高级别胶质瘤治疗后的DWI新技术评估进展

舒彩锟　全冠民*　袁　涛　雷建明　刘　肖

高级别胶质瘤治疗后的DWI新技术评估进展

舒彩锟全冠民*袁涛雷建明刘肖

高级别胶质瘤（HGG）术后治疗主要采用放疗或联合放化疗，肿瘤复发与治疗反应是影响其术后生存最重要的因素，治疗反应包括假性进展和治疗后坏死。治疗后监测需要及早、有效地鉴别真性进展与治疗反应。DWI是目前最常用于HGG治疗后评估的功能MRI技术。近年来开发的平均及最小ADC值、ADC直方图和功能扩散图等DWI新技术对HGG治疗后评估具有独特作用。

胶质瘤；治疗；复发；磁共振成像；扩散加权成像

Int J Med Radiol，2016，39（5）：500-504；522

脑胶质瘤是颅内最常见的原发肿瘤，目前最有效的治疗方法是手术切除联合术后化疗或放疗[1]。高级别胶质瘤（high-grade glioma，HGG）预后较差，中位生存期约为15个月，术后复发率较高，接近100%[2]，而且肿瘤复发后中位生存期仅3～6个月。及时调整治疗方案能显著改善病人生存状况，可较大幅度提高病人无进展生存期（progression-free survival，PFS）[3]。因此，术后定期复查评估治疗效果和早期、准确诊断肿瘤复发对临床调整治疗方案具有一定价值。然而，HGG术后进展与治疗后反应（posttreatment radiation effects，PTRE）的常规MRI检查所见相似，均表现为具有一定占位效应的异常强化，根据单次MRI形态学检查鉴别两者有一定难度。

目前常规MRI评估HGG治疗后反应主要存在以下问题：不同设备成像参数差异、测量可重复性较低、不规则病变体积评估困难、放化疗后假性进展和抗血管治疗后假性有效[4]判断困难。2010年新版中枢神经系统肿瘤评估（RANO)标准逐步完善评估中枢神经系统肿瘤治疗反应的标准，与Macdonald标准比较，增加了抗血管生成药物治疗后非强化病变观察指标，其方法主要包括常规形态学成像、MR灌注成像（perfusion weighted imaging，PWI）、扩散加权成像（diffusion-weighted imaging，DWI）及磁共振波谱（MR spectroscopy，MRS），其中DWI应用最为广泛，效果较好，但也存在一些问题。既往有研究证实HGG细胞密度与ADC值呈负相关[5]，ADC值与肿瘤细胞增殖活性相关[6]。但是，由于治疗后不均质肿块内常出现坏死，平均ADC值可能增高[7]，导致HGG复发与治疗后反应的平均ADC值无差异。为克服上述不足，国际上采用了新的ADC值测量方法及其相关参数，如ADC直方图、功能扩散图（functional diffusion map,fDM）等技术，对HGG治疗后评价取得了一定进展。本文对DWI新技术评估HGG治疗后改变的进展予以综述。

1　HGG治疗后表现类型、病理基础及MRI特点

Macdonald标准通过测量HGG治疗后MRI上病变的强化体积、激素的使用和临床评估情况将治疗效果分为4类：完全有效、部分有效、真性进展和稳定。但Macdonald标准评判的主要依据为对比增强T1WI的改变，当面临抗血管药物治疗和对非强化肿瘤评估的新情况时，Macdonald标准不能准确反映HGG治疗效果。而RANO评估体系不断完善，克服了Macdonald标准的不足，为准确评价中枢神经系统肿瘤治疗反应确立了统一标准[8]。

治疗后反应是指HGG放疗或放化疗后出现的一系列病理改变，主要包括假性进展和放疗后坏死。假性进展是指HGG放化疗后出现T1WI强化的病变体积增大，但维持既往治疗基础上的病变强化自行缓解。假性进展与肿瘤复发的常规MRI表现极其相似，均显示为T2WI信号增高及T1WI上强化范围增大、占位效应明显，甚至出现新病变，临床症状表现为头痛、呕吐、神经功能障碍等，而随访显示假性进展者影像及临床表现常明显改善。假性进展见于治疗后几周到几个月。目前尚缺乏假性进展发生率的大样本资料，小样本研究结果差异较大（5.5%～30%）[9]。假性进展的机制尚不清楚，一般认为是一过性血脑屏障（blood-brain barrier,BBB）破坏及血管源性水肿。Yaman等[10]研究了假性进展二次手术切除后病理表现，表明病变内无肿瘤细胞，主要为放疗损伤。

