3.0T多参数MRI对前列腺良恶性病变的诊断价值

赵莲萍　ZHAO Lianping　高　鹏　GAO Peng　张文文　ZHANG Wenwen　黄　刚　HUANG Gang　周　星　ZHOU Xing　王　平　WANG Ping

3.0T多参数MRI对前列腺良恶性病变的诊断价值

赵莲萍1,2ZHAO Lianping高鹏2GAO Peng张文文1ZHANG Wenwen黄刚1HUANG Gang周星1ZHOU Xing王平1WANG Ping

作者单位
1.甘肃省人民医院放射科甘肃兰州730000
2.暨南大学附属第一医院医学影像中心广东广州510632

1.Department of Radiology, Gansu Provincial Hospital, Lanzhou730000, China

2.Medical Imaging Center, the First Affiliated Hospital of Jinan University, Guangzhou 510632, China

Address Correspondence to: ZHAO Lianping

E-mail: lotuszlp@foxmail.com

R445.2；R737.25

中国医学影像学杂志

2016年 第24卷 第10期：778-782，784

Chinese Journal of Medical Imaging 2016 Volume 24 (10): 778-782, 784

目的前列腺良恶性病变在弥散加权成像（DWI）、磁共振波谱成像（MRS）及动态磁共振增强（DCE-MR）表现中存在部分重叠，多参数MR的联合应用具有重要诊断价值。本研究拟探讨多参数成像对前列腺良恶性病变的诊断价值及参数优选。资料与方法收集2012年12月－2014年9月于甘肃省人民医院就诊的前列腺特异性抗原（PSA）异常，且符合研究标准的59例患者。后根据手术或穿刺病理结果分别纳入前列腺癌组（29例）和非癌组（30例）。以3.0T MR行前列腺DWI、1H-MRS及DCE-MRI扫描。测量表观扩散系数（ADC）、1H-MRS的CC/C、DCE-MRI参数容量转移常数（Ktrans）、速率常数（Kep）、血管外细胞外容积分数（Ve）及初始曲线下面积（iAUC）值，并进行统计学分析。结果各参数ROC曲线分析显示，对前列腺癌的诊断效能由高到低依次为ADC（AUC=0.97）、Ktrans（AUC=0.95）、iAUC（AUC=0.93）、CC/C（AUC=0.90）、Kep（AUC=0.88）和Ve（AUC=0.79）。经Fisher判别分析，ADC、Ktrans及CC/C被引入判别方程，经回顾性误判分析，其诊断敏感度为89.6%、特异度为100%。结论DWI、1H-MRS及DCE-MR中以ADC诊断效能最高，Ktrans次之。ADC、Ktrans及CC/C多参数联合应用时诊断效能显著提高，以特异度尤为明显。

前列腺肿瘤；前列腺疾病；磁共振成像；扩散加权成像；磁共振波谱学；图像增强；诊断，鉴别

前列腺癌是男性生殖系统常见的恶性肿瘤，其发病率仅次于肺癌和结直肠癌[1]。准确评价肿瘤的位置和范围对患者治疗方案的制订至关重要[2-3]。既往以MRI T1、T2加权成像诊断前列腺癌，但效能较低。近年来，不少学者将扩散加权成像（DWI）[4]、磁共振波谱成像（MRS）[5]、动态磁共振增强（dynamic contrast enhanced MR，DCE- MR）[6]等新技术应用于前列腺良恶性病变，可从病变的生物学角度评价其性质。然而诸多研究表明，前列腺良恶性病变在DWI、MRS[7]及DCE-MR[8]表现中存在部分重叠。因此，多参数MR的联合应用提高诊断效能显得尤为重要。目前，多参数MR联合应用于前列腺良恶性病变鉴别诊断的研究较少。故本研究通过对血清前列腺特异性抗原（prostatespecific antigen，PSA）筛查异常的患者行DWI、1H-MRS及DCE-MR多参数成像检查及分析，旨在建立前列腺癌诊断预测模型，提高前列腺癌早期诊断率，为穿刺活检提供依据。

