单双指数模型扩散加权成像鉴别诊断肾脏良恶性肿瘤对比研究

刘妍， 卢强， 谢宇， 于小平



单双指数模型扩散加权成像鉴别诊断肾脏良恶性肿瘤对比研究

刘妍， 卢强， 谢宇， 于小平

目的：比较单指数模型与双指数模型扩散加权成像定量参数值在肾脏良恶性肿瘤鉴别诊断中的应用价值。方法：对72例肾肿瘤患者均行常规MRI检查、传统单指数模型扩散加权成像(DWI)检查(b=0、800s/mm2)和基于体素内不相干运动成像技术(IVIM)的双指数模型多b值DWI检查，其中30例肾脏良性肿瘤(肾血管平滑肌脂肪瘤、肾嗜酸细胞腺瘤、良性肾孤立性纤维瘤)，42例肾脏恶性肿瘤(肾癌)。以患者自身对侧正常肾皮质作为对照(42例，对照组)，比较3组的表观扩散系数(ADC)值、ADCslow值、ADCfast值以及Ffast值，并比较各定量参数值对肾脏良恶性肿瘤的诊断效能。结果：良性肿瘤组与恶性肿瘤组、恶性肿瘤组与对照组、良性肿瘤组与对照组间ADC值差异有统计学意义(t=2.88、-2.866、-6.791，P<0.05)；良性肿瘤组与恶性肿瘤组、良性肿瘤组与对照组、恶性肿瘤组与对照组间ADCslow值差异均有统计学意义(t=3.693、-2.758、-5.904，P<0.05)；良性肿瘤组与对照组间ADCfast值差异有统计学意义(t=2.36，P<0.05)。ADC值、ADCslow值、ADCfast值及Ffast值的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.764、0.842、0.642、0.676。依照最大约登指数(YI)确定IVIM-DWI定量参数的最佳诊断阈值，其判断肾脏良恶性肿瘤的敏感度分别为73.3%、93.3%、73.3%、66.7%，特异度分别为54.5%、63.6%、45.5%、72.7%。结论：单指数模型DWI参数和基于IVIM理论的多b值双指数模型DWI参数在肾脏良恶性肿瘤鉴别中均有较高的诊断价值，但双指数模型DWI ADCslow值的敏感度和特异度均有提高，诊断效能最大，因此为肾脏良恶性肿瘤的鉴别诊断提供了一种新的MRI检查手段。

肾肿瘤； 扩散磁共振成像； 模型

肾癌，又称为肾细胞癌(renal cell carcinoma，RCC)，是泌尿系统最常见的原发肿瘤，约占肾脏恶性肿瘤的80%～90%[1-3]。目前研究发现肾癌的发病率和死亡率呈逐年上升的趋势[4-6]。肾脏良性肿瘤包括肾血管平滑肌脂肪瘤(renal angiomyolipoma，RAML)、肾嗜酸细胞腺瘤(renal oncocytoma，RO)、良性肾孤立性纤维瘤(solitary fibrous tumor of the kidney，SFT)、乳头状腺瘤、后肾腺瘤等，其中肾血管平滑肌脂肪瘤是肾脏最常见的良性肿瘤。因为不同性质肾脏肿瘤的治疗方案、手术方式的选择和预后截然不同，所以对肾癌的术前准确诊断具有重要的临床意义。磁共振扩散加权成像(diffusion-weighted imaging，DWI)是一种无创的磁共振功能成像技术，可在活体状态下评价肿瘤内部的微环境状况[7]。目前基于传统单指数模型DWI表观扩散系数(ADC)值对鉴别诊断肾脏良恶性肿瘤的相关探讨较多[8]，但ADC值同时受扩散和灌注的双重影响，不能完全体现组织的生理学表现。随着磁体及梯度系统的发展，及根据体素内不相干运动理论(intravoxel incoherent motion，IVIM)的多b值双指数模型DWI检查被逐渐应用于临床研究[9-11]，不需要使用对比剂，其计算所得的组织的单纯扩散参数和灌注参数，可以同时从扩散和灌注两个方面用于评价活体组织。但关于多b值双指数模型DWI定量参数的慢速表观扩散系数(ADCslow)、快速表观扩散系数(ADCfast)以及快速成分比例(Ffast)对肾脏良恶性肿瘤鉴别诊断方面的研究较少，目前国内外文献未见其与单指数模型ADC值的比较探讨。本文研究72例肾脏肿瘤患者的单指数模型和双指数模型DWI，旨在比较两种模型各参数值对肾脏良恶性肿瘤的鉴别诊断价值。

