级别胶质瘤的生物学特性和组织学特征，高级别胶质瘤细胞增殖较快、细胞数目相对较多，核浆比大，细胞内外间隙相对较小，限制了水分子的自由扩散，因此肿瘤实性部分的ADC值明显减低。本研究结果与其它相关文献结果一致[3，11-14]，也同样证实肿瘤实体区ADC值在高、低级别胶质瘤中有明显差异。同时，本研究利用13个b值及每个b值下感兴趣区的信号强度拟合得出ADC值，较常规两个b值(0和1000 s/mm2或其它b值)图像拟合计算得出ADC值更为准确[15]。

另外，本研究结果发现高级别胶质瘤组的DDC值显著低于低级别组(P<0.01)，且DDC与ADC值呈显著正相关。究其原因DDC值为多指数衰减成分组成的ADC值分布的加权和，代表体素内平均扩散率，可视为不同体积分数的所有部分连续分布的ADC值[7-9]。与ADC值一样，DDC值也可以描述胶质瘤的扩散特征，与肿瘤组织的细胞密度呈负相关。与低级别胶质瘤相比，高级别胶质瘤具有更高的细胞密度和核浆比，因此DDC值较低。同时本研究也证实高级别胶质瘤组的α值显著低于低级别组，可能与高级别胶质瘤组织中细胞异形性大、坏死囊变多、血管数量多、组织成分复杂、异质性高等特性相关[16]。α值反映了体素内水分子扩散的不均质性，α值越小，水分子扩散的不均质性越大，组织的异质性越高，因此高级别胶质瘤组的α值显著降低。

本研究结果显示，尽管DDC及α值能有效鉴别高、低级别胶质瘤，但其敏感度及特异度均低于单指数模型ADC值。这可能与感兴趣区选取有关，本研究选取病变实体区DWI信号最高且ADC值相对减低区，并排除坏死、囊变、出血、钙化等成分作为感兴趣区[11]。而α值反映的是组织的异质性，对异质性显著的胶质瘤而言，应尽可能多的包含整个肿瘤，因此我们选择ROI的方法未能充分反映肿瘤异质性特征。另外本研究采用多个b值拟合得出ADC值，较常规两个b值得出的ADC值更为准确[15]，一定程度上提高了ADC值的鉴别诊断效能。

综上所述，术前应用磁共振拉伸指数模型DWI能够准确地预测胶质瘤分级。与单指数模型ADC值比较，DDC及α值并未表现出更高的效能。本研究样本量相对较少，缺乏WHO Ⅰ级胶质瘤，高级别(Ⅲ～Ⅳ级)相对较多，组间样本量的相对不均衡可能会影响研究结果，有待进一步大样本研究。

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Comparative study between mono-exponential and stretched-exponential model DWI in preoperative grading of gliomas

LIU Zhi-cheng，HU Yu-chuan，YAN Lin-feng,et al.

Department of Radiology，Tangdu Hospital of the 4th Military Medical University，Xi′an 710038，China

Objective：To explore the application value of stretched-exponential model DWI in grading of glioma before surgical treatment compared with mono-exponential DWI.Methods：Forty patients with pathological confirmed glioma underwent conventional MRI and multi-b value DWI (b-value:0，30，50，100，200，300，500，800，1000，1500，2000，3000，3500s/mm2) before treatments.The distribute diffusion coefficient (DDC)，α and apparent diffusion coefficient (ADC) values of tumor solid regions were computed by the stretched-exponential and mono-exponential model，respectively.Results：Forty gliomas included WHO grade Ⅱ (n=12)，grade Ⅲ (n=5) and grade Ⅳ (n=23).The mean DDC，α and ADC values in low grade glioma were significantly higher than those in high grade glioma.When the threshold value of ADC was 0.755 ×10-3mm2/s，the sensitivity and specificity were 100% and 89 %，respectively.And when the threshold values of DDC was 0.929 ×10-3mm2/s and α was 0.827，the sensitivities were 75% and 100% and specificities were 89.3 % and 64.3 % in differentiating low grade from high grade gliomas，respectively.There was significant positive correlation between DDC and ADC value in the solid part of tumors (R=0.802，P<0.05).Conclusion：Both the stretched- exponential and mono-exponential model DWI provide accurate evaluation of glioma grading before surgery.Compared to the mono-exponential model DWI,stretched-exponential model DWI does not show higher efficacy for evaluation of glioma grading.

Glioma; Neoplasm grading; Magnetic resonance imaging

710038西安，第四军医大学唐都医院放射科

刘志成(1989-)，男，湖南益阳人，硕士研究生，主要从事胶质瘤多模态影像学研究工作。

崔光彬，E-mail:cgbtd@126.com

陕西省自然科学基金 (2014JZ2-007)

R730.264; R445.2

A

1000-0313(2016)06-0478-05

10.13609/j.cnki.1000-0313.2016.06.001

2015-12-07

2016-02-05)