放疗坏死常出现于放疗后数月至数年，其出现率与放疗剂量、照射面积等因素有关。文献[11]报道3%～24%放疗病人出现放疗坏死，联合化疗时发病率更高，约1/3发生放疗坏死[12]。放疗后坏死MRI表现为不规则片状强化，周围出现水肿。放射坏死是由于放疗诱导肿瘤及神经胶质细胞凋亡，微血管损伤是其启动因素。体外HGG放疗研究证实，放疗后血管内皮生长因子（vascular endothelial cell growth factor,VEGF）表达水平明显升高[13]，而VEGF导致血管通透性增加，引起脑水肿，脑水肿和BBB破坏程度与VEGF水平呈正相关，但VEGF表达水平与假性进展的出现无关。

目前用于鉴别治疗后反应与肿瘤复发的影像方法较多，包括CT、MRI和PET等[14]，其中MRI技术主要包括对比增强、DWI、PWI、扩散张量成像（diffusion tensor imaging，DTI）和MRS等，由于DWI具有快速、无创和图像后处理相对简单等特点，广泛应用于HGG术后复查。

2　平均ADC值的价值与限度

ADC值间接反映HGG肿瘤细胞密度、细胞膜通透性和大分子交换、细胞外间隙体积及扭曲程度[15]，与肿瘤细胞密度呈负相关[5]，HGG治疗后（无论是否联合抗血管药物治疗），肿瘤细胞密度减低、肿瘤排列结构破坏和蛋白含量减低，ADC值逐渐升高，提示治疗有效。因此，根据ADC值改变程度及范围能判断HGG的治疗反应[16]。如Jost等[17]对32例小鼠放疗模型的研究发现，随着放疗时间延长，放疗后HGG的T2WI高信号区域平均ADC值逐渐增高（放疗后2、3、4个月ADC值分别为0.86、1.13和1.24 μm2/ms，镜像区正常脑组织ADC值分别为0.78、0.82和0.83 μm2/ms，P<0.000 1）。Shahrzad等[18]对小鼠胶质母细胞瘤不同抗血管药物治疗后MRI表现的研究也发现，放疗、放疗+舒尼替丁和放疗+VEGF抑制（VEGF-trap）治疗后肿瘤细胞密度明显减低，小鼠HGG模型在接受治疗[放疗、放疗+舒尼替丁、放疗+（VEGF-trap）]后17 d细胞密度较治疗前分别减少34%、32.9%和48.7%，相应T2WI高信号区域ADC值分别增高了（35±5）%、（35±5）%、（43±8）%（P=0.01），其中联合VEGF-trap治疗者肿瘤细胞密度降低程度更为明显。

相反，HGG治疗后出现ADC值减低或低ADC值提示肿瘤复发或进展。如Gupta等[19]对27例胶质母细胞瘤病人治疗后孤立扩散受限病变的研究发现，扩散受限病变能早期提示真性进展和预测病人预后，扩散受限区域一般在3个月（95%CI：2.6～4.1个月）后出现强化,其中23例（85%）扩散受限区域随后均出现强化，且预测扩散受限区域是否强化不受抗血管治疗的影响（P=0.48）。DWI高信号区域ADC值减低（减低约22.9%）或ADC值低于（0.44～0.97）×10-5mm2/s者总生存期中位数为8.1个月（95%CI：9.7～11.2个月），12个月总生存率为0.521（95%CI：0.345～0.788）。