材料与方法

1.临床资料

搜集本院2013年5月-2015年7月收治的72例肾脏肿瘤患者的临床资料。其中30例良性肿瘤(良性肿瘤组)，男14例，女16例，年龄36～71岁，平均年龄(50.4±10.6)岁。良性肿瘤组中RAML 28例，SFT 1例，RO 1例。42例恶性肿瘤(恶性肿瘤组)，男26例，女16例，年龄27～76岁，平均年龄(53.1±11.9)岁。病变位于左侧16例，位于右侧26例。恶性肿瘤组中肾透明细胞癌35例，乳头状肾细胞癌4例，肾嫌色细胞癌2例，肾集合管癌1例。两组所有病例术前均行MRI检查，术后均经病理证实。

2.检查方法

所有患者均取仰卧位，采用GE MR360 1.5T超导型MR扫描仪和8通道体部相控阵线圈，依次行双肾常规MRI、单指数模型轴位DWI和双指数模型轴面DWI。单指数DWI采用轴面自旋回波扩散加权平面回波成像(SE-DW-EPI)序列，b=0、800 s/mm2，TR 6000 ms，TE minimum。双指数模型DWI 应用SE-DW-EPI序列，行双肾轴面成像，采用11个b值(b=0、20、30、50、80、100、150、200、400、600、800、1000 s/mm2)，TR 6000 ms，TE minimum，层厚4 mm，层距1 mm，视野380 mm×380 mm，激励次数4。

3.图像分析

由两名经验丰富的MRI诊断医师采用双盲法进行分析，将单指数模型和双指数模型的DWI资料在GE Advantage Windows Workstation(4.6版本)上进行后处理，运行Functool工具包，图像分别导入ADC及MADC软件，由软件自动生成ADC、ADCslow、ADCfast、Ffast的参数图。结合轴面T2脂肪抑制图像，在增强扫描图像上采用手动绘制感兴趣区(region of interest，ROI)和对侧正常肾皮质的对照区(control area)。选择ROI的原则是在病灶最大层面，尽量避开含脂肪、坏死、囊变或出血的区域，挑选强化最明显的区域，多点多次测量(3次)并取其均值。

本研究中，采用的双指数模型DWI公式为：

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

Sb是b值不为0时的DWI图像信号强度，S0是b值为0时的DWI图像信号强度；ADCslow是慢速表观扩散系数(代表真实扩散系数)，反映纯水分子的扩散能力；ADCfast是快速表观扩散系数(代表伪扩散系数或者灌注扩散系数)，反映与灌注相关的扩散系数；Ffast是灌注分数，反映灌注因素在扩散信号中所占的比率；ADCstandard是基于单指数模型的DWI所得出的ADC值，由Sb/S0=exp(-b×ADCstandard)公式计算所得。

4.统计学分析

结　果

所有病例得到多b值DWI原始图像，并生成ADCslow、ADCfast、Ffast参数的伪彩图，将病例分为良性肿瘤组(图1)、恶性肿瘤组(图2)。

1.DWI组间各参数值比较

恶性肿瘤组、良性肿瘤组与对照组的各参数值结果见表1。

表1　恶性肿瘤组、良性肿瘤组与对照组的各参数值比较

良性肿瘤组与恶性肿瘤组、恶性肿瘤组与对照组、良性肿瘤组与对照组间ADC值差异有统计学意义(t=2.88、-2.866、-6.791，P<0.05)；良性肿瘤组与恶性肿瘤组、恶性肿瘤组与对照组、良性肿瘤组与对照组间ADCslow值差异均有统计学意义(t=3.693、-2.758、-5.904，P<0.05)；良性肿瘤组与对照组间ADCfast值差异有统计学意义(t=2.36，P<0.05)。

2.各参数值对鉴别肾脏良恶性肿瘤诊断效能评估

ADC值、ADCslow值、ADCfast值及Ffast值的ROC曲线(图3、4)，其曲线下面积(area under curve，AUC)分别为0.764、0.842、0.642、0.676。依据最大YI得到各定量参数的最佳诊断阈值，ADC值、ADCslow值、ADCfast值及Ffast值鉴别诊断肾脏良恶性肿瘤的最佳阈值分别为1.39×10-3、0.87×10-3和19.0×10-3mm2/s及0.38；根据该阈值计算各定量参数在肾脏良恶性肿瘤鉴别诊断中的敏感度和特异度(表2)。

