卵巢良恶性肿瘤鉴别的影像学研究进展

汪诗瑶，彭 静，蓝天琦，刘子航，常文轩，刘 伟，朱 敏

(1.牡丹江医学院；2.牡丹江医学院附属红旗医院磁共振科，黑龙江 牡丹江 157011)

卵巢肿瘤在女性生殖系统肿瘤中较为常见，按照病理形态及生物学行为可分为良性肿瘤、交界性肿瘤和恶性肿瘤，肿瘤起病隐匿，早期临床缺乏敏感而特异的诊断方法，其中恶性肿瘤的生长速度较快，严重到危及生命。由于卵巢位于盆腔内，空间较小，与周围组织相互贴近，而且位置不固定、体积较小，特别是老年女性，卵巢萎缩，给影像学诊断及鉴别诊断加大了难度[1]。但卵巢恶性肿瘤患者的早期影像学诊断及临床治疗对提高生存率仍具有重要的临床意义。目前临床常用的影像学检查方法包括：超声、MRI、CT及影像组学等检查手段。

1 超声检查

超声检查操作方便，安全无辐射，可以重复检查，在临床上广泛用于卵巢肿瘤的筛查，其良恶性鉴别率可达80%-90%。超声检查能够多切面的对肿瘤的大小、形态、边界及周围邻近组织关系进行观察，其中超声的彩色多普勒血流成像(color Doppler flow imaging,CDFI)通过检测肿瘤内的血流变化，可以进行病变组织的定性和定量分析，为疾病诊断提供诊断更为准确的诊断依据。有研究表明，彩色多普勒血流成像血流阻力指数联合二维超声形态影像对卵巢良恶性肿瘤鉴别总阳性率97.26%高于采用二维超声形态影像检查的80.3%，血流阻力指数为提高良恶性肿瘤鉴别的准确率提供重要依据[2]。

2 CT检查

CT平扫对于盆腔内组织的分辨率较低，很难清楚显示卵巢肿瘤与周围组织的关系，研究表明，增强CT可见卵巢肿瘤实性呈明显强化，周围脂肪间隙消失，在鉴别卵巢良恶性肿瘤中提供较为准确的诊断依据[3]。CT增强可以通过血管成像重建肿瘤的血供、评估与周围脏器组织间关系，特别是对于肿瘤直接浸润、腹腔种植和淋巴结转移、腹水等诊断准确性可达66%～100%[4]。有研究表明，CT术前对卵巢肿瘤的分期与术后病理分期二者的结果较高的相似性[5]。

3 MRI检查

MRI对于软组织的分辨率较高，能够较清楚的显示肿瘤的边界，大小，信号强度。有研究表明，基于MRI平扫观察卵巢肿瘤的最大径、ADC值、囊壁/分隔、囊实性及T2信号均匀性比较，差异均有统计学意义。其中磁共振成像-弥散加权成像(MRI-DWI)较MRI常规扫描在卵巢肿瘤良恶性鉴别中更具有价值[6]。

3.1 弥散加权成像弥散加权成像(diffusion weighted imaging,DWI)是利用生物组织内水分子的热运动反映组织内结构的一种图像技术，影像表现不受呼吸、胃肠蠕动及血流灌注的影响，仅与水分子扩散运动幅度相关。表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)值是反映水分子扩散程度的参数，不同组织的ADC值具有差异性。卵巢恶性肿瘤的肿瘤细胞密度增高，细胞外间隙变小，则会引起细胞外水分子运动受限。当ADC值降低，DWI呈高信号时提示有较大可能为卵巢恶性肿瘤。ADC值诊断良恶性卵巢肿瘤的临界值为1.65×10-3mm2/s，对应的灵敏度和特异度分别为92.01%、85.39%[6]。研究表明，ADC值对于卵巢肿瘤良恶性鉴别具有较高的诊断价值[7]。

3.2 扩散峰度成像扩散峰度成像(diffusion kurtosis imaging,DKI)在卵巢肿瘤良恶性的鉴别上也有一定的价值，DKI基于体内水分子运动负荷非高斯分布的假设，其参数平均扩散率(mean diffusivity,MD)值可有效反映组织水分子的整体扩散水平及扩散阻力，平均扩散峰度(mean kurtosis,MK)值则可间接反应组织结构的复杂性，MK值越大，代表感兴趣区内水分子扩散受限越明显，组织结构越复杂。MD值与ADC值近似。王丽芳等[8]和杨思华等[9]研究者已指出，DKI在卵巢肿瘤良恶性中有明确的价值。

3.3 体素内不相干运动模型体素内不相干运动模型(intravoxel incoherent motion,IVIM)为磁共振成像序列，可反应活体组织内的真实的水分子扩散与微循环灌注情况。通过测量定量参数纯扩散系数D、微循环灌注系数D*、灌注分数f鉴别卵巢良恶性肿瘤。孟楠[10]等研究发现，D值在卵巢良性肿瘤中明显要高于恶性肿瘤。崔云慧[11]等研究发现f值在良性肿瘤中高于恶性肿瘤，可能是由于恶性肿瘤生长速度快，新生血管功能和结构未发育成熟，从而导致灌注降低。

