对比分析扩散峰度成像和体素内不相干运动成像诊断宫颈鳞癌与腺癌及其分级

孟 楠，王 竞，张 梦，侯孟岩，刘文玲，刘旺毅，韩东明

(新乡医学院第一附属医院核磁共振科，河南 新乡 453100)

治疗前准确有效评估肿瘤分型和分级，对宫颈癌患者的生存及预后意义重大[1]。MR扩散峰度成像(diffusion kurtosis imaging， DKI)和体素内不相干运动成像(intravoxel incoherent motion, IVIM)是近年来兴起的新型扩散加权成像技术，可从细胞密度、微循环灌注、组织复杂程度等方面反映病变特征，为准确评估宫颈癌组织病理信息提供可能。本研究对比分析DKI、IVIM诊断宫颈鳞癌与腺癌及其分级的价值。

1 资料与方法

1.1 一般资料 回顾性收集2017年7月—2018年2月于我院接受MR检查的原发宫颈癌患者。纳入标准：①患者及家属知情同意；②MR扫描后1周内获得明确病理结果，为鳞癌或腺癌；③病灶长径>10 mm。排除标准：①检查前接受放化疗；②扫描序列不完整或图像存在明显伪影。最终纳入60例宫颈癌患者，宫颈鳞癌38例(鳞癌组)，年龄39～78岁，平均(56.4±10.4)岁；宫颈腺癌22例(腺癌组)，年龄41～78岁，平均(59.1±10.6)岁。以术后病理结果为金标准进行亚组分组，鳞癌组G1亚组(n=10)，G2亚组(n=16)，G3亚组(n=12)；腺癌组G1亚组(n=5)，G2亚组(n=8)，G3亚组(n=9)。

1.2 仪器与方法 采用GE Discovery MR750 3.0T MR扫描仪，16通道相控阵体线圈，检查前对患者行阴道凝胶海绵填塞，并适度充盈膀胱。矢状位FSE-T2WI：TR 3 750 ms，TE 62.5 ms，FOV 36 cm×28 cm，层厚6 mm，层间距1 mm；斜轴位(垂直于宫颈长轴)脂肪抑制FSE-T2WI：TR 3 765 ms，TE 68 ms，FOV 36 cm×28 cm，层厚5 mm，层间距1 mm；斜轴位DKI：SE-EPI序列，TR 2 500 ms，TE 58.9 ms，FOV 36 cm×28 cm，层厚5 mm，层间距1 mm，矩阵128×128，NEX 2，b值分别为0、1 000、2 000 s/mm2，弥散方向30个；斜轴位IVIM：TR 2 500 ms，TE 79.3 ms，层厚、层间距、FOV、矩阵同DKI，b值分别为0、25、50、75、100、150、200、300、400、500、600、800、1 000 s/mm2，NEX分别为1、1、1、1、1、1、2、2、4、4、6、6、8。

1.3 图像分析 将DKI、IVIM图像(图1)传至GE AW 4.6工作站，利用Functool工具包中的DKI/MADC软件进行后处理。由2名医师(分别具有5年和10年工作经验)共同阅片。ROI选取：于肿瘤实性部分勾画3个形状、大小近似的ROI，面积50 mm2左右，尽可能避开坏死、囊变、出血等区域，且与病灶边缘保持适当间距，获取每个ROI的平均扩散系数(mean diffusion， MD)、平均扩散峰度(mean kurtosis， MK)、慢速扩散系数(D)、快速扩散系数(D*)和灌注分数(f)。每名观察者测量2次，取各自的平均值。

1.4 统计学分析 采用SPSS 21.0统计分析软件。以组内相关系数(intraclass correlation coefficient， ICC)评价2名医师测量结果的一致性，ICC为0～0.40为一致性较低，0.41～0.60为一致性中等，0.61～1.00为一致性高。对符合正态分布的计量资料以±s表示。以独立样本t检验比较宫颈鳞癌组与腺癌组各参数值的差异；采用Levene检验评估方差齐性，单因素方差分析评估2组中各亚组间参数值的差异，两两亚组间比较采用LSD检验；采用Spearman相关分析评价差异有统计学意义的参数值与病理分级的相关性；采用ROC曲线评价各参数值鉴别宫颈鳞癌与腺癌、不同病理分级的诊断效能及最佳诊断阈值，采用MedCalc软件中的Hanley&McNeil检验对不同参数的AUC进行比较；P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2名医师测量各参数的一致性高，ICC均>0.75，取两者的平均值。

鳞癌组MK值高于腺癌组，MD、D、D*和f值均低于腺癌组(P均<0.05)，见表1。

鳞癌组中，MD、MK和D值在各亚组间总体差异均有统计学意义(P均<0.05)，f、D*值在各亚组间总体差异均无统计学意义(P均>0.05)；两两亚组间比较MD、MK差异均有统计学意义(P均<0.05)，G1和G2亚组、G1和G3亚组间D值差异有统计学意义(P均<0.05)。腺癌组上述参数变化情况与鳞癌组一致，其中MK、MD、D及f值在各亚组间总体差异均有统计学意义(P均<0.05)，且两两亚组间比较差异均有统计学意义(P均<0.05)；见表2。

表1 宫颈鳞癌组与腺癌组各参数值比较(±s)

表1 宫颈鳞癌组与腺癌组各参数值比较(±s)

组别MD(×10-3 mm2/s)MKD(×10-3 mm2/s)D*f鳞癌组0.99±0.140.87±0.090.81±0.1428.17±9.840.21±0.06腺癌组1.14±0.070.77±0.070.92±0.0835.05±5.630.27±0.06t值-4.4914.481-3.349-2.999-3.853P值<0.05<0.05<0.05<0.05<0.05

表2 宫颈鳞癌和腺癌不同分级亚组各参数值比较(±s)