表2　单、双指数模型DWI各参数值对肾脏良恶性肿瘤的诊断价值

讨　论

依据传统单指数模型的DWI技术计算所得的ADC值能表达活体组织的水分子扩散运动过程中局部受限的程度，因此可间接反映组织内微观结构的特点。然而，单指数模型ADC值忽略了活体组织中毛细血管的微循环灌注对信号衰减的影响，因此无法真实地反映组织扩散的生物学特征。上世纪80年代，Le Bihan等[12]提出了IVIM的概念。双指数衰减模型DWI是在IVIM技术基础上，将纯水分子的真性扩散和毛细血管内微循环灌注造成的“假性扩散”的比率清楚地分离开来，可以更精确的反映DWI组织信号衰减与b值之间的关系，它能区分活体组织内水分子的灌注参数(ADCfast)与扩散参数(ADCslow)。Ffast值代表ADCfast值的比例，即灌注分数，其在一定程度上反映组织内毛细血管的丰富程度；且ADCfast值和Ffast值均与微循环灌注有关。

ADCslow值表示生物组织纯水分子真实扩散系数(即纯扩散系数)。本研究中恶性肿瘤组的ADCslow值高于良性肿瘤组，说明良性肿瘤比恶性肿瘤水分子扩散运动受限更明显。李璐等[13]认为RAML组与肾透明细胞癌组之间ADCslow值差异有统计学意义，本研究中良性肿瘤组中大部分病例为RAML，恶性肿瘤组中大部分病例为肾透明细胞癌，所以研究结果与文献报道结果相符。本研究的良性肿瘤组中大部分病例为RAML，RAML是由不同比例的平滑肌、畸形血管及脂肪3种成分构成，大多数RAML主要由平滑肌、畸形血管两者组成，平滑肌细胞呈编织状、旋涡状或围绕血管排列或穿插于脂肪组织中[14]。肿瘤的组织细胞学直接关系着IVIM-DWI模型计算所得的ADCslow值，瘤体内平滑肌及脂肪组织内的自由水扩散的幅度比血管小得多，且细胞排列较致密。本研究恶性肿瘤组中大多数为肾透明细胞癌，肿瘤细胞生长迅速、体积较大，胞质丰富，多呈透明状，肿瘤间质富含毛细血管及血窦，瘤体呈囊实性，易出血、坏死或囊变，可见钙化，肿瘤细胞不如RAML细胞排列紧密；而且肾透明细胞癌极易发生坏死，可能含有肉眼无法分辨的微小坏死灶，在手工设置ROI时无法完全避免其影响，这与病理结果相符。因此良性肿瘤组的ADCslow值低于恶性组，且良恶性肿瘤两组之间ADCslow值的差异有统计学意义(P<0.05)。恶性肿瘤组与对照组、良性肿瘤组与对照组间ADCslow值差异均有统计学意义，与Rheinheimer等[18]认为ADCslow值是区别肾肿瘤与正常肾组织的最佳参数相一致。恶性肿瘤组的ADCslow值低于传统单指数模型的ADC值，可能是因为恶性肿瘤细胞生长活跃、旺盛，细胞排列致密，细胞外间隙缩小，生物膜对水分子的限制，大分子物质吸附作用增强，因此上述因素共同阻止了细胞内水分子的有效运动，明显限制了水分子扩散。同时ADCslow值剔除了微循环灌注的影响，能更真实地反映细胞内水分子的扩散运动，因此恶性肿瘤组ADCslow值低于对照组。

ADCfast值被称为假性扩散系数，其意义在于ROI内由于微循环灌注所致的扩散效应，它在很大程度上取决于肿瘤组织内的毛细血管密度。本研究中良性肿瘤组的ADCfast值高于恶性组，这说明良性肿瘤的微血管密度大于RCC。这与RAML肿瘤内含有不等量的畸形血管，血供及灌注血流较丰富有关[15]。良性肿瘤组与对照组间ADCfast值差异有统计学意义。Ffast值为灌注分数，在一定程度上反映组织内毛细血管的丰富程度，理论上应随着活体组织微循环灌注的增加而增高，但本研究中ADCfast值、Ffast值在良性肿瘤组与恶性肿瘤组之间差异均无统计学意义(P>0.05)，这与文献报道结果一致[13]，可能与样本的病理类型、样本量以及患者自身肾脏的血流灌注状况有关，这有待于进一步的研究和探讨。