1　资料与方法

1.1研究对象收集2012年12月－2014年9月在甘肃省人民医院就诊的PSA筛查异常的患者共64例。纳入标准：①PSA≥4 ng/ml；②顺利完成多参数MR检查序列，包括常规T1WI、T2WI、DWI、1H-MRS及DCE-MR；③经手术或穿刺活检病理证实为前列腺癌或良性病变。排除标准：①MRI检查中配合欠佳参数无法测量者；②DCE-MR扫描过程中直肠蠕动幅度较大以致前列腺位置改变明显，在动态扫描各期不能完全对应者或1H-MRS扫描基线不稳致各主要代谢物峰值不能辨认者；③检查前已行内分泌治疗或放疗者；④MRI检查后3个月内未行手术或穿刺活检者。MRI检查前均填写知情同意书。最终符合纳入标准的59例患者中，15例行前列腺癌根治术，44例行经直肠超声引导下前列腺穿刺活检术（12针法），其中8例活检为良性前列腺增生后行经尿道前列腺气化电切术。病理结果示29例为前列腺癌（前列腺癌组），其中临床TNM分期10例为T2期、19例为T3期，病理Gleason评分5分1例、6分3例、7分16例、8分9例；30例为前列腺良性病变（非癌组），其中良性前列腺增生13例、良性前列腺增生伴慢性炎17例。前列腺癌组年龄57～82岁，平均（70.97±6.18）岁；非癌组年龄41～90岁，平均（70.69±9.93）岁，两组年龄差异无统计学意义（t=0.132，P＞0.05）。

1.2仪器与方法采用Siemens 3.0T超导型MR扫描仪，18通道相控阵体线圈。检查前半小时排尿排便，以免膀胱过度充盈或肠内容物影响前列腺的观察。扫描序列包括：轴位FSE-T1WI，冠状位、矢状位FSET2WI，轴位压脂FS-T2WI，DWI（b=0、800 s/mm2），1H-MRS及DCE-MR。各序列扫描参数见表1。其中1H-MRS扫描均在动态增强扫描之前，以冠状位、矢状位、轴位T2WI在3个方位上定位，扫描范围包括整个前列腺，周围常规添加8条饱和带，扫描开始前手动或自动匀场；DCE-MR造影剂选用Gd-DTPA，采用高压注射器自手背静脉注射，剂量0.1 mmol/kg，注射速度3 ml/s。造影剂注射完毕后以等量等速生理盐水冲管，以保证造影剂完全注入体内。

表1　各序列扫描参数

1.3图像与数据处理图像后处理均在Siemens MMWP version：VE40工作站进行，包括：①在工作站viewing界面测量可疑瘤灶表观弥散系数（ADC）值；②1H-MRS序列应用工作站MRS分析软件对扫描数据进行自动后处理，分别测量前列腺代谢产物胆碱（choline，Cho）、肌酸（creatine，Cr）和枸椽酸盐（citrate，Cit）的波峰谱线，记录（Cho+Cr）/Cit（CC/C）比值；③DCE-MR应用工作站Tissue 4D软件以Tofts药代动力学“双室”模型分别计算定量参数容量转移常数（Ktrans）、速率常数（Kep）、血管外细胞外容积分数（Ve）及初始曲线下面积（iAUC）值[9]。所有数据经2名放射科主治医师选择病灶最大层面测量后取其平均值进行统计学分析。可疑瘤灶感兴趣区（ROI）由2名医师共同确定，以常规T1、T2序列为基础，选择在DWI上显示相对高信号、ADC值明显减低，且在DCE-MR上显示为相对血供较丰富的区域，避开囊变坏死区。

1.4统计学方法采用SPSS 13.0软件。前列腺癌组和非癌组间ADC、CC/C及DCE-MR参数（Ktrans、Kep、Ve和iAUC）诊断价值的比较分别行受试者工作特征（ROC）曲线分析其诊断效能，再利用Fisher判别进行逐步判别，筛选最具有诊断价值的指标，建立判别函数。P＜0.05表示差异有统计学意义。

2　结果

2.1ROC曲线分析前列腺癌组和非癌组的ADC值、1H-MRS（CC/C）及DCE-MR（Ktrans、 Kep、Ve和iAUC）参数见表2。ROC曲线分析显示，诸参数的诊断效能由高到低依次为ADC（AUC=0.97）、Ktrans（AUC=0.95）、iAUC（AUC=0.93）、CC/C（AUC=0.90）、Kep（AUC=0.88）和Ve（AUC=0.79）。见图1、2及表3。

表2　前列腺癌组和非癌组的ADC值、1H-MRS及DCE-MR参数比较

图1　A～F分别为ADC、CC/C、Ktrans、Kep、Ve及iAUC的ROC曲线

图2　DWI、ADC、MRS及DCE-MR参数图。前列腺癌灶在DWI呈明显高信号（箭，A）；前列腺癌灶在ADC图呈低信号（箭，B）；前列腺癌灶Ci峰减低（箭），Cho峰增高（箭头，C）；前列腺癌灶的DCE-MR后处理图（箭），可分别测量病灶的Ktrans、Kep、Ve及iAUC值（D）

