磁共振擴散成像技術在腦膜瘤病理學分級中的應用

李璇璇，陸逸平，尹 波

復旦大學附屬華山醫院放射科，上海 200040

腦膜瘤是成人顱內最常見的腫瘤，據2016年美國腦腫瘤注冊中心（Central Brain Tumor Registry of the United States，CBTRUS）統計，腦膜瘤約占顱內腫瘤的36.6%［1］。根據世界衛生組織（World Health Organization，WHO）2016版中樞神經系統腫瘤分類的定義，按照分子病理學、有無腦實質的侵犯等特點，可將腦膜瘤分為WHO Ⅰ級、WHO Ⅱ級（不典型）、WHO Ⅲ級（間變型）［2］。既往研究［3］表明，WHO Ⅰ級的腦膜瘤占80%～90%，為良性腫瘤，其生長緩慢，術后不易復發，預后好于WHO Ⅱ級及Ⅲ級。新版WHO中樞神經系統腫瘤分類將侵犯周圍腦組織的腦膜瘤定義為WHO Ⅱ級（不典型），故其占比有增高趨勢，約為10%～15%；作為預后最差的WHO Ⅲ級腦膜瘤（約占1%～3%），5年復發率高達90%，10年總生存率幾乎為零［4-5］。

腦膜瘤目前主要依靠手術治療，但部分腦膜瘤患者為偶然發現，并無癥狀；而特殊部位，尤其是位于顱底的腦膜瘤因周圍解剖結構復雜，病灶與神經關系密切，使手術操作變得困難；另外，還有部分腦膜瘤患者年齡較大，手術獲益與風險需要權衡。對于以上情況的腦膜瘤，如果術前能夠判定腫瘤為良性，多可考慮保守的治療策略。因此，術前影像學評估腦膜瘤的分級有著重要的臨床價值。雖然有學者使用CT灌注研究腦膜瘤的分級［6］，但因輻射較大，較難在臨床上開展。磁共振因其軟組織分辨率高、無輻射等優點，特別是近些年來基于擴散原理的功能成像在臨床上的廣泛應用，已成為腦膜瘤術前診斷的重要技術。本研究將對磁共振擴散成像技術在腦膜瘤病理學分級診斷中的應用進行綜述。

1 應用于腦膜瘤分級的主要擴散成像方法

目前應用在腦膜瘤分級診斷中的基于擴散原理的成像技術主要包括：擴散加權成像（diffusion weighted imaging，DWI）、基于體素內不相干運動的擴散加權成像（intra-voxel incoherent motion DWI，IVIM-DWI）、擴散峰度成像（diffusion kurtosis imaging，DKI）、擴散張量成像（diffusion tensor imaging，DTI）等［7］。

2 主要磁共振擴散成像技術在腦膜瘤病理學分級診斷中的應用

2.1 DWI在腦膜瘤病理學分級中的應用

水分子的自由熱運動，即“布朗運動”是DWI的物理學基礎。水分子在細胞內、細胞外、跨細胞內外的運動，以及微循環灌注等構成了組織水分子擴散。其中細胞外間隙的水分子運動和循環微灌注是影響DWI圖像信號高低的主要因素。為了量化水分子擴散能力的差異，臨床上多使用表觀擴散系數（apparent diffusion coefficient，ADC）作為定量指標。

DWI最初被應用于腦血管疾病診斷中，隨著技術的延伸，逐漸向腦腫瘤的診斷方面發展［8］。因其能夠反映腫瘤的細胞密度變化，在良惡性腦膜瘤的鑒別中能夠發揮重要的作用。Yin等［9］的研究表明，b值等于1 000的情況下，良性腦膜瘤（WHO Ⅰ級）的平均ADC值為（0.97±0.21）×10-3mm2/s，而惡性腦膜瘤（WHO Ⅱ級、Ⅲ級）的平均ADC值為（0.85±0.17）×10-3mm2/s（P=0.003），然而WHO Ⅰ級和Ⅱ級腦膜瘤的ADC 值之間差異無統計學意義；雖然良性腦膜瘤瘤周水腫區的平均ADC值［（1.59±0.33）× 10-3mm2/s］低于惡性腦膜瘤瘤周水腫區的平均ADC值［（1.69±0.26）×10-3mm2/s］，但兩者之間差異無統計學意義（P=0.202）。另外，在各型良性腦膜瘤中，血管瘤型與分泌型的ADC值明顯高于其他類型。因此，ADC值在良惡性腦膜瘤的鑒別中可發揮輔助診斷的作用。

