对比不同方法MR 弥散加权成像术前预测胃癌病理分化

蓝燕芬，郑云艳，马明平，殷 磊，苏家威，林圣美

(福建医科大学省立临床医学院 福建省立医院放射科，福建 福州 350001)

胃癌的组织学类型和恶性程度均影响预后[1-2]。治疗前评估胃癌恶性程度及预后标志物对个体化治疗至关重要。既往研究[3-7]发现，MR弥散加权成像(diffusion weighted imaging, DWI)对胃癌诊断、分期、评估疗效及预后均有较高价值。受腹部呼吸运动和胃肠道蠕动伪影的影响，常规MR对胃部的检查时间不宜过长。常规视野DWI(full field of view-DWI, fFOV-DWI)扫描时间较长；而小视野DWI(ZOOMit-DWI)和单层动态匀场DWI(individual shimming DWI， iShim-DWI)可提高时间分辨率，减少运动伪影，提高图像质量，有利于分析肿瘤恶性程度。本研究对比分析以上述3种不同方法进行MR DWI对于术前预测胃癌病理分化程度的价值。

1 资料与方法

1.1 一般资料 收集2019年7月—2020年9月188例于福建省立医院经手术病理证实的胃癌患者，主要临床表现包括腹痛、腹胀、纳差、呕血和黑便等。纳入标准：①术前MR检查前1～2周接受胃镜活检，病理结果为胃癌；②术前腹部CT提示为进展期胃癌；③肾功能正常；④可耐受长时间屏气(15～20 s)。排除标准：①存在心脏起搏器或除颤器、神经刺激器、胰岛素泵、动脉瘤夹及耳蜗植入物等；②对比剂过敏；③伴呼吸功能衰竭、肾功能衰竭或全身微循环障碍；④合并其他部位肿瘤；⑤MR检查前接受放射治疗、化学治疗或手术干预；⑥图像存在明显伪影。检查前患者均签署知情同意书。

1.2 仪器与方法 采用Siemens Magnetom Prisma 3.0T MR仪，配备专用18通道体线圈和32通道集成脊柱线圈。嘱患者禁食8～10 h，检查前5 min饮用800～1 000 ml水；检查前5～10 min予肌肉注射消旋山莨菪碱10 mg。嘱患者仰卧，行腹部扫描，范围自膈下至脐水平。参数：轴位fFOV-DWI，b值50、400、800 s/mm2，TR 4 800 ms，TE 38 ms；轴位ZOOMit-DWI，b值50、400、800 s/mm2，TR 2 200 ms，TE67 ms；轴位iShim-DWI，b值50、400、800 s/mm2，TR 2 500 ms，TE 55 ms；T2WI，TR 2 400 ms，TE 92 ms；轴位T1WI，采用水脂分离容积内插快速扰相(Dixon volumetric interpolated breath-hold examination, Dixon-vibe)序列，TR 3.86 ms，TE 1.28、2.51 ms。以流率2 ml/s经肘静脉注入对比剂钆贝葡胺(莫迪司，上海博莱科)0.2 mmol/kg体质量，分别于对比剂注射后18～19 s、40～50 s、90 s和180～300 s采集增强动脉期、门静脉期、平衡期和延迟期T1WI。

1.3 图像分析 将原始数据导入Siemens工作站，软件自动生成相应表观弥散系数(apparent diffusion coefficient, ADC)图。由分别具有10年及5年以上腹部MRI诊断经验的主任及主治医师各1名以盲法分析图像，参考T2WI及增强T1WI，分别选取fFOV-DWI、ZOOMit-DWI、iShim-DWI所示病灶最大层面及强化较明显区域，于相应ADC图上手动勾画圆形ROI，使之尽可能多地包含肿瘤组织并避开坏死、出血及胃腔内容物，测量相应ADC值(fFOV-ADC、ZOOMit-ADC、iShim-ADC)；对每个病灶均测量3次，以2名医师测量结果的平均值为最后结果。

1.4 病理检查 参照2019年世界卫生组织消化系统肿瘤分类标准[8]评估胃癌组织病理学类型及分化程度。

1.5 统计学分析 采用SPSS 25.0和MedCalc统计分析软件。以±s表示符合正态分布的计量资料，采用单因素方差分析进行组间比较；采用中位数(上下四分位数)表示偏态分布资料,组间行Kruskal-WallisH检验，以Nemenyi法行两两比较。采用χ2检验或Fisher精确概率法比较计数资料。以组内相关系数(intra-class correlation efficient, ICC)分析2名医师测量ADC值结果的一致性，ICC<0.4为一致性较差，0.4≤ICC≤0.75为一致性中等，0.75