2.2ADC值、1H-MRS及DCE-MR参数判别分析对前列腺癌组和非癌组的ADC、CC/C、Ktrans、Kep、Ve和iAUC值进行Fisher判别分析，采用逐步引入判别法，最终有3个参数被引入判别方程，得出癌组（F1）和非癌组（F2）判别函数公式见（1）、（2）。

判别规则为：将个体各变量值分别代入2个判别函数中，若F1＞F2则判为前列腺癌，反之则判为前列腺良性病变。利用该判别函数进行回顾性误判分析，29例前列腺癌患者有3例误判为良性前列腺病变，30例良性前列腺病变均判为良性病变，无误判者（敏感度=89.6%、特异度=100%）。

表3　ADC值、1H-MRS及DCE-MR诸参数在前列腺良恶性病变中的ROC曲线分析

3　讨论

本研究采用多参数MR成像对前列腺良恶性病变的诊断价值进行研究，ROC曲线分析结果显示ADC、CC/C、Ktrans及iAUC诊断效能较高，AUC均＞0.90，其中以ADC值的诊断效能最高（AUC=0.97）。Fisher判别分析显示当ADC、Ktrans及CC/C多参数联合应用时，对鉴别前列腺良恶性病的诊断效能显著提高，以特异度最为显著。

DWI可较敏感地检测水分子扩散运动受限，以ADC值的大小反映其状况。本研究中，前列腺癌组ADC显著低于非癌组，原因在于肿瘤细胞异常增殖，细胞核及细胞器大，胞质少，核浆比增加，致使水分子在细胞内外均扩散受限。本研究中各参数独立应用时，ADC的诊断效能最高，与Cho等[6]的结果一致。其AUC为0.97，最佳诊断界值为0.81×10-3mm2/s，此时诊断前列腺癌的敏感度为95.8%、特异度为87.1%。但不同研究报道中ADC的诊断界值差异较大，位于1.17×10-3～1.35×10-3mm2/s[6,10-11]。目前尚无大规模数据提出ADC对前列腺癌的诊断标准，原因在于：①尽管理论上ADC不受设备影响，但扫描序列及参数设置可能会影响ADC的计算；②手工测量存在一定的误差，尤其对于较小的病灶测量差异较大；③研究对象的年龄不同可能会影响ADC的大小[12]。前列腺癌组的ADC显著低于非癌组，且研究报道其与前列腺癌Gleason评分呈负相关[13-14]。尽管如此，Nagel等[15]认为在实际应用中，前列腺良性病变（炎症）的ADC与恶性病变有较大重叠，故联合其他技术手段进行诊断尤为必要。

MRS是目前唯一可无创检测活组织代谢产物的影像手段，在前列腺主要观察Cit、Cho和Cr的改变并计算CC/C比值。Cit由前列腺上皮分泌并浓缩，故腺上皮内Cit浓度较高。前列腺癌由于腺上皮被异常细胞替代，致其分泌浓缩Cit功能受损，故癌组织中Cit降低甚至消失。Cho与细胞膜合成和降解有关，癌组织细胞增殖快，Cho含量较正常组织增加。而Cr与能量代谢有关。本研究显示，前列腺癌组CC/C显著高于非癌组，其AUC为0.90、最佳诊断界值为0.99，与李春媚等[16]研究结果一致。此界值在本研究中诊断前列腺癌的敏感度为87.5%、特异度为87.1%。在彭涛等[5]关于DWI和1H-MRS对前列腺癌鉴别诊断价值的对比研究中，CC/C（AUC=0.844）的诊断效能低于ADC（AUC=0.966），与本研究结果一致，提示MRS可作为其他MR技术的重要补充手段来提高前列腺良恶性病变的诊断效能。

DCE-MR通过Tofts药代动力学“双室”模型计算的Ktrans、Kep、Ve及iAUC值可定量反映肿瘤微血管的生理学特性。Ktrans为对比剂容量转换常数，描述造影剂从血管泄漏到细胞外血管外间隙的速率，大小取决于血流量、毛细血管渗透性及表面积；Kep为回流速率常数，代表单位时间内对比剂从组织间隙进入血管的量；Ve为容积分数；iAUC代表血流动力学曲线下面积的综合值。本研究中，Ktrans、Kep、Ve及iAUC值在前列腺癌组显著高于非癌组，差异有统计学意义。ROC曲线分析结果显示，在DCE-MR诸参数中，Ktrans值对前列腺癌的诊断效能最高，AUC为0.95，但仍略低于ADC的诊断效能。Ktrans最佳诊断界值为0.171/min，敏感度为87.5%、特异度为93.5%。该界值略低于Cho等[6]报道的界值（0.184 /min）。有研究认为Ktrans值与Gleason评分呈正相关[14,17]；另有研究认为部分良恶性病变Ktrans值存在重叠，不宜凭单一技术诊断[8]。目前国内外文献中对DCE-MR在前列腺疾病的应用研究多集中在Ktrans的诊断价值[18-19]，iAUC的研究仅见少数[6]。本研究中，其诊断效能仅次于Ktrans，AUC为0.93，最佳诊断界值为21.34 [mmol/(L·min)]，敏感度为87.5%、特异度为87.1%。Cho等[6]亦认为iAUC在前列腺良恶性病变中有显著差异，故在以后的研究中，除关注Ktrans值以外，iAUC的诊断价值亦当重视。

