APP下载

B1场校正T1 mapping用于鉴别肺癌病理分型及分化程度

2024-02-26李真真徐高峰符益纲朱明明江建芹

中国医学影像技术 2024年2期
关键词:观察者鳞癌腺癌

李真真,徐高峰,符益纲,肖 勇,朱明明,周 笑 ,史 讯,江建芹*

(1.南通大学第六附属医院 盐城市第三人民医院核医学科,江苏 盐城 224000;2.盐城市第一人民医院影像科,3.核医学科,江苏 盐城 224000)

肺癌死亡率位居恶性肿瘤之首。CT是诊断肺癌最常用的影像学方法,但存在辐射。MR具有较高软组织分辨率,无辐射,可多参数成像;其中的纵向弛豫时间成像(T1 mapping)可直接测量组织纵向弛豫时间(T1),以反映组织成分和水含量的细微差异,并可用于评估肺功能[1]。既往研究[2]显示,基于病变含水量不同,T1 mapping可区分肾脏及肺脏良、恶性占位病变甚至判断恶性肿瘤病理分型[3],这意味着T1 mapping可反映病变内在病理特征。多翻转角(variable flip angle, VFA)梯度回波成像是目前应用最多的T1 mapping技术,空间分辨率高,但对发射场B1场强均匀性较敏感[4],高场强可能导致测量T1值出现误差。B1场校正T1 mapping技术可降低B1场强的不均匀性,且已有肺癌相关研究[4-6]证实其可重复性较佳。本研究观察以B1场校正T1 mapping用于鉴别肺癌病理分型及分化程度的价值。

1 资料与方法

1.1 研究对象 前瞻性纳入2020年7月—2022年7月盐城市第一人民医院65例肺癌患者,男41例、女24例,年龄32~82岁、平均(64.7±9.5)岁;其中,9例多发、56例单发病变,共74处病灶,最大径1.2~10.6 cm、中位数2.90(2.20,5.10)cm;包括低分化49处、中高分化25处,其中腺癌42处、鳞癌14处、小细胞肺癌(均为低分化)18处。纳入标准:①CT诊断为肺癌,病灶最大径均>1.0 cm,且其内实性成分占比大于50%;②MR检查前未接受抗肿瘤治疗及穿刺、支气管镜等侵入性检查。排除标准:①图像质量差,存在明显伪影;②缺乏病理学结果。本研究获得院伦理委员会批准(2020-k-063)。检查前患者均签署知情同意书。

1.2 仪器与方法 采用Siemens Healthcare MAGNETOM Skyra 3.0T MR扫描仪、18通道体表线圈。对患者进行呼吸训练后,嘱其仰卧、头先进,腹部绑带,以心电门控进行呼吸监测行腹部扫描,采集序列包括T2半傅里叶单次激发快速自旋回波(half-Fourier single-shot turbo spin-echo, HASTE)、T2 fast-BLADE(fBLADE)、T1容积内插屏气检查(volumetric interpolated breath-hold examination, VIBE)、T1 mapping[采用3D-VFA,FA 3°、15°,以T1快速小角度激发梯度回波(fast low angle shot, FLASH)序列进行B1场校正[7]],参数见表1;之后由Siemens Healthineers MapIt软件自动生成T1 mapping伪彩图。

表1 胸部MR扫描序列及参数

1.3 图像分析 由分别具有3年和10年胸部影像学诊断经验的放射科医师各1名,于Siemens SyngoMMWP后处理工作站,参照T1WI和T2WI在T1 mapping伪彩图中避开钙化、坏死、出血、支气管、大血管及伪影区域,沿病灶边缘手动勾画ROI并测量T1值:①于病灶最大层面放置ROI1,记录自动生成的T1值,测量3次,取平均值[2];②于病灶最大层面及其相邻上、下层放置ROI2,取3个层面T1值的平均值。以2名医师测值的平均值作为最终结果。2周后由其中1名医师再次进行测量,方法同前。

1.4 病理学检查 65例患者均接受病理学检查。74处病灶中,22处通过手术切除、49处经穿刺肺活检、3处经胸腔积液检查获取病理结果。由1名具有15年工作经验的病理科医师根据WHO分类标准[8]对肿瘤进行组织学分类。

1.5 统计学分析 采用SPSS 26.0和MedCalc 20.02统计分析软件。以±s表示符合正态分布的计量资料,采用方差分析及t检验进行多组间及2组间比较;以中位数(上下四分位数)表示不符合正态分布的计量资料,采用Wilcoxon秩和检验及Mann-WhitneyU检验进行多组间及2组间比较。采用χ2检验比较计数资料。绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线,计算曲线下面积(area under the curve, AUC)。采用组内相关系数(intra-class correlation coefficient, ICC)和Bland-Altman图评估观察者内及观察者间测量T1值的一致性和差异性,以ICC>0.75为一致性高。P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 一致性及差异性分析 ROI1与ROI2 T1值差异无统计学意义(t=0.172,P=0.817),观察者内及观察者间测量结果的一致性均高(ICC=0.91~0.97)。ROI1观察者内及观察者间95%一致性界限(limit of agreement, LoA)为-8.8%~10.5%及-10.0%~9.1%,ROI2则为-17.4%~18.6%及-11.9%~9.2%。