目前关于平均ADC值在鉴别HGG复发与治疗反应的意义上尚存在争议。大部分研究者认为，ADC值反映测量范围内平均扩散受限程度，对于评估HGG治疗后反应有一定价值。如孟等[20]采用DWI研究22例治疗后HGG，发现放疗损伤组异常强化区域平均ADC值低于肿瘤复发组[损伤组（1 476.40± 453.74）mm2/s，复发组（987.62±309.93）mm2/s，P<0.05]。而其他一些研究则发现其差异不明显，如沙等[21]和白等[22]总共对82例的HGG研究发现，肿瘤复发组与放射损伤组的强化区域的平均ADC值差异无统计学意义（均P＞0.05）。造成这种差异的原因是HGG治疗后不均匀坏死，且ADC值测量受ROI绘制方法、参照影像等影响，ROI常包含小坏死灶，因此平均ADC值测量不能排除肿瘤内坏死灶等非肿瘤组织的影响，价值有一定限度。

3　ADC直方图

ADC直方图是ROI内所有体素ADC值的频数分布柱形图。高场强MRI及以体素为基础的DWI技术可获得ROI内各个体素的ADC值，直方图则用于显示ROI内所有体素ADC值的频数分布，直观显示ROI内ADC值范围及分布状态，包括最小ADC值（ADCmin）及最大ADC值、直方图内各百分位的ADC值水平[包括C5/C10（第5和10百分位数）、中位数/均数]、直方图斜率、峰值等参数。ADC直方图反映了HGG治疗后不均质性变化，因此可有效消除治疗后小坏死灶对存活肿瘤ADC值的影响。

ADC直方图研究显示，无论是否联合抗血管治疗，HGG放疗后异常强化区ADCmin、C5和C10、斜率等参数对真性进展、治疗反应及预测预后均有一定价值。但一般来说，ADCmin受ROI范围及测量极值等因素影响，误差较大；C5或C10则能更有效地反映ROI内细胞最密集区域的ADC值水平。沙等[21]对52例HGG放疗病人联合采用DWI、PWI评价肿瘤复发与放疗损伤，结果发现肿瘤复发组强化区域的ADCmin小于放疗损伤[（0.86±0.21）×10-3mm2/s和(1.17±0.271)×10-3mm2/s，P=0.000]。Yong等[23]在20例HGG术后放化疗联合替莫唑胺研究中发现，真性进展与假性进展的强化区C5为：观察者1为（826± 91）×10-6mm2/s，与（954±104）×10-6mm2/s，观察者2为（832±108）×10-6mm2/s与（8 985±82）×10-6mm2/s（均P＜0.01），界值分别取892×10-6mm2/s与907× 10-6mm2/s时，两位阅片者区分真性进展与假性进展的敏感度和特异度均为90%和80%，其中观察者1真性进展组的强化区域平均ADC值低于有效组[（1 249±180）×10-6mm2/s与（1 448±178）×10-6mm2/s，P=0.023]，而观察者2两组间平均ADC值无差别[（1 293±236）×10-6mm2/s与（1 433±178）×10-6mm2/s，P=0.149]，通过年龄、C5和平均ADC值的多元逐步回归分析发现C5是唯一能区分两者的变量（P= 0.044），平均ADC值不能有效鉴别真性进展与假性进展。上述研究表明，强化对应区域的ADC值C5能有效地鉴别放化疗后HGG的进展与假性进展。

ADC直方图还有助于早期评估抗血管治疗后反应，评估参数包括ADC值中位数和直方图斜率。Martha等[24]对14例HGG复发病人的抗血管治疗后反应进行研究，结果显示，6个月后随访发现真性进展组的T2WI高信号区域ADC直方图的中位数下降（治疗前/后分别为126.5×10-5mm2/s与112×10-5mm2/s，减低6.8%），而有效组则增高（P=0.04）（治疗前/后分别为113.3×10-5mm2/s与136.4×10-5mm2/s，增高7.9%）。ADC直方图斜率增加预示治疗失败，研究显示进展组的斜率治疗后增高45%（0.82至1.40），有效组的斜率治疗后减低3%（2.1至1.5），敏感度和特异度分别为72%和67%。