由于ADC值評估腦膜瘤的良惡性具有一定的價值，對其分子生物學水平的研究也逐漸展開。Surov等［10-11］研究發現，惡性腦膜瘤（WHO Ⅱ級、Ⅲ級）的平均ADC值較良性腦膜瘤（WHO Ⅰ級）低，同時，前者Ki-67標記指數高于后者；進一步的研究表明，Ki-67標記指數與平均ADC值呈顯著負相關，且最小ADC值與細胞計數之間也呈負相關。該研究表明ADC值與腦膜瘤生物學行為之間具有相關性。

傳統的ADC值多為使用單獨的感興趣區的方法獲得，因此不能真正地反映腫瘤內部的總體情況。針對該問題，有些學者開始使用ADC直方圖的模型進行腦膜瘤的病理學分析。Gihr等［12］得出ADCmean、ADCp10、ADCp2、ADCp75、ADCp90、ADCmedian和熵在高、低級別腦膜瘤中差異有統計學意義（P＜0.05）。各類ADC值在高級別腦膜瘤中均低于低級別腦膜瘤 （P＜0.05），而熵在高級別腦膜瘤中明顯高于低級別腦膜瘤。孕激素受體陽性的腦膜瘤的偏度和Ki-67標記指數低于陰性者，而既往研究［13］表明孕激素受體陽性的腦膜瘤有著更好的預后。

2.2 IVIM-DWI在腦膜瘤病理學分級中的應用

傳統的ADC值受血流微灌注的影響，其值較真實的水分子擴散高，IVIM-DWI模型克服了部分傳統ADC值存在的固有缺陷［14］。IVIM可區分單純水分子擴散運動和血流灌注［14］，并獲得量化參數。主要的參數包括：f值——“灌注分數”；D值——代表純水分子擴散運動的“純擴散系數”；D*值——代表體素內微循環的不相干運動（即灌注相關的擴散運動）的“假擴散系數”。

由于IVIM-DWI可以反映組織的灌注，目前已在臨床及科研上廣泛應用，如診斷乳腺癌、膠質瘤等方面［15-16］。常規ADC值包含水分子擴散和微血管灌注兩個方面的因素，因此不同學者在其鑒別腦膜瘤良惡性方面存在分歧。而目前IVIM-DWI可較好地分辨水分子擴散和微血管灌注，在診斷腦膜瘤的病理學分級方面具有明顯的優勢。Lu等［17］的研究表明，WHOⅠ級腦膜瘤的D值平均為（0.524±0.03）×10-3mm2/s，而WHO Ⅱ級腦膜瘤的D值平均為（0.459±0.07）×10-3mm2/s，兩者之間差異有統計學意義（P=0.005）；D*值在WHOⅠ級與Ⅱ級腦膜瘤中分別為（3.77±1.77）×10-3、（5.17±2.57）×10-3mm2/s，兩者之間差異有統計學意義（P=0.022）；而傳統的ADC值在兩者之間差異無統計學意義。該研究表明，WHO Ⅰ級腦膜瘤的細胞密度低于WHO Ⅱ者，IVIM-DWI為鑒別診斷提供了新的輔助手段。

針對IVIM-DWI中的f值作為一種數學模型能否真實地反映血管灌注這個問題，Togao等［18］對29例腦膜瘤患者進行IVIM-DWI檢查，同時對病灶組織進行CD31免疫染色（微血管密度），結果提示腦膜瘤病灶的最大f值與腦膜瘤微血管密度相關，而與腦膜瘤的病理學分級無關。該研究進一步證實了f值與腦內的血管密度有明顯的相關性，為將來無創研究腦腫瘤的灌注成像提供了新的方法。

2.3 DTI在腦膜瘤病理學分級中的應用

DTI是一種顯示水分子擴散方向特征的磁共振擴散成像技術，是基于DWI施以數個非線性方向的梯度場而獲得的擴散張量圖像。DTI通過相關參數量化水分子的擴散各向異性程度，最常用的參數為各向異性分數（fractional anisotropy，FA）。DTI在顯示腦白質纖維通道，尤其是神經示蹤方面具有重要的臨床價值［19］。隨著該技術的廣泛應用，其在腦膜瘤的病理學分級方面也日趨重要。動物實驗表明DTI能夠鑒別動物的腦膜瘤與組織細胞肉瘤［20］。Aslan等［21］通過對32例低級別腦膜瘤和13例高級別腦膜瘤患者進行DTI掃描，發現高級別腦膜瘤的ADCmin、ADCmax、ADCmean、軸向擴散系數（axial diffusivity，AD）、徑向擴散系數（radial diffusivity，RD），以及它們較對側的相對值（rADCmin、rADCmax、rADCmean、rAD，rRD）均低于低級別腦膜瘤（P＜0.05），但FA值高于低級別腦膜瘤（P＜0.05）；在DTI所有的參數中RD鑒別腦膜瘤良惡性的受試者工作特征（receiver operator characteristic，ROC）曲線的曲線下面積最大（0.778）。Lin等［22］也認為FA值具有鑒別良惡性腦膜瘤的能力。