2.2 不同病理分型肺癌T1值 不同病理分型肺癌之间,ROI1和ROI2 T1值差异均有统计学意义(P均<0.05);小细胞肺癌与其他2种类型肺癌T1值差异均有统计学意义(P均<0.05)。见表2及图1。

图1 患者男,59岁,右肺上叶低分化鳞癌 A.胸部轴位肺窗CT图; B.胸部轴位MR T2 fBLADE图; C.胸部轴位MR T1 mapping图,T1值为1 645.63 ms; D.病理图(HE,×200) (箭示病灶)

表2 不同病理分型肺癌T1值比较 (ms)

2.3 不同分化程度肺癌T1值 低与中高分化肺癌(鳞癌+腺癌)之间,ROI1和ROI2 T1值差异均有统计学意义(P均<0.05)。见表3。

表3 不同分化程度肺鳞癌及腺癌T1值比较 (ms)

以ROI1 T1值=1 524.21 ms为截断值,其鉴别低与中高分化肺癌(鳞癌+腺癌)的AUC为0.698,敏感度为64.50%,特异度为76.00%;以ROI2 T1值=1 630.68 ms为截断值,其AUC为0.676,敏感度为54.80%,特异度为80.00%。见图2。

图2 以T1值鉴别低与中高分化肺癌(鳞癌+腺癌)的ROC曲线

3 讨论

本研究以B1场校正T1 mapping观察不同病理分型肺癌,显示观察者内及观察者间所测肺癌病灶T1值的一致性均高,与既往研究[3,5-6]结果一致,表明利用T1值可较稳定地描述肺癌,而B1场校正T1 mapping为具有良好可重复性的成像序列。

以T1 mapping评估肺占位时,多采用单一测量方法。本研究以单层面和多层面2种方法测量ROI T1值,结果显示2种方法测值差异无统计学意义,而以单层面所测T1值的95%LoA更小,表明其变异度较小、重复性较好,操作便利,但还需更多观察。

YANG等[2]认为肺部非结核良性病变的T1值高于恶性肿瘤及结核,可能与前者含水量较高有关;不同病理分型及不同分化程度肺癌的肿瘤细胞结构及组织学特性亦不同,导致其含水量存在差异[9]。本研究结果显示,小细胞肺癌T1值显著高于肺鳞癌和腺癌,与既往研究[3,5]结果相似;分析原因,可能在于小细胞肺癌恶性程度高、生长速度快,细胞密度高,易产生肉眼难以识别的微坏死,医师勾画ROI时较难分辨,导致T1值较高[10];且既往研究[11-12]发现,恶性程度高的肾癌及肝癌T1值亦高。本研究中,肺腺癌与鳞癌T1值差异无统计学意义,与LI等[3]研究结果一致;可能与肿瘤个体差异较大或样本量较小有关,有待通过未来的大样本量研究进一步探索。

PENG等[12]提出T1 mapping可用于评估肝细胞癌分化程度;LI等[3]以T1值鉴别低与中高分化肺癌的AUC为0.83。本研究发现,低分化肺腺癌和鳞癌的T1值显著高于中高分化肺腺、鳞癌,与既往研究[3]相符;以ROI1和ROI2 T1值鉴别低与中高分化肺癌的AUC分别为0.698、0.676。本研究所获肺癌ROI1和ROI2 T1值均高于以相同MR设备(3.0T)行B1校正场T1 mapping研究[2]的结果(1 454 ms),可能与患者性别、年龄及病理分型差异有关,且不同T1 mapping序列可能对测值产生影响[3]。

既往研究[9]发现表观弥散系数(apparent diffusion coefficient, ADC)亦可用于评估肺癌病理分型和分化程度,ADC及T1值与ADC联合评估肺癌分化程度的AUC分别为0.84、0.91[3]。基于此,T1 mapping联合弥散加权成像或可提高评估肺癌分化程度的效能。未来可通过对比分析组织切片与T1 mapping以进一步探讨影响肺癌T1值的因素。

综上所述,B1场校正T1 mapping有助于鉴别肺癌病理分型及分化程度。本研究的主要局限性:①为单中心研究,且样本量小;②纳入肺癌病理类型有限,且未纳入最大径≤1.0 cm且实性成分≤1/2病灶的病变;③手动勾画ROI,具有主观性;④肺癌组织异质性可致T1值测量偏差;⑤部分病理学结果来源于穿刺抽吸胸腔积液检查,可能存在偏差。

利益冲突:全体作者声明无利益冲突。

作者贡献:李真真研究设计、图像分析、图像处理、数据分析、撰写和修改文章;徐高峰指导;符益纲研究设计;肖勇审阅文章;朱明明、周笑和史讯研究实施;江建芹研究设计、图像分析、审阅文章。

猜你喜欢

观察者鳞癌腺癌
恶性胸膜间皮瘤、肺鳞癌重复癌一例
基于深度学习的宫颈鳞癌和腺鳞癌的识别分类
冷静而又理性的观察者——德国华人作家刘瑛访谈
益肺解毒方联合顺铂对人肺腺癌A549细胞的影响
HIF-1a和VEGF-A在宫颈腺癌中的表达及临床意义
GSNO对人肺腺癌A549细胞的作用
整合素αvβ6和JunB在口腔鳞癌组织中的表达及其临床意义
老年胃腺癌中FOXO3a、PTEN和E-cadherin表达的关系
观察者模式在Java 事件处理中的应用研究*
肛瘘相关性鳞癌1例