b值对ADC直方图的评估价值有较大影响，b值越高，对扩散受限越敏感，但随着b值增高，DWI影像信噪比将逐渐减低。目前研究发现高b值ADC直方图C5的鉴别效能高于低b值。Chu等[25]采用b值为1 000 s/mm2和3 000 s/mm2的DWI研究放疗联合替莫唑胺治疗后胶质母细胞瘤进展与假性进展，发现两种b值DWI的鉴别能力不同，b值为1 000 s/mm2和3 000 s/mm2时真性进展异常强化区域的C5均低于假性进展组[进展组与非进展组分别为：b=1 000 s/mm2时，C5：（906±148）×10-6mm2/s与（1 030±130）×10-6mm2/s；b=3 000 s/mm2时，C5：（587±56）×10-6mm2/s与（719±46）×10-6mm2/s；均P＜0.05]，且b=3 000 s/mm2的C5的ROC曲线下面积大于b=1000s/mm2时，两者鉴别准确度分别为88.9%和66.7%。而两种b值成像中进展组与假性进展组的平均ADC值差别无统计学意义[进展组与非进展组分别为：b=1 000 s/mm2，（1 269±101）×10-6mm2/s与（1 329±62）×10-6mm2/s，P=0.616；b=3 000 s/mm2，（873±134）×10-6mm2/s与（920±89）×10-6mm2/s，P= 0.343]。提示高b值的C5较低b值能更准确区分真性进展与假性进展，但目前有关更多b值的相关研究仍较少。

ADC直方图不仅能通过HGG治疗后强化区扩散特性来评估肿瘤治疗反应，而且还能评估T2/ FLAIR信号异常但无强化区域的扩散受限程度，因此可以早期检出非强化区域的肿瘤复发，预测病人预后，对于抗血管生成药物治疗的评估具有重要意义。Wen等[26]采用ADC直方图研究抗血管生成药物治疗的36例多形性胶质母细胞瘤（glioblastoma, GBM），结果显示，T2WI高信号区C10减低能早期提示真性进展，并预测总生存期（overall survival,OS) [多因素Cox回归分析，P＜0.01，风险率（HR）= 0.37，95%CI：0.18～0.79]和PFS（多因素Cox回归分析，P＜0.03，HR=0.52，95%CI：0.29～0.93）。

综上所述，相比于传统的平均ADC值，ADC直方图的各类参数对于早期发现肿瘤进展具有重要意义，特别是抗血管生成药物治疗的HGG病人，ADC直方图能早期发现非强化的肿瘤进展，并且ADC直方图的C5/C10不仅能鉴别真性与假性进展，还能预测病人预后。但ADC直方图影响因素较多，如水肿及炎性病变、肿瘤类型及治疗方法，故单次ADC直方图测量的价值有限，需要动态观察病变ADC值才能更好地评估HGG治疗后改变。

4　fDM

fDM是通过治疗前后2次扩散图获得的ADC值动态改变的功能图，反映治疗前后病变内每一体素ADC值变化，可据此分析治疗前后扩散变化特征与趋势。第1次DWI为治疗前的基准ADC图，第2次为治疗后ADC图，两者相减即可得fDM，运用基准ADC图获取ΔADC，以ΔADC为阈值，将治疗前后ADC值增大＞+ΔADC体素用红色表示，将变化＜-ΔADC的体素用蓝色表示，变化范围介于+ΔADC～-ΔADC的体素用绿色表示。ADC值减低一般提示细胞密度增加，反之则提示细胞减少。但ADC值减低并不一定代表细胞增多，水肿、胶质增生、感染及局部缺血也可引起该现象，因此需结合临床及其他资料进行判断。fDM分类阈值（ΔADC）研究表明，甄别阈值的可信区间范围还与组织结构相关。如Ellingson等[5]发现不同脑组织的ΔADC 95%可信区间不同，白质区为0.25×10-3mm2/s、灰质区为0.31×10-3mm2/s、灰白质混合区为0.40×10-3mm2/s、灰白质和脑脊液混合区为0.75×10-3mm2/s，因此ΔADC受组织扩散特性和ROI范围影响，其可信区间影响HGG治疗后评估的敏感度和特异度[5,27]。