2.4 DKI在腦膜瘤病理學分級中的應用

DKI作為一種新的磁共振擴散成像技術，它反映的是組織非高斯分布的水分子擴散運動。DKI構建于DTI之上，但在反映組織微結構的復雜程度上較DTI更敏感。DKI的參數主要包括：最具代表性的平均峰度（mean kurtosis，MK），它是指峰度在所有方向的平均值，反映的是組織復雜程度；軸向峰度（axial kurtosis，AK），指峰度在擴散本征矢量中最大的擴散本征值，表示軸突方向的峰度值；徑向峰度（radial kurtosis，R K）則是垂直于擴散本征矢量的平均峰度值［23］。由此可知，DKI更能夠反映現實組織內水分子的運動。

近年來，DKI已被越來越多地用于包括顱腦腫瘤、帕金森綜合征和腦血管疾病等在內的中樞神經系統疾病的診斷中。近些年來，DKI在膠質瘤的病理學分級方面的研究取得了明顯進步，特別是診斷膠質瘤分級有較高的特異度及靈敏度［24］。

不同病理學級別的腦膜瘤內部的壞死、細胞密度等差別很大，因此DKI有術前診斷腦膜瘤病理學分級的潛能。Xing等［25］對35例腦膜瘤進行DKI檢查，發現良性腦膜瘤的MK值低于惡性別腦膜瘤［（0.812±0.107）×10-3mm2/s vs （0.922±0.094）×10-3mm2/s］，靈敏度與特異度分別為0.875、0.78，ROC曲線的曲線下面積為0.89。這主要是因為惡性腦膜瘤的壞死多見，細胞較小，核漿比例高，細胞間間隙結構復雜所致［26］。Xing等［25］還研究發現，MK、RK與腦膜瘤的Ki-67指數相關（相關系數分別為0.56、0.40）。Lin等［22］的研究也證實了上述結果，其研究結果表明惡性腦膜瘤的MK、AK、RK值均高于低級別腦膜瘤，差異有統計學意義。另外該研究還發現，DKI的參數、FA、平均ADC值與Ki-67標記指數之間具有明顯相關性。

高級別腦膜瘤中細胞的有絲分裂活躍、壞死加劇，并伴有無規則的細胞生長，導致水分子擴散受限，因此可使用ADC、FA值等擴散參數去量化這種變化。相反，低級別腦膜瘤由卵圓形或紡錘形的腫瘤細胞組成，形成螺旋、束狀或結節狀的結構，使水分子多以相對各向同性的方式運動，因而擴散受限不明顯［27］。

以上幾種擴散成像方法有著各自的特點和優缺點。DWI目前在臨床上使用廣泛，掃描時間短，后處理簡便，但被認為水分子的擴散各向同性。DTI可定性、定量地評價擴散的各向異性，是一種更為高級和準確的擴散成像；其缺點是后處理更為復雜，同時相比反映非高斯擴散的DKI，它不能全面地評價水分子的復雜擴散行為［28-29］。DKI對組織微觀結構的表現特異度更高，是DTI的延伸，Lin等［22］的研究認為DKI的參數——MK，在腦膜瘤的分級中優于ADC或FA，但DKI掃描時間較長，限制了其臨床應用。IVIM-DWI在相關報道中常被認為參數可變性較大，尤其是D*，還受到心動周期的顯著影響［14-15］。盡管如此，利用不同成像的優勢，在不同的條件下選擇適合的檢查，并采用多參數聯合應用互補，方可在腦膜瘤病理分級上提高準確率。另外，改善硬件及算法來提高診斷效果也是今后的研究方向。

3 總 結

基于擴散原理的磁共振功能成像具有成像技術多樣、定量參數穩定等特點，已經在腦膜瘤良惡性鑒別及腫瘤生物學行為判定方面提供有價值的信息。隨著技術的進步，特別是高分辨率DWI的發展，磁共振功能成像必將在顱底腦膜瘤的診斷中呈現更廣闊的前景。