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T2WI高信號子宮肌瘤信號強度比值和紋理分析預測聚焦超聲消融療效

2022-12-06 08:14:10鄺嵐瓊許永華楊利霞符忠祥黃自麗王怡然
介入放射學雜志 2022年11期
關鍵詞:療效

鄺嵐瓊, 許永華, 楊利霞, 符忠祥, 黃自麗, 王怡然, 程 禹

高強度聚焦超聲(high intensity focused ultrasound,HIFU)是一種非侵入性局部熱消融方法,在治療子宮肌瘤方面取得良好效果[1-2]。T2WI高信號子宮肌瘤因其質地紋理原因,超聲消融能量沉積困難,一直被視為不適合HIFU治療的肌瘤類型。但臨床工作中發現部分T2WI高信號子宮肌瘤HIFU治療后可取得較好消融效果[2-3],因而術前篩選此類子宮肌瘤具有較高的臨床價值。消融療效與子宮肌瘤內部組織結構相關,T2WI信號強度和MRI擴散加權成像(diffusion weighted imaging,DWI)表觀擴散系數(apparent diffusion coefficient,ADC)值有助于鑒別[4-5]。MRI圖像紋理分析技術可反映病變內部灰階信息綜合量化病灶的細微結構,提供更多信息以協助診斷[6-7]。本研究探討T2WI信號強度比值(signal intensity ratio,SIR)和ADC值紋理直方圖參數在預測T2WI高信號子宮肌瘤HIFU療效中的應用價值,以期為臨床提供參考。

1 材料與方法

1.1 研究對象

選取2012年3月至2016年10月在復旦大學附屬中山醫院徐匯醫院接受HIFU治療患者55例(59個T2WI高信號子宮肌瘤),年齡為26~52歲,29個為單發肌瘤,30個為多發肌瘤。肌壁間肌瘤51個,漿膜下肌瘤5個,黏膜下肌瘤3個,肌瘤直徑為2.3~13.8 cm。

1.2 超聲消融治療與檢查

患者均為首次行HIFU治療,鎮靜鎮痛后,采用JC-200型聚焦超聲腫瘤治療系統(重慶海扶技術有限公司生產)行HIFU治療,治療過程包括子宮肌瘤病灶靶區定位、確定治療計劃、點掃描選定靶區三維適形消融,實時監控和分析治療效果。主要參數:頻率0.91 MHz,焦距140 mm,治療頭直徑220 mm,功率50~400 W。所有患者在治療前、治療后1~3 d用Siemens3.0 T高場強磁共振掃描儀(Verio Tim)行常規MRI序列采集,包含T1WI、T2WI、TlWI增強和DWI序列掃描。

1.3 研究方法

術后測量肌瘤首次體積消融率:消融率=治療后靶區無灌注體積(V1)/治療后靶區體積(V2)×100%。V=(a×b×c)π/6,a、b、c分別為長徑、寬徑、厚徑。剔除4例(4個肌瘤)消融率為51%~69%的患者,余51例患者的55個肌瘤以消融率為70%,分為高消融組(消融率≥70%)28個肌瘤和低消融組(消融率≤50%)27個肌瘤。

術前在T2WI矢狀位圖像上測量腹直肌的T2WI信號強度值(SI),每個靶肌瘤選取T2WI矢狀位圖像上沿肌瘤邊緣最大范圍劃取感興趣區,測量最大層面3次取均值。計算出T2WI-SIR=肌瘤的T2WI-SI/腹直肌的T2WI-SI。

子宮肌瘤ADC紋理參數提取:從PACS工作站將入組患者的子宮肌瘤MRI圖像用DICOM格式導出,窗寬窗位為默認值,導入MaZda軟件,選擇DWI序列中ADC值圖最大層面圖像,手動勾畫感興趣區(region of interest,ROI),ROI與病灶邊緣保持一致,自動生成ADC直方圖各項紋理參數,包括ADC均值、ADC方差、ADC偏度、ADC峰度和百分位數:ADC1%、ADC10%、ADC50%、ADC90%、ADC99%。

1.4 統計學分析

采用SPSS 23.0軟件進行統計學分析。正態分布的計量資料以均數±標準差表示,比較采用獨立樣本t檢驗。使用受試者工作特征曲線下面積(AUC)評價各參數對預測T2WI高信號子宮肌瘤聚焦超聲療效的能力。P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 基本情況

高消融組患者年齡為(39.6±6.1)歲,肌瘤直徑為(6.62±2.51)cm,肌壁間肌瘤23個,漿膜下肌瘤3個,黏膜下肌瘤2個,單發肌瘤15個,多發肌瘤13個;低消融組患者年齡為(39.6±5.9)歲,肌瘤直徑為(5.62±1.85)cm,肌壁間肌瘤24個,漿膜下肌瘤2個,黏膜下肌瘤1個,單發肌瘤12個,多發肌瘤15個;兩組比較差異均無統計學意義(t=-0.014、0.664、χ2=-0.715、0.166,P=0.989、0.102、0.475、0.684)。