目前已有研究证实fDM能有效发现HGG治疗后T1强化与T2信号异常区域的真性进展及预测预后。ADC值增加的体积或ADC值增加或减少的总体积的变化程度可预测肿瘤化疗反应，fDM较T1WI增强能更早地提示真性进展和治疗反应，fDM增高区域与随后表现为放疗反应的区域基本一致[28-29]。Ellingson等[29]研究50例细胞毒性或抗血管生成药物治疗的HGG病人，发现抗血管治疗病人fDM图上提示细胞增多区域的体积，在连续2次成像期间（4周）增大平均20 μL/d以上则提示真性进展（准确度和特异度分别为93%和91%）；替莫唑胺治疗者增大平均10 μL/d以上亦提示真性进展（准确度和特异度分别为96%和78%）。而且FLAIR信号异常区域fDM图上提示细胞增多区域的比值比增强T1WI能更早地预测真性进展，fDM图上提示细胞增多区域在随后的随访中均出现了影像形态学变化(如T1强化)，与之前研究[1-2]认为HGG瘤体周围FLAIR信号异常区域由水肿和浸润肿瘤细胞构成的结论一致。fDM还能早期评估HGG治疗后的预后，Hamstra等[28]对60例HGG的fDM研究发现，治疗后第3周ADC值增高（增高55×105mm2/s以上）区域的体积超过4%时预测病人生存期为1年，敏感度和特异度分别为68.8%和85%，治疗第1周和第10周体积分别增加1.6%和12.2%的结果与之前研究[17]类似，但敏感度和特异度较低（1周：40.7%，89.5%；10周：40.7%，93.3%），而且病变内ADC值增加区域的体积比例越高，生存期中位数越长。Ellingson等[27]研究77例贝伐单抗治疗后复发的HGG病人发现，无论T1强化或FLAIR信号异常区域的fDM均能有效预测总生存期，强化区域ADC值减少体积＜2 cm3者总体中位存活期较长（OS:256/ 393 d，P=0.001 3），预测生存期为6个月的敏感度和特异度分别为86%和59%；FLAIR异常信号区域ADC减少体积＜13cm3者总生存期较长（OS:304/371d，P=0.003），预测生存期为6个月敏感度和特异度分别为79%和57%。

上述研究表明，HGG治疗后强化区以及FLAIR高信号但无强化区域的扩散特性对于其性质判别具有重要价值，特别是了解抗血管生成药物或细胞毒性药物治疗后无强化区域组织学变化对早期评估真性进展有较大帮助。fDM能发现肿瘤早期进展，预测预后，与其他MR成像技术相比，优势较明显。但fDM图受到诸多因素影响，如2次DWI检查设备和扫描参数必须一致，2次检查ROI范围和位置无差别，病变范围不能过小，且图像后处理时间长，后处理人员主观因素影响较大，使得fDM的广泛应用受到限制。

5　ADC相关参数的联合应用

目前DWI技术在HGG治疗评估的研究方法及成果较多，并常与其他MRI技术联合应用以提高早期评估的敏感性与特异性。单一DWI所得参数虽然能反映HGG治疗后部分组织特性，但不能显示其代谢、血流灌注等特征，因此临床工作及研究中常与其他MRI技术联合应用，包括常规解剖成像、PWI、MRS和磁敏感加权成像（susceptibility weighting imaging，SWI）等技术。DWI与其他技术联合的多模态MRI可提高HGG术后复发与治疗反应甄别的信心。沙等[21]在52例胶质细胞瘤术后放疗后研究发现，联合应用扩散和灌注成像能有效提高鉴别肿瘤复发的准确性，灌注（rCBVmax）和扩散成像（ADCmin）的准确度仅分别为82.7%和76.9%，两者联合应用的准确度可提高至90.4%。

6　小结与展望

DWI的ADC相关参数对HGG术后放化疗后鉴别肿瘤复发、评估肿瘤的治疗反应和预测病人预后具有较大潜力，特别是一些新的ADC相关参数对评估肿瘤经抗血管及细胞毒性药物治疗后复发可提供独特信息，ADC直方图与fDM能早期发现真性进展，预测病人预后。随着MR技术的发展，一些关于DWI新方法不断开发并逐步应用于临床研究，如多b值的DWI，评估神经纤维束受累情况的DTI，综合加权全肿瘤扩散总特性的扩散异常指数[30]和反映肿瘤不均质性的DWI相关的质地分析等在鉴别真性进展与治疗反应的价值有待进一步探索。

