侧脑室中枢神经细胞瘤、室管膜瘤及高级别胶质瘤的表观扩散系数直方图鉴别

李晓茗，张焱，彭媛媛，刘俊宏

(郑州大学第一附属医院 磁共振科，河南 郑州 450052)

目前，最大程度的手术安全切除仍是首发中枢神经细胞瘤的一线治疗，术后预后良好；而发生于侧脑室的室管膜瘤及高级别胶质瘤具有侵袭性的，则以手术治疗辅以术后放疗为主，且预后差，同时侧脑室肿瘤部位深，外科手术风险大[1-2]。因此，术前准确诊断及鉴别诊断首发中枢神经细胞瘤(central neurocytoma，CN)、室管膜瘤(ependymoma，EP)及高级别胶质瘤(high-grade glioma，HGG)具有重要的临床意义。常规磁共振成像(magnetic resonance imaging，MRI)特征虽然有助于CN与其他侧脑室肿瘤的鉴别诊断，但不同肿瘤间的影像表现具有重叠性，单一征象的诊断敏感度及特异度较低[3]。灰度直方图分析是以参数或统计量反映图像灰度分布情况的图像分析方法，可为疾病的诊断提供更多的客观量化信息，现已将其应用于不同MRI序列图像，进行多个部位的肿瘤或非肿瘤病变的诊断、分期及预测等[4-6]。本研究以表观扩散系数(apparent diffusion coefficient，ADC)图像为基础，研究原发侧脑室CN、EP及HGG的全域直方图特征，分析其对3种肿瘤的鉴别诊断价值。

1 资料与方法

1.1 一般资料收集2013年2月至2019年8月郑州大学第一附属医院经手术病理证实的45例患者的临床资料。其中CN组22例，男12例，女10例，年龄17～50岁，平均(27.50±7.75)岁；EP组10例，男3例，女7例，年龄2～55岁，平均28(13.75，37.50)岁；HGG组13例，男8例，女5例，年龄19～70岁，平均(51.27±15.15)岁，根据2016年世界卫生组织(WHO)分级，其中Ⅲ级3例，Ⅳ级7例，Ⅲ～Ⅳ级3例。45例患者中有43例表现为头痛伴或不伴有头晕、恶心、呕吐、双眼胀痛、视力下降，1例表现为无明显诱因记忆力减退，1例于体检偶然发现。纳入标准：(1)经手术病理证实；(2)头颅MRI检查前未经干预或治疗，并结合病史排除复发可能；(3)于郑州大学第一附属医院接受MRI平扫和增强扫描，影像学资料完整，图像质量良好。

1.2 仪器与方法采用Siemens Skyra 3.0 T MR成像系统，32通道头部线圈。扫描时嘱患者仰卧位，头颅摆正，线圈十字中心位于眉间。平扫获取轴位及矢状位T1WI、轴位T2WI、液体衰减反转恢复(fluid attenuated inversion recovery，FLAIR)序列及轴位DWI图像。扫描参数：T1WI为TR 260 ms，TE 2.46 ms；T2WI为TR 3 800 ms，TE 93.0 ms；FLAIR为TR 4 500 ms，TE 93 ms。DWI扫描采用SE-EPI序列，扩散敏感系数取0、1 000 s·mm-2，TR 3 500 ms，TE 119 ms；FOV 23 cm×23 cm，层厚5 mm，层间距0.3 mm，层数20。增强扫描对比剂采用Gd-DTPA，剂量0.2 mmol·kg-1，获取矢状位、轴位及冠状位T1WI，扫描参数同前。

1.3 图像分析将MRI图像以位图(bitmap，BMP)格式从医学影像存储与通讯系统工作站导出，导出时确保所有图像的窗宽、窗位保持一致，以ADC图为基础行全域直方图分析。采用Mazda软件，参考常规平扫和增强图像，在ADC图像中沿肿瘤边缘逐层手动勾画并充填感兴趣区(region of interest，ROI)，软件自动生成每层ROI的灰度直方图(图1)，计算获得以下参数：均值、方差、峰度、偏度和第1、10、50、90、99百分位数。所有ROI的勾画是由1名医学影像学研究生在2名主治医师指导下完成。

A、B、C分别为CN、EP、HGG的ADC图像；D、E、F分别为手动勾画的CN、EP、HGG感兴趣区；G、H、I分别为软件生成的CN、EP、HGG感兴趣区灰度直方图。

2 结果

由3组肿瘤灰度直方图参数比较的结果(表1)可知，均值及第1、10、50、90百分位数等5个参数总体差异有统计学意义(P<0.05)。组间有差异的参数ROC分析结果(表2、3)表明均值及第1、10、50、90百分位数在CN与EP组间差异有统计学意义(P<0.05)，以第10百分位数的鉴别诊断效能最大，AUC为0.920，诊断敏感度为90.91%，特异度为87.50%；均值及第1、10、50百分位数在CN与HGG组间差异有统计学意义(P<0.05)，以第1百分位数的鉴别诊断效能最大，AUC为0.864，敏感度和特异度分别为86.36%、81.82%。EP与HGG组间各参数差异均无统计学意义(P>0.05)。