DWI、1H-MRS及DCE-MR与常规MR扫描联合应用时，可分别从水分子运动、细胞代谢及病灶微血管改变等方面提供病灶的病理生理学特性，从而提高诊断价值。Hauth等[20]推荐的多参数MR方案为T2WI、DWI、1H-MRS及DCE-MR。其中DWI为多参数MR的关键技术，也是最敏感的指标。本研究以Fisher两类逐步判别法筛选最有价值的诊断指标，最终ADC、Ktrans及CC/C被逐步引入判别方程，建立判别函数。经回顾性误判分析，该判别函数诊断的敏感度为89.6%、特异度为100%。与单一技术相比，多参数MR联合应用时其诊断效能显著提高，以特异度最为显著。29例前列腺癌中有3例被误判为良性病变，推测原因在于其中2例病灶较小、1例病灶位于前列腺尖部，导致参数测量欠准确。Fütterer等[21]的系统评价结果认为多参数MR联合应用可检出穿刺活检为阴性的前列腺癌患者，使用该技术对可疑前列腺癌的患者进行排查可使临床医师有针对性地进行穿刺活检，避免不必要的创伤，为临床诊治决策提供有力的影像学依据。

本研究的特点是统计分析了多参数MR对前列腺良恶性病变的诊断价值，并用Fisher判别分析筛选最有价值的诊断指标。本研究存在以下不足之处：①样本量相对较小，研究结果尚有待更大样本量的研究结果来证实；②由于部分患者选择经尿道前列腺电切术，致影像学病灶位置不能与病理标本一一对应分析；③未对MR参数与前列腺癌Gleason分级进行相关分析。在以后的研究中将收集更大样本资料，与病理学资料紧密结合进一步深入研究。

志谢：

感谢暨南大学医学院医学统计教研室林汉生老师对本研究统计学方法的指导！

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（本文编辑闻浩）

Differential Diagnosis of Benign and Malignant Prostate Diseases Using 3.0T Multi-parametric MRI

PurposeThere are overlaps between benign and malignant prostate lesions on diffusion weighted imaging (DWI), magnetic resonance spectroscopy (MRS) and dynamic contrast-enhanced magnetic resonance (DCE-MR), thus combination of multi MR parameters is important for the correct diagnosis. The aim of this study is to evaluate the multi-parametric MRI techniques in the diagnosis of prostate diseases. Materials and MethodsFifty-nine patients with an abnormal prostate-specific antigen from December 2012 to September 2014 were enrolled in the study. All the patients were divided into cancer group (29 cases) and non-cancer group (30 cases) according to the pathology after surgery or biopsy. MRI including DWI,1H-MRS and DCE-MR was performed at 3.0T MR scanner. Apparent diffusion coefficient (ADC), (choline+Cre)/citrate (CC/C) from1H-MRS, Ktrans, Kep, Veand iAUC from DCE-MR was measured. ResultsThe receiver operating characteristic curve showed that the diagnostic efficacy order from high to low was ADC (AUC=0.97), Ktrans(AUC=0.95), iAUC (AUC=0.93), CC/C (AUC=0.90), Kep(AUC=0.88) and Ve(AUC=0.79), respectively. Fisher discriminant analysis with ADC, Ktransand CC/C introduced into the discriminant equations revealed sensitivity of 89.6% and specificity of 100%. ConclusionAmong all of the parameters, ADC has the highest diagnostic efficiency and Ktransfollowed. The diagnostic efficiency would be improved significantly when combined multi MR parameters including ADC, Ktransand CC/C, especially for the specificity.

Prostatic neoplasms; Prostatic diseases; Magnetic resonance imaging; Diffusion weighted imaging; Magnetic resonance spectroscopy; Image enhancement; Diagnosis, differential

赵莲萍

10.3969/j.issn.1005-5185.2016.10.017

2016-03-23

2016-05-28