另外，肿瘤扩散主要受细胞密度影响，大部分HGG细胞密集，DWI评估具有较高价值，而少数HGG肿瘤细胞并不密集，可能会影响DWI技术对这些非细胞密集HGG治疗后的判断，但目前尚未见按肿瘤细胞是否密集进行HGG治疗后DWI评估研究的文献，这也是目前研究的不足之处。根据以往的研究，除了细胞密度，扩散还受肿瘤细胞膜的通透性和大分子交换、细胞外间隙容积及扭曲程度的综合影响，而放化疗后HGG的肿瘤细胞坏死、结构破坏、大分子增多，因此即使对于肿瘤细胞不密集的HGG，DWI也可能有助于其治疗后的评估，但尚有待于进一步行病理-影像表现精密对照研究证实。

[1]Kathleen MS.Diffusion-weighted MRI as a biomarker for treatment response in glioma[J].CNS Oncol,2012,1:169-180.

[2]Okada H,Kohanbash G,Zhu X,et al.Immunotherapeutic approaches for glioma[J].Crit Rev Immunol,2009,29:1-42.

[3]Stupp R,Brada M,Bent MJ,et al.High-grade glioma:ESMO Clinical Practice Guidelines for diagnosis,treatment and follow-up[J].Ann Oncol,2014,25:93-101.

[4]Wen PY,Macdonald DR,Reardon DA,et al.Updated response assessment criteria for high-grade gliomas:response assessment in neuro-oncology working group[J].J Clin Oncol,2010,28:1963-1972.

[5]Ellingson BM,Malkin MG,Rand SD,et al.Validation of functional diffusion maps(fDMs)as a biomarker for human glioma cellularity [J].J Magn Reson Imaging,2010,31:538-548.

[6]Simon D,Fritzsche KH,Thieke C,et al.Diffusion-weighted imaging-based probabilistic segmentation of high-and low-proliferative areas in high-grade gliomas[J].Cancer Imaging,2012,12:89-99.

[7]Sadeghi N,D'haene N,Decaestecker C,et al.Apparent diffusion coefficient and cerebral blood volume in brain gliomas:relation to tumor cell density and tumor microvessel density based on stereotactic biopsies[J].AJNR,2008,29:476-482.

[8]Sanghvi D.Post-treatment imaging of high-grade gliomas[J].Indian J Radiol Imaging,2015,25:102-108.

[9]Hygino da Cruz LC Jr,Rodriguez I,Domingues RC,et al.Pseudoprogression and pseudoresponse:imaging challenges in the assessment of posttreatment glioma[J].AJNR,2011,32:1978-1985.

[10]Yaman E,Buyukberber S,Benekli M,et al.Radiation induced early necrosis in patients with malignant gliomas receiving temozolomide [J].Clin Neurol Neurosurg,2010,112:662-667.

[11]Ruben JD,Dally M,Bailey M,et al.Cerebral radiation necrosis:incidence,outcomes,and risk factors with emphasis on radiation parameters and chemotherapy[J].Int J Radiat Oncol Biol Phys,2006,65: 499-508.

[12]Sanghera P,Perry J,Sahgal A,et al.Pseudoprogression following chemoradiotherapy for glioblastoma multiforme[J].Can J Neurol Sci, 2010,37:36-42.

[13]Kil WJ,Tofilon PJ,Camphausen K.Post-radiation increase in VEGF enhances glioma cell motility in vitro[J].Radiat Oncol,2012, 25:1-8.

[14]白雪冬,孙夕林,王丹.对胶质瘤术后复发及放射性脑损伤鉴别诊断的影像学研究进展[J].国际医学放射学杂志,2013,36:226-231.

[15]White NS,McDonaid C,Farid N,et al.Diffusion-weighted imaging in cancer:physical foundations and applications of restriction spectrum imaging[J].Cancer Res,2014,74:4638-4652.

[16]Galban S,Lemasson B,Williams TM,et al.DW-MRI as a biomarker to compare therapeutic outcomes in radiotherapy regimens incorporating temozolomide or gemcitabine in glioblastoma[J].PLoS One, 2012,7（e35857）:1-11.

[17]Jost SC,Hope A,Kiehl E，et al.A novel murine model for localized radiation necrosis and its characterization using advanced magneticresonance imaging[J].Int J Radiat Oncol Biol Phys,2009,75:1-9.

[18]Shahrzad J,Caroline C,Warren F,et al.MRI biomarkers identify the differential response of glioblastoma multiforme to anti-angiogenic therapy[J].Neuro Oncol,2014,16:868-879.