表1 侧脑室3组肿瘤ADC全域灰度直方图参数比较[M(P25，P75)]

表2 ADC全域灰度直方图鉴别CN与EP的ROC分析结果

表3 ADC全域灰度直方图鉴别CN与HGG的ROC分析结果

3 讨论

侧脑室肿瘤是指原发于侧脑室壁组织、脉络丛组织、异位组织或侧脑室壁周围组织，且瘤体全部或大部分位于侧脑室的少见肿瘤[7]。因侧脑室肿瘤位置深，起源复杂，生物学性质差异及组织病理类型多样，术前准确诊断具有一定的挑战性和必要性。直方图分析可弥补常规MRI诊断的主观性缺陷，提高诊断准确性。Yu等[8]发现肿瘤内小圆形ROI与正常白质ADC的比值(relative apparent diffusion coefficient，rADC)有助于鉴别侧脑室肿瘤，以CN的rADC比值最低，其次是脑膜瘤，而EP和HGG的rADC比值相似。肿瘤最大层面ADC直方图分析表明CN的ADC百分位数低于EP和脉络丛乳头状瘤，而EP和脉络丛乳头状瘤组间各参数差异无统计学意义[9]。相对于上述的小ROI法和轮廓ROI法[10]，肿瘤全域灰度直方图分析在更全面提取并量化肿瘤内部信息的同时减小了ROI位置选取带来的选择性偏倚，使结果更加客观、准确，可更好地反映肿瘤的异质性。

本研究以ADC图像为基础，采用直方图分析方法提取肿瘤整体的特征值，借助统计特性与灰度值的函数关系，间接获取病变内部ADC值的分布情况及内部成分的异质性，描述性统计量如下：均值、方差、峰度、偏度和第1、10、50、90、99百分位数。均值反映整个病变内部的平均灰度值；方差反映整个病变内部灰度值的离散分布情况，其值越大，说明病变内部ADC值分布越不均匀；峰度表示分布的峰值，是对灰度分布形状的一种度量[11]，正值说明分布较正态分布“瘦高”，负值则更“矮胖”；偏度衡量灰度值分布的不对称性，正值说明分布主体位于均值的左侧(ADC值较低)，不对称尾部趋向于较大值(ADC值较高)，为负值时则相反。n百分位数代表低于n百分位数的观测对象的百分比，一定程度上反映肿瘤细胞灰度值的分布[12]，即肿瘤内部ADC值的分布。

本研究中均值及第1、10、50、90百分位数在3组间差异有统计学意义，其中第90百分位数在CN与EP组间差异有统计学意义，均值及第1、10、50百分位数在CN与EP组间及CN与HGG组间差异有统计学意义。第10百分位数鉴别诊断CN与EP的ROC曲线的AUC最大，为0.920，诊断敏感度为90.91%，特异度为87.50%；CN与HGG间，第1百分位数的AUC最大，为0.864，敏感度和特异度分别为86.36%、81.82%，说明低百分位数所代表的肿瘤实性部分对病变的鉴别诊断效能更高，与以往研究结果[13-14]一致。同时，研究发现AUC值随着百分位数在最佳值基础上的增大而减小，说明病变内部囊变坏死成分越多，越不利于疾病鉴别，但这也只是从囊变坏死的量的角度分析，由于灰度直方图不能反映灰度的相对空间位置[15]，不能否认MRI特征，如“周围泡泡征”[3]，对疾病的诊断及鉴别诊断价值。同样，本研究支持Yu及Chen等[8-9]的研究结果，发现CN差异性参数的值均小于EP和HGG，直方图分析亦不能鉴别EP与HGG，但未发现偏度在3组间存在差异，这可能与CN本身的高细胞性、EP与HGG组织病理学的相似性及Chen等[9]采用的轮廓ROI法不能充分利用肿瘤内部信息等因素有关。

综上，ADC全域直方图分析有助于鉴别原发侧脑室CN、EP及HGG，以第1、10百分位数的鉴别诊断效能最佳，鉴于灰度直方图不能反映灰度的相对空间位置信息，结合常规MRI特征进行诊断更佳。本研究的局限性：(1)存在回顾性分析造成的选择性偏倚；(2)侧脑室肿瘤少见，样本量小，有待进一步增加样本量验证结果的准确性；(3)侧脑室肿瘤组织病理类型复杂，不同肿瘤亚型之间的差异对研究结果的贡献有待进一步分层分析。