表觀擴散系數直方圖對腦膠質瘤病理分級的相關性研究

王鵬，張東友

武漢市第一醫院 放射科，湖北 武漢 430022

引言

2016 年WHO 中樞神經系統腫瘤分類指南[1]中提出：按腫瘤的侵襲性及惡性生物學行為，將膠質瘤分為Ⅰ～Ⅳ級；其中，Ⅰ+Ⅱ級膠質瘤預后較好，實施手術局灶切除，并輔以小范圍的術后放化療；而Ⅲ+Ⅳ級膠質瘤預后較差，一般手術切除范圍較大，并接受長時間、大劑量的放化療，且術后復發率高、并發癥多。由此可見，術前準確評估膠質瘤的病理分級對患者治療方案的制定及預后評估具有重要意義。近年來，有不少文獻報道了磁共振擴散加權成像（Diffusion-Weighted Imaging，DWI）對腦膠質瘤病理分級的診斷價值。但因各文獻報道的表觀擴散系數（Apparent Diffusion Coefficient，ADC）診斷閾值不同，感興趣區域的勾畫方法也有差異，故研究結論不盡一致[2-6]。鑒于ADC直方圖能夠客觀地反映全瘤灶的水分子擴散受限特征，在腦膠質瘤的鑒別診斷及預后評估等方面也有相關研究[7-8]，筆者嘗試利用ADC 直方圖對腦膠質瘤病理分級進行評估，旨在探討ADC 直方圖對腦膠質瘤病理分級的應用價值。

1 資料與方法

1.1 臨床資料

收集2013 年1 月至2018 年1 月期間收治的71 例腦膠質瘤患者的臨床及影像學資料進行回顧性分析。納入標準：①接受磁共振檢查前未行手術、放化療等膠質瘤相關性治療；② 手術后病理證實為腦膠質瘤；③ 磁共振掃描與手術時間不超出2 周。排除標準：① 患者臨床、影像資料不齊全或質量不合格；② 病灶內存在顯著鈣化灶。根據本研究設定的入組標準嚴格篩選后（圖1），最終收集到49 例腦膠質瘤患者，男性26 例、女性23 例；年齡21～69 歲，中位年齡47 歲；膠質瘤短徑范圍為1.3～5.9 cm，平均值為3.1 cm；術后病理標本參照2016 年WHO 中樞神經系統腫瘤分類標準[1]分為：低級別（Ⅰ～Ⅱ級，16 例）、高級別（Ⅲ～Ⅳ級，33 例）。

圖1 病例入組流程圖

1.2 磁共振掃描技術

使用GE 公司Signa 3.0T 超導磁共振成像設備，8 通道相控陣頭部線圈，患者仰臥位。掃描序列包括：T1Flair、T2Flair、T2FSE、增強掃描序列和DWI 序列。常規掃描參數：層厚6 mm，層間距2 mm，矩陣512×512，視野（FOV）240.00 mm；T1Flair 序列TE/TR：21 ms/2229 ms；T2Flair 序列TE/TR：170 ms/8602 ms；T2FSE 序列TE/TR：118 ms/3460 ms。DWI 序 列TE/TR：74 ms/6000 ms，矩 陣256×256，b 值取0 和1000 s/mm2。

1.3 圖像及數據處理

將后處理工作站自動生成的ADC 圖全部導出至軟件Image J，參照金觀橋等[9]報道的方法，沿瘤灶邊緣逐層勾畫ROI，并覆蓋整個瘤灶所有層，得到ADC 體素直方圖。以ADC 直方圖的X 軸表示ADC 值，Y 軸表示瘤灶的總像素頻數百分比；記錄ADC 直方圖各定量參數，包括最大值、最小值、平均值、中位數、偏度值及峰度值。以上操作分別由兩名具有10 年以上工作經驗的影像科醫師獨立進行，結果取平均值。

1.4 統計學分析

采用SPSS 19.0 進行統計學分析，使用Shapiro-Wilk法對ADC 直方圖各參數值進行正態性分布檢驗。對符合正態分布的參數值以表示；符合偏態分布的參數值則以Q（P25～P75）表示。通過受試者工作曲線（Receiver Operating Curve，ROC）評估ADC 直方圖各參數值對不同級別腦膠質瘤的鑒別診斷效能，并計算出各參數值的曲線下面積（Area Under Curve，AUC）、最佳診斷閾值（Optimal Diagnostic Threshold）、Youden 指數以及相應的敏感度（Sensitivity，SE）、特異度（Specificity，SP）。P＜0.05 表示差異具有統計學意義（雙尾）。

2 結果

2.1 不同級別腦膠質瘤的ADC直方圖各參數比較

不同級別腦膠質瘤的DWI、ADC 圖以及ADC 直方圖分別見圖2～3。低級別膠質瘤ADC 直方圖的最小值、平均值、中位數均高于高級別膠質瘤，且以負偏態分布為主（均P＜0.05）。兩組的峰值無統計學差異（均）。詳見表1。