3.4 动态对比增强磁共振成像动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast enhancement magnetic resonance imaging,DCE-MRI)是一种显示活体组织中肿瘤微循环变化的非侵袭性检查方法，已被应用于颅脑、前列腺、乳腺、宫颈及卵巢疾病的诊断中，DCE-MRI通过显示对比剂随时间推移从肿瘤中廓清的过程，间接反应肿瘤的为循环改变，有利于肿瘤的良恶性鉴别。有三个定量参数：速率常数(rate constant,Kep)、容量转移常数(volume transfer constant,Ktrans)及血管外细胞外间隙容积比(extravascular extracellular volume fraction,Ve)。有研究表明，Ktrans值在3个定量参数中具有最佳诊断效能，最佳诊断阈值为0.0925/min，且联合DCE-MRI、多b值DWI可明显提高卵巢上皮肿瘤的术前诊断[12]。同时DCE-MRI还可获得时间-信号(time-intensity curve,TIC)曲线，分为三型，Ⅰ型，渐进上升型曲线无强化峰值，常见于良性及交界性肿瘤；Ⅱ型，平台型曲线，早期快速强化后出现平台期；Ⅲ型，流出型曲线，其特点是早期快速强化，具有明显峰值，并快速流出，II型及III型是恶性肿瘤特征性曲线。研究表明，TIC曲线在卵巢良恶性鉴别中差异具有统计学意义[13]。

4 影像组学检查

影像组学是一种新型的成像分析方法，它将X线、MRI、CT及PET等成像技术的定量成像特征高通量提取转化为可开采的数据，然后进行分析以支持决策。纹理分析归属于影像组学，他可以通过提取图像特征参数，提供肉眼无法获得的图像信息，同时不受影像医师诊断结果的影响。纹理特征通常包括一阶特征、二阶特征和高阶特征。一阶特征主要是灰度直方图特征，包括平均值、中位数等多个参数值，二阶特征能定量计算图像像素强度和空间关系的纹理特征，如灰度共生矩阵(gray-level co-0ccurrence matrix,GLCM)，运行长度矩阵(run length matrix,RLM)等[14]，高阶特征即对图像进行滤波，提取重复或非重复特征，如小波变换特征(wavelets)等。

4.1 基于磁共振图像纹理分析鉴别卵巢肿瘤在基于磁共振图像纹理分析鉴别卵巢肿瘤的良恶性中，董天发等[15]研究者通过基于磁共振轴位T2WI序列，提取卵巢肿瘤实性成分的GLCM纹理参数，结果显示恶性组的熵和对比高于良性组，逆差距和能量低于良性组，差异均具有统计学意义(P<0.05)，其中熵值的诊断效能较高。毛咪咪等[16]研究表明卵巢肿瘤全域ADC纹理分析预测上皮性卵巢癌的复发中，复发组惰性、对比度、变异、熵值显著高于非复发组，峰度、第10百分位数、第25百分位数、相关性显著低于非复发组，差异均有统计学意义(P<0.05)。Mimura等[17]研究表明，基于ADC的直方图分析卵巢肿瘤实性成分，交界性肿瘤的最小值、平均值、第10、25、50和75百分位ADC值明显大于恶性肿瘤，其中第10百分位最佳截断值提供了最高的特异性(93.8%)。Zhang等[18]通过基于MRI影像组学分析的方法表明，从MRI所提取的放射组学特征有助于卵巢良恶性肿瘤鉴别及卵巢恶性肿瘤的分型和预后评估。MRI放射组学特征可以提供高精度的生存估计。此外，单纯的直方图分析或单纯的纹理分析对于评估卵巢恶性肿瘤的分级、分型有一定的帮助。

4.2 基于CT平扫图像的纹理分析鉴别卵巢上皮肿瘤基于CT平扫图像的纹理分析对卵巢上皮肿瘤的良性、交界性及恶性鉴别中，张懿等[19]研究表明，部分纹理参数在卵巢上皮肿瘤各组间具有较好的诊断效能。基于CT增强静脉期图像的影像组学鉴别卵巢良性与交界性浆液性肿瘤中，潘淑淑[20]等研究者通过对CT增强静脉图像提取影像组学特征参数，共提取396个影像组学参数，经降维处理后得到5个特征参数，分别为Percentile10、Percentile15、SA、LRHGLEa90,01及LRHGLEa90,07。通过对上述5个特征参数构建Radscore预测模型，在训练集中Radscore模型对鉴别诊断卵巢浆液性囊腺瘤与交界性浆液性肿瘤的AUC、敏感度、特异度分别为0.90、0.91、0.79。在测试集中的AUC、敏感度、特异度分别为0.86、0.90、0.73。

5 总结与展望

超声在卵巢肿瘤的检查中是最常用的临床检查方法，具有方便、安全及可重复性强的优点，在鉴别卵巢良恶性肿瘤中具有一定的诊断效能。CT对于盆腔的软组织分辨率欠清，但在增强CT上对于术前的疾病分期具有较好的准确性。磁共振成像具有较好的软组织分辨率，多序列联合给疾病诊断及鉴别提供了更多有价值的诊断依据，其中DWI、DCE-MRI、IVIM及DKI通过定量及半定量参数对卵巢良恶性肿瘤的鉴别提供重要的参考信息。影像组学是一种新型图像分析方法，通过对影像图像提取定量成像特征，提供肉眼无法获得的图像信息。在今后，影像组学有望成为一种常用的疾病鉴别方法，对卵巢肿瘤做出早期的诊断和治疗。