[19]Gupta A,Young RJ,Karimi S,et al.Isolated diffusion restriction precedes the development of enhancing tumor in a subset of patients with glioblastoma[J].AJNR,2011,32:1301-1306.

[20]孟名柱,周胜利,苗重昌,等.DWI联合1H-MRS多参数分析鉴别胶质瘤术后复发与放射性脑损伤[J].中国医学影像技术, 2011,27:905-909.

[21]沙琳,范国光,曹倩,等.联合应用PWI与DWI鉴别胶质瘤复发与放射性损伤[J].中国临床医学影像杂志,2013,24:841-845.

[22]白雪菲,牛广明,韩晓东,等.PWI和DWI技术在鉴别脑胶质瘤复发与放射性脑损伤中的价值[J].磁共振成像,2014,5:7-10.

[23]Yong SS,Seung HC,Chul-Kee P,et al.True progression versus pseudoprogression in the treatment of glioblastomas:a comparison study of normalized cerebral blood volume and apparent diffusion coeffiient by histogram analysis[J].Korean J Radiol,2013,14:662-672.

[24]Martha N,Wolfgang R,Georg G,et al.ADC histograms predict response to anti-angiogenic therapy in patients with recurrent highgrade glioma[J].Neuroradiology,2011,53:291-302.

[25]Chu SH,Choi I,Ryoo S,et al.Differentiation of true progression from pseudoprogression in glioblastoma treated with radiation therapy and concomi-tant temozolomide:comparison study of standard and high-b-value diffusion-weighted imaging[J].Radiology,2013,269: 831-840.

[26]Wen Q,Jalilian L,Lupo JM,et al.Comparison of ADC metrics and their association with outcome for patients with newly diagnosed glioblastoma being treated with radiation therapy,temozolomide,erlotinib and bevacizumab[J].J Neurooncol,2015,121:331-339.

[27]Ellingson BM,Cloughesy TF,Lai A,et al.Graded functional diffusion map-defined characteristics of apparent diffusion coefficients predict overall survival in recurrent glioblastoma treated with bevacizumab[J].Neuro Oncol,2011,13:1151-1161.

[28]Hamstra DA,Galban CJ,Meyer CR,et al.Functional diffusion map as an early imaging biomarker for high-grade glioma:correlation with conventional radiologic response and overall survival[J].J Clin Oncol,2008,26:3387-3394.

[29]Ellingson BM,Malkin MG,Rand SD,et al.Volumetric analysis of functional diffusion maps is a predictive imaging biomarker for cytotoxic and anti-angiogenic treatments in malignant gliomas[J].J Neurooncol,2011,102:95-103.

[30]Farjam R,Tsien CI,Feng FY,et al.Investigation of the diffusion abnormality index a s a new imaging biomarker for early assessment of brain tumor response to radiation therapy[J].Neuro Oncol,2014,16: 131-139.

（收稿2015－10－24）

Update DWI technology progress in assessment of post treatment high-grade glioma

S HU Caikun,QUAN

Guanmin,YUAN Tao,LEI Jianming,LIU Xiao.Department of Medical Imaging,Second Hospital of Hebei Medical University,Shijiazhuang 050000,China

The current standard treatment for high-grade glioma(HGG)is resection and followed by radiotherapy and concurrent chemotherapy.Tumor recurrence and post-treatment radiation effects(PTRE)are the most important factors influencing overall survival.The PTRE includes pseudoprogression and radiation necrosis.Post-treatment monitoring should identify tumor progression and PTRE early and effectively.At present,DWI is the most common functional technology in assessment of posttreatment HGG.In recent years,some new MR functional technologies provide new approaches for evaluation HGG response to treatment,including mean apparent diffusion coefficient(ADC),minimum apparent diffusion coefficient(ADCmin),apparent diffusion coefficient histogram,and functional diffusion map(fDM).

Glioma;Treatment;Recurrence;Magnetic resonance imaging;Diffusion-weighted imaging

10.19300/j.2016.Z3878

R739.41；R445.2

A

河北医科大学第二医院影像科，石家庄050000

袁涛，E-mail：420490790@qq.com

*审校者

河北省卫生计生委科研基金（20130199）