表2 宫颈鳞癌和腺癌不同分级亚组各参数值比较(±s)

组别MD(×10-3 mm2/s)MKD(×10-3 mm2/s)D*f鳞癌组 G1亚组1.12±0.130.78±0.060.93±0.1128.67±6.640.17±0.05 G2亚组0.99±0.090.87±0.060.81±0.1228.68±13.630.21±0.06 G3亚组0.89±0.120.95±0.060.69±0.0927.09±5.580.23±0.07F值11.33818.91712.2160.1012.832P值<0.05<0.05<0.05>0.05>0.05腺癌组 G1亚组1.22±0.050.69±0.030.99±0.0435.48±5.420.21±0.01 G2亚组1.15±0.050.75±0.020.93±0.0534.67±6.370.26±0.04 G3亚组1.08±0.050.83±0.070.86±0.0635.14±5.720.32±0.07F值12.04813.4389.8760.0307.313P值<0.05<0.05<0.05>0.05<0.05

宫颈鳞癌MK、f值与病理分级呈正相关(rs=0.741，P<0.01；rs=0.353，P=0.03)，MD、D值与病理分级呈负相关(rs=-0.647、-0.630，P均<0.01)。腺癌MK、f值与病理分级呈正相关(rs=0.819、0.653，P均<0.01)，MD、D值与病理分级呈负相关(rs=-0.758、-0.730，P均<0.01)。

大于AUCMD、AUCD(P=0.041、0.026)。在鉴别G1与G2期腺癌中，AUCMK大于AUCf(P=0.038)；鉴别G2与G3期腺癌中，AUCMK大于AUCMD、AUCD、AUCf(P=0.041、0.026、0.029)。各参数鉴别诊断宫颈鳞癌与腺癌以及不同分级宫颈鳞癌和腺癌的敏感度、特异度见表3。

图2 各参数诊断宫颈鳞癌与腺癌的ROC曲线

3 讨论

3.1 宫颈鳞癌和腺癌的DKI、IVIM参数特征分析 MK、MD和D值均为反映水分子微观运动的变量，与细胞排列紧密程度关系密切[2]。鳞癌细胞排列较腺癌更为紧密、细胞间隙更小，水分子扩散受限程度更高，故MK值升高，MD、D值降低。本研究宫颈鳞癌组MK值高于腺癌组，MD、D、D*和f值均低于腺癌组(P均<0.05)，与Wang等[3-4]的研究结果一致。D*和f值均为反映组织微循环灌注信息的变量，主要体现微血管密集度[5]及血流速度[6]。研究[7]表明，腺癌组织较鳞癌组织具有更强微血管生成能力和更高微血管密度；同时鳞癌组织细胞密度大，细胞间距离小，导致微血管受压显著，血管内血液流速减慢，故鳞癌组织微循环灌注降低，D*、f值减小。本研究结果与叶晓华等[8]有所不同，可能腺癌病例较少有关。

3.2 不同病理分级宫颈腺癌和鳞癌的DKI、IVIM参数特征分析 本研究结果显示，宫颈鳞癌和腺癌组的MK均随分级升高而增大，MD、D值均随分级升高而降低，且除鳞癌G2与G3亚组间的D值外，不同分级亚组间差异均有统计学意义(P<0.05)，可能与不同分级亚组患者的癌组织微结构不同有关，即分级越高的癌组织其细胞密集度越大、异型性越大、膜结构越多，对水分子扩散的影响程度增大，导致各参数值发生变化，与Jiang等[9-10]的研究结果一致。D*值为反映组织灌注信息的参数之一。本研究宫颈鳞癌及腺癌组不同分级亚组间D*值差异均无统计学意义(P>0.05)，可能因D*反映的灌注信息是依靠不同运动状态下水分子信号衰减程度不同拟合而来，对水分子的运动速度较敏感[11]，虽然宫颈癌随分级增加血供逐渐丰富，但病理分级增加伴随微血管壁发育不良、易扭曲变形，肿瘤细胞间隙减小及血管受压程度增加等，使微血管内血液流速并无明显变化，导致D*变化不明显。f值代表灌注信息所占的百分比，可综合反映微环境中所有相关灌注信息。本研究鳞癌组f值虽在不同亚组间差异无统计学意义，但随病理分级增高，其数值有逐渐增加趋势；腺癌组中f值亦与病理分级呈正相关，不同分级亚组间差异均有统计学意义(P均<0.05)。相比D*，f值能更准确地反映组织灌注信息。鳞癌组和腺癌组f值变化不完全一致，可能与腺癌组织血管密度较大、结构较疏松、微血管受压程度较轻等因素有关。

3.3 诊断效能分析 本研究中MK鉴别不同分级宫颈鳞癌及宫颈腺癌的AUC最高，MD值次之；在各参数值与肿瘤病理分级的相关性分析中，MK和MD值的rs值也居于前2位，表明相比于IVIM模型，DKI模型对鉴别宫颈鳞癌与腺癌、同一病理类型不同病理分级更具优势。分析其原因，MK和MD值均是以非高斯模型为基础从整体反映病灶内水分子扩散特点的参数，更能反映生物体内水分子的真实运动状态。IVIM模型虽然将灌注信息与扩散信息分离，但其扩散信息仍以高斯模型为基础拟合，仅能部分反映实际扩散情况；其灌注信息受图像信噪比、血液流速、扫描参数等因素影响，仅能部分反映真实灌注情况，故其诊断效能相对较差。

本研究的局限性：①研究对象未包含腺鳞癌、小细胞癌等少见类型；②DKI和IVIM所需b值个数及取值尚无统一标准；③取ROI时避开囊变、坏死区域，降低了肿瘤组织的异质性，可能影响部分参数的诊断效能。