2.2 2組T2WI-SIR及ADC直方圖各紋理參數比較

2組中的ADC1%、ADC10%因數據差異無法進行統計。高消融組的T2WI-SIR低于低消融組,差異有統計學意義(P<0.01)。高消融組的ADC均值、ADC方差、ADC50%、ADC90%、ADC99%、ADC偏度參數值均較低消融組數值低,其中ADC均值、ADC方差、ADC90%、ADC99%差異有統計學意義(P<0.05)。紋理參數高消融組的ADC峰度高于低消融組,但差異無統計學意義(P>0.05)。見表1。

表1 2組T2WI-SIR及ADC直方圖紋理參數比較 (±s)

表1 2組T2WI-SIR及ADC直方圖紋理參數比較 (±s)

參 數 高消融組(n=28) 低消融組(n=27) t值 P值T2WI-SIR 2.002±0.738 3.716±1.469 -5.494<0.01 ADC均值 611.215±60.223 647.880±72.299-2.047 0.046 ADC方差580 117.080±136 310.907 660 631.426±11 6361.127 -2.352 0.022 ADC偏度 1.156±0.225 1.164±0.184 -0.151 0.881 ADC峰度 0.868±0.827 0.812±0.604 0.287 0.775 ADC50% 169.107±166.591 183.481±190.243-0.298 0.767 ADC90% 1 665.500±183.132 1 781.518±168.478-2.443 0.018 ADC99% 2 898.500±350.274 3 098.444±244.018-2.464 0.017

2.3 各參數對預測T2WI高信號子宮肌瘤聚焦超聲療效的能力

將上述差異有統計學意義的參數值進行ROC分析,結果顯示T2WI-SIR聯合ADC90%和T2WI-SIRI聯合ADC均值的AUC最大,其次為T2WI-SIR。見表2。

表2 各參數對預測T2WI高信號子宮肌瘤聚焦超聲療效的能力

3 討論

HIFU治療子宮肌瘤具有無切口、安全有效及可保留子宮等優勢[1],但MRI T2WI高信號子宮肌瘤的HIFU消融效果不一[2-3,8],可能與其組織 結構相關。子宮肌瘤組織學上由漩渦或柵欄狀交織排列的平滑肌細胞和大小不等的膠原纖維分隔構成,T2WI信號強度可直接反映組織結構特性[4]。研究表明,T2WI信號強度與肌瘤消融效果呈負相關,但T2WI信號值因受MRI機型、磁場和掃描參數不同而使測量數據有差異[8]。Gong等[9]發現,子宮肌瘤/骨骼肌T2WI-SIR與子宮肌瘤HIFU消融療效呈負相關。Park等[10]應用子宮肌瘤與腹直肌-脂肪組織T2WI-SIR研究子宮肌瘤HIFU療效也有類似結果。本研究分析T2WI子宮肌瘤/腹直肌信號強度比值,結果顯示高消融組的T2WI-SIR低于低消融組。T2WI信號強度比值高的肌瘤含平滑肌細胞成分多、含水量較高,超聲能量不易在瘤體內沉積,吸收相同的熱量溫度上升緩慢,從而加大了短時間內發生凝固性壞死的難度,而以膠原纖維和變性成分為主的肌瘤由于聚焦超聲能量快速在瘤體內沉積而容易消融[11-13],因此可作為術前MRI預測消融效果的指標之一。

ADC直方圖是紋理分析參數的一種,與ADC值相比,其底層視覺信息所承載的比單純灰度變化更豐富,不僅可以描述肌瘤內組織結構的水分子擴散運動受限程度,還可觀察肌瘤內部細胞結構復雜程度,從微觀水平客觀、定量地評估肌瘤的病理特征[7]。本研究發現高消融組的ADC均值低于低消融組。ADC均值代表選取ROI中全部像素值的平均信號強度[6-7],其增高時,代表組織內含有較多自由水,一方面超聲容易穿透,能量不易沉積,另一方面水的比熱較高,熱量不易聚集,因而消融率低,反之則消融率高[11]。本研究還發現ADC方差、ADC90%、ADC99%值在低消融組均大于高消融組。方差值描述像素平均信號強度值數據兩側的離散程度,可表達圖像的均勻程度,百分位數值表述圖像的均勻度及復雜度。方差值及百分位數值越大,則提示肌瘤的復雜程度及異質性大[6-7]。由上推測低消融組因肌瘤內部細胞結構復雜,異質性大,超聲消融能量沉積困難影響療效。本研究將T2WI-SIR、ADC直方圖紋理參數(ADC均值、ADC方差、ADC90%、ADC99%)使用ROC分析,發現T2WI-SIR的AUC最高(0.886)。ADC直方圖紋理參數(ADC均值、ADC方差、ADC90%、ADC99%)的AUC均具預測參考價值。ADC直方圖紋理參數中ADC90%的AUC最高(0.651),ADC均值的特異度最高(96.4%),進一步將T2WI-SIR分別與ADC90%、ADC均值聯合統計,發現AUC均提升,敏感度和特異度也有提高。因而T2WI-SIR聯合ADC直方圖紋理參數可增加術前MRI預判消融結果的效能。

本文為回顧性研究,雖基線資料已考慮各種因素,但樣本量較小,未來將加大樣本量、提高軟件性能作進一步研究。本研究結果顯示T2WI-SIR和ADC直方圖紋理參數可成為T2WI高信號肌瘤術前預判消融療效因子,T2WI-SIR聯合ADC直方圖紋理參數可加強預測效能。

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