ROC曲线表现的良性肿瘤组与恶性肿瘤组最佳诊断ADCslow值为0.87×10-3mm2/s，因为IVIM-DWI排除了生物组织微循环灌注的干扰，所以计算所得ADCslow值低于传统ADC值的阈值1.61×10-3mm2/s。尽管ADCslow值对鉴别诊断肾脏良性肿瘤组和恶性肿瘤组具有一定的意义，可是组间ADCslow值仍有一定比例的重叠，因此需要加大样本量和扩充不同病理类型进一步研究其真正的诊断价值。

本研究中通过应用ROC曲线对单指数模型DWI的ADC值及双指数模型DWI 的ADCslow值、ADCfast值、Ffast值诊断效能的对照研究，得出 ADCslow值在鉴别诊断良恶性肾脏肿瘤上具有较高的敏感度和特异度，诊断效能最大，可能由于恶性肿瘤细胞的内部成分变化显著，细胞内水分子较细胞外扩散运动受限明显；微循环灌注对细胞内水分子扩散运动基本没有作用，却对细胞外水分子扩散运动有一定的补偿作用。因此在肾脏良恶性肿瘤中ADCslow值差异最大，重叠性最小。

综上所述，与传统单指数模型ADC值相比，依据IVIM理论的双指数模型DWI能够通过定量参数更准确地反映组织的扩散系数和生物组织微循环灌注，其中反映活体组织内真实水分子扩散的ADCslow值在鉴别肾脏良恶性肿瘤方面具有较高的敏感度和特异度，从而为放射科医师提供了更多关于肿瘤微环境的信息，也为肾脏良恶性肿瘤的鉴别诊断提供了一种新的MRI检查手段。

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Diffusion-weighted imaging based on mono-exponential and bi-exponential models:a comparative study in differential diagnosis of benign and malignant renal tumors

LIU Yan,LU Qiang,XIE Yu,et al.

Department of Diagnostic Radiology，Hunan Cancer Hospital/the Affiliated Cancer Hospital of Xiangya School of Medicine，Central South University，Changsha 410013，China

Objective:To compare the value of mono-exponential apparent diffusion coefficient (ADC) with single b-factor range and bi-exponential ADC with extended b-factor range DWI in differential diagnosis of benign and malignant renal tumors.Methods:The data including 72 patients with renal tumors who underwent DWI with single b-factor range (b=0,800s/mm2) and DWI with extended b-factor range (b=0,20,30,50,80,100,150,200,400,600,800,1000s/mm2) were analyzed.The patients were divided into benign group (30 cases) and malignant group (42 cases).In addition,the same population with 42 contralateral normal healthy renal cortexes was included as the control group.The ADC,SlowADC,FastADCand fraction of FastADC(f) values of the lesions were compared among the different groups;and the performance of the mono-exponential model parameter and model parameters in identifying malignant lesions was also analyzed.Results:There were significant differences in ADC and SlowADCvalues among the three groups (allP<0.05).There was a significant difference in fast ADC value between the benign and the control group (P<0.05).The areas under the receiver-operating-characteristic (ROC) curve of ADC,SlowADC,FastADCand f values were 0.764,0.842,0.642 and 0.676,respectively.If the maximum Youden's index was taken as an optimal cut-off,the sensitivity of ADC,SlowADC,FastADCand f was 73.3%,93.3%,73.3% and 66.7%,respectively;the specificity of ADC,Slow ADC,Fast ADC and f was 54.5%,63.6%,45.5%,72.7%,respectively.Conclusion:DWI parameters based on both mono-exponential and bi-exponential models could be valuable in the differential diagnosis of the benign and malignant renal tumors.However,SlowADCvalue derived from bi-exponential DWI has better diagnostic performance with increased sensitivity and specificity,it provides a new MR method for the differential diagnosis of the renal tumors.

Kidney neopalsms; Diffusion-magnetic resonance imaging; Model

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射诊断科(刘妍、卢强、于小平)，泌尿外科(谢宇)

刘妍(1980-)，女，湖南岳阳人，硕士，副主任医师，主要从事肿瘤影像诊断研究。

于小平，E-mail：yuxiaoping@hnszlyy.com

湖南省卫生计生委资助课题(B2014-115)

R737.11; R445.2

A

1000-0313(2016)06-0516-05

10.13609/j.cnki.1000-0313.2016.06.009

2015-10-28

2016-02-16)