2 结果

排除73例早期胃癌及图像质量差者；22例混合性腺癌因组织成分复杂，6例特殊类型胃癌及6例混合性腺神经内分泌癌因例数较少而予排除。共81例单发胃癌纳入本研究，男58例，女23例，年龄36～81岁，平均(64.4±8.3)岁；其中25例中分化腺癌(中分化组)、37例低分化腺癌(低分化组，包括16例中-低分化腺癌)、19例低黏附性癌(低黏附组，图1)。2名医师测量fFOV-ADC、ZOOMit-ADC及iShim-ADC值的一致性均好(ICC=0.99、0.99、0.99，P均<0.01)。

3组间性别、年龄、病灶长径、部位及强化方式差异均无统计学意义(P均>0.05)，病灶fFOV-ADC、ZOOMit-ADC及iShim-ADC值总体差异均有统计学意义(P均<0.05)；两两比较，中分化组fFOV-ADC值高于低分化组，中分化组ZOOMit-ADC及iShim-ADC值均高于低分化组及低黏附组(P均<0.05)，余组间ADC值差异均无统计学意义(P均>0.05)。见表1。ROC曲线显示，iShim-ADC诊断中分化腺癌的AUC(0.83)与ZOOMit-ADC(0.75)差异无统计学意义(Z=1.67，P=0.10)而大于fFOV-ADC(0.66，Z=3.44，P<0.01)，ZOOMit-ADC的AUC与fFOV-ADC差异无统计学意义(Z=1.80，P=0.07)。以0.84×10-3mm/s为iShim-ADC的最佳诊断阈值，其诊断敏感度为96.00%，特异度为55.40%，准确率为81.50%。见表2及图2。

图2 各DWI的ADC值预测胃中分化腺癌的ROC曲线

表1 胃癌患者一般资料及病灶ADC值比较

3 讨论

利用ZOOMit技术对特定器官进行靶向激发可在加快成像速度的同时提高图像质量，已用于颅脑及腹部相关研究[9-11]。iShim技术能在传统平面回波成像的基础上提高主磁场的均匀性，降低因主磁场不均匀导致的失相位，减少局部磁敏感伪影，提高参数拟合的准确性[12]，其用于肝脏、直肠、前列腺、膀胱及子宫等已见于文献[12-17]报道，对显示病灶、评估良恶性肿瘤及其恶性程度具有明显优势。

本研究结果显示，胃中分化腺癌、低分化腺癌及低黏附性癌患者年龄、性别、发病部位、病灶长径及强化方式差异均无统计学意义；但由于样本量偏少，尚需纳入更多病例进一步观察。

陆志华等[18]认为胃癌ADC值与其恶性程度相关。本研究发现，胃癌恶性程度越高，ADC值越低；中分化腺癌fFOV-ADC值高于低分化腺癌，中分化腺癌ZOOMit-ADC及iShim-ADC值均高于低分化腺癌及低黏附性癌，这是由于肿瘤恶性程度越高，则肿瘤细胞生长越密集，细胞内核质比值越高，肿瘤细胞密度越大，细胞间隙内水分子的自由扩散空间越小，水分子扩散能力受限越大，其ADC值越低。本研究中分化腺癌ADC值高于低分化腺癌和低黏附性癌；低分化腺癌与低黏附性癌的恶性程度较高，组织细胞大小、细胞密度及核质比相似，水分子自由扩散空间相近，故其ADC值较相近。

ROC曲线显示，3种方法DWI均可用于术前预测胃中分化腺癌；以病理结果为标准，iShim-ADC的AUC值、敏感度及准确率均高于fFOV-ADC，表明iShim-DWI对胃中分化腺癌的诊断效能高于fFOV-DWI；fFOV-ADC与ZOOMit-ADC、ZOOMit-ADC与iShim-ADC的AUC差异无统计学意义，ZOOMit-ADC的诊断准确率与fFOV-ADC相近，明显低于iShim-ADC，提示ZOOMit-DWI与fFOV-DWI的诊断效能相当，而iShim-DWI的诊断效能高于ZOOMit-DWI。本研究中iShim-DWI及ZOOMit-DWI的诊断特异度低于fFOV-DWI，胃窦及幽门管区病灶误诊率较高，分析可能原因，水充盈胃腔在胃窦及幽门管区形成的涡流可影响病灶信号，且其位置靠近小肠及横结肠，易受肠腔内气体伪影干扰。ZOOMit-DWI和iShim-DWI对气体干扰的敏感性较高，图像受影响较明显，提示应在采集图像前完善肠道准备，以减少气体干扰。另外，本研究将部分中-低分化腺癌归为低分化腺癌，可能影响ADC值的准确性，有待扩大样本量进一步分析。

本研究的主要局限性：①纳入病例均为进展期胃癌，存在选择偏倚；②对于最大径<2 cm且呈沿胃壁浸润性生长的小胃癌，胃腔内液体的部分容积效应可影响ADC值的准确性；③病灶位于胃窦及胃大弯侧时，肠道气体干扰可能影响其信号。

综上所述，相比MR fFOV-DWI及ZOOMit-DWI，iShim-DWI术前预测胃中分化腺癌的效能较好。