圖2 病理結果示膠質瘤Ⅱ級圖像（男，41歲）

圖3 病理結果示膠質瘤Ⅲ級圖像（男，55歲）

表1 低、高級別膠質瘤ADC直方圖各參數比較

2.2 ADC直方圖各參數對不同級別膠質瘤的診斷效能分析

ADC 直方圖各參數值在膠質瘤分級評估中，以最小值的診斷效能最高，以0.8×10-3s/mm2作為最佳診斷閾值時，其曲線下面積為0.920，對應的Youden 指數以及敏感度、特異度分別為0.754 和87.88%、87.50%。詳見圖4、表2。

圖4 ADC直方圖各參數值對不同級別膠質瘤診斷效能的ROC曲線分析

表2 ADC直方圖對低、高級別膠質瘤的鑒別診斷效能

3 討論

3.1 DWI對惡性腫瘤分級的應用價值

DWI 的優勢在于能夠監測活體水分子的擴散運動情況，并通過ADC 值對其擴散受限程度進行定量分析。活體水分子的擴散狀況主要取決于水分子所處的微環境變化，包括細胞間致密性、各種大分子物質的滲出或核質比的改變等；活體病理狀態下致使水分子微環境發生改變時，水分子的擴散特性也隨之發生相應改變；當腫瘤進展至病理級別較高時，癌細胞的排列更加致密、核質比更高，導致水分子擴散受限更加顯著，表現為ADC 值的降低[2-8]。近年來陸續有文獻報道指出，ADC 值對直腸癌[10]、乳腺癌[11]、前列腺癌[12]、腎癌[13]以及腦膠質瘤[2-6]等惡性腫瘤的病理分級具有很大相關性，往往表現為隨著腫瘤病理級別的上升或分化程度的下降，ADC 值呈降低的趨勢。

3.2 ADC直方圖在腫瘤影像學診斷的應用價值

惡性腫瘤在侵襲進展過程中，具有較大的生物學異質性，而這種異質性造成了腫瘤病理成分的不均勻，且隨著腫瘤病理級別越高、分化越差，腫瘤的異質性越大；由此可見，在腫瘤組織ADC 值的測量時，單層面的ROI 往往具有較大的片面性，易存在選擇偏倚，其測量數值難以代表整個瘤體組織的水分子擴散受限特性。

ADC 直方圖的優勢在于，能夠通過對整個瘤灶進行全容積、全體素分析，能夠反映瘤灶整體的水分子擴散特征，且重復性強、具有較大的客觀性[7-8,14-15]。ADC 直方圖分析在直腸癌[14]、前列腺癌[15]等惡性腫瘤的病理分級中具有較高的診斷價值，在腦膠質瘤的鑒別診斷及預后評估等方面也有相關研究[7-8]，但ADC 直方圖應用于腦膠質瘤的病理分級卻鮮有文獻報道。

本研究結果顯示：① 低級別膠質瘤ADC 直方圖的最小值、平均值、中位數均高于高級別膠質瘤，原因在于隨著腫瘤級別的升高，細胞排列致密性更大、核質比更高，造成水分子受限更加明顯；② 低級別膠質瘤ADC 直方圖的最大值低于高級別膠質瘤。原因在于，ADC 最大值是對囊變、壞死區域的反映，高級別膠質瘤的囊變、壞死率顯著高于低級別膠質瘤，故而兩者ADC 最大值亦存在統計學差異[7-8,16]；③ 低級別膠質瘤ADC 直方圖以負偏態分布為主，而高級別膠質瘤則以正偏態分布為主，且高級別膠質瘤偏度系數的絕對值高于低級別膠質瘤。這表明高級別膠質瘤與低級別膠質瘤比較，有更多體素的ADC 值低于平均值，進一步驗證了高級別膠質瘤細胞致密性更高，造成了水分子擴散受限較低級別膠質瘤更顯著，導致ADC 體素值在ADC 直方圖中多集中接近于曲線左側。高級別膠質瘤偏度系數的絕對值更大，說明高級別膠質瘤體素ADC 值變異性更大，這可能是由于高級別膠質瘤異質性更高，病理成分更加復雜，造成了ADC 值的多樣性[7-8,16]。

在進一步的診斷效能分析中，ADC 最小值鑒別高、低級別膠質瘤的診斷效能更高，而最大值的診斷效能最低。筆者綜合既往文獻[14-16]，分析其原因可能是：ADC 最小值是對水分子擴散受限最顯著區域的反映，由于本研究排除了合并鈣化灶的病例，因此ADC 最小值反映的是腫瘤細胞聚集區，排除了其他病理成分的干擾，故而其診斷效能最高。而ADC 最大值的鑒別診斷效能最低，這可能是由于惡性程度較高的膠質瘤易發生壞死囊變，而壞死和囊變區的ADC擴散受限不明顯，導致惡性膠質瘤與低級別膠質瘤的ADC最大值相近，從而造成了其特異度不高，診斷效能欠缺。

3.3 本研究局限性

本研究屬于單中心回顧性研究，可能存在一定程度上的選擇偏倚。此外，本研究病例數有限，有待進一步擴充樣本量，以獲取更豐富的研究成果。