表观扩散系数灰度直方图在乳腺良恶性病变鉴别中的价值

靳雅楠，张 焱，程敬亮，胡 瑛

郑州大学第一附属医院磁共振科 郑州 450052

乳腺癌是女性常见的恶性肿瘤，且发病年龄日趋低龄化。病变的早期发现及良恶性病变的准确鉴别极大地影响着患者手术方式的选择及预后。近年来，MRI在乳腺病变的筛查及诊断中发挥着越来越重要的作用，其具有较高的敏感度及阳性预测值[1]，但其特异度和阴性预测值变异较大[2]，因此其在乳腺良恶性病变的鉴别诊断中仍然面临挑战[3]。灰度直方图分析可以量化病变内信号强度分布，从而反映病变内部的组织异质性[4]，从而更准确地鉴别良恶性病变。本研究旨在探讨扩散加权成像(DWI)灰度直方图分析对鉴别乳腺良恶性病变的价值。

1 对象与方法

1.1研究对象回顾性分析郑州大学第一附属医院符合以下标准的患者的MRI及临床资料。患者入组标准：①完成乳腺磁共振T1加权成像(T1WI)、T2加权成像(T2WI)、T1WI动态增强扫描、DWI。②扫描完成后2周内行手术穿刺或病理穿刺明确病理结果。③扫描前未进行任何治疗。④扫描图像质量佳，无明显运动伪影。共82例患者(92个病灶)入组，所有患者均为女性，年龄12～76岁，中位年龄43岁。

1.2设备与扫描方法采用GE Discovery 750 3.0 T超导型MRI扫描仪，8通道乳腺专用相控线圈，患者俯卧位，足先进。①MRI平扫参数。轴位T1WI:TR/TE 640 ms/7.6 ms，FOV 320 mm×320 mm，矩阵512×512，层厚/层间距4 mm/1 mm；轴位脂肪抑制T2WI:TR/TE 2 587 ms/85 ms，FOV 320 mm×320 mm，矩阵512×512，层厚/层间距4 mm/1 mm。DWI: b=0和800 s/mm2，激励次数=4，TR/TE 3 600 ms/76 ms，FOV 320 mm×320 mm，矩阵256×256，层厚/层间距4 mm/1 mm。②CE-MRI。轴位容积成像序列Vibrant：TR/TE 3.9 ms/1.7 ms，FOV 360 mm×360 mm，矩阵512×512，层厚/层间距1.4 mm/1 mm。蒙片扫描结束后，采用高压注射器以2.0 mL/s速度经肘静脉注射Gd-DTPA，剂量为0.1 mmol/kg，注射后追加20 mL生理盐水冲管，延迟20 s后启动动态扫描，再扫描5个时相，每个时相扫描时间为59 s。

1.3图像分析及数据测量将所有患者MRI图像以bmp格式导出，保持所有图像窗宽、窗位一致。使用MaZda软件对病变图像信息进行提取，在表观扩散系数(ADC)灰度直方图(DWI序列自动生成)上选择病变最大层面，沿病灶边缘手动勾划感兴趣区(ROI)。在图像数据提取之前进行灰阶水平的标准化，从而减小亮度和对比度变化对结果的影响[5]。软件自动生成所有ROI的灰度直方图，并获得灰度平均值，方差，偏度，峰度，第10、50、90、99百分位数。

2 结果

2.1病理学检测结果82例患者92个病灶中良性病变42例，包括纤维腺瘤22例(图1)、腺病7例、乳腺囊肿1例、导管内乳头状瘤5例、乳腺炎症7例；恶性病变50例，包括浸润性导管癌35例(图2)、导管内癌7例、鳞癌2例、浸润癌合并导管内癌6例。

A:纤维腺瘤合并导管扩张(HE,×200)；B:动态增强早期，右乳类圆形强化影；C：ADC图上显示病变呈稍低信号影；D:在ADC图上沿病变边缘勾划的ROI

图1 13岁女性患者右乳占位MRI增强扫描及ADC直方图分析

A:乳腺浸润性癌(非特殊性)，WHOⅡ级(HE,×200)；B:动态增强早期，右乳团块状强化影，边缘不规则；C：ADC图上显示病变呈明显低信号影；D:在ADC图上沿病变边缘勾划的ROI

图2 54岁女性患者右乳占位MRI增强扫描及ADC直方图分析

2.2ADC灰度直方图参数分析乳腺恶性病变的灰度平均值及第10、50、90、99百分位数均低于良性病变，偏度高于良性病变，而方差、峰度及第1百分位数在乳腺良恶性病变中差异无统计学意义(表1)。根据各参数的ROC曲线获得各参数鉴别乳腺良恶性病变的敏感度和特异度，其中灰度平均值和第50百分位数具有较高的诊断价值，其AUC分别为0.816、0.829，其相应的敏感度和特异度分别为0.738、0.820和0.786、0.760。参数诊断效能见表2。

表1 ADC直方图参数在乳腺良恶性病变的比较

表2 ADC直方图各参数诊断乳腺良恶性病变的效能

3 讨论

DWI可以无创地检测活体组织内水分子的扩散运动，从而反映组织内微观结构。组织内水分子扩散受限程度由ADC值进行量化，其大小与组织内细胞密度、细胞增殖的活跃程度及细胞内血管化程度相关[6]。乳腺良恶性病变的ADC值有显著差异[7]，恶性病变组织内细胞致密，细胞增殖活跃，其ADC值较良性病变明显降低。

灰度直方图是纹理分析的一种，它的一阶统计参数包括像素内信号强度的平均值、最大值、最小值、熵、标准差、偏度、峰度等[8]。既往研究[5,9-10]多采用常规及增强MRI序列进行纹理分析，与常规及增强MRI序列相比，ADC图作为功能成像方法，可能含有更丰富的纹理信息。本研究结果显示，ADC图的灰度平均值，偏度，第10、50、90、99百分位数在乳腺良恶性病变中差异均有统计学意义，其中乳腺恶性病变的灰度平均值及第10、50、90、99百分位数显著低于良性病变，偏度显著高于良性病变，方差、峰度及第1百分位数在良恶性病变中差异无统计学意义。

ADC图的灰度直方图参数通过对组织内扩散速率的分类，进而反映肿瘤组织内的生物学异质性并预测肿瘤的侵袭性及预后情况[11]。这些参数可以描述肿瘤内部信号分布的均匀度及规则性[12]，从而评估肿瘤的异质性，这是灰度直方图参数鉴别乳腺良恶性病变的基础。峰度通过计算组织内像素分布的大小，反映了灰度直方图的峰值[13]，它是峰值高度的位置，预示着ADC值的最大频率[14]。有学者[15]发现恶性甲状腺结节的ADC直方图峰度值低于良性甲状腺结节，认为甲状腺癌较良性甲状腺病变有更高的异质性，其组织成分更复杂，导致ADC灰度直方图呈现平峰。本研究中乳腺恶性病变的峰度低于良性病变，但差异无统计学意义，作者分析原因可能为本研究入组的良性病变腺病和乳腺炎症比例较大，这2种病变的异质性较高，且恶性病变勾划ROI包含了肿瘤的所有区域，包括了肿瘤的坏死、囊变、出血等，这可能是两者峰度无差异的原因。偏度是用来衡量ADC值分布不对称性。本研究结果显示，乳腺良恶性病变ADC值的偏度差异有统计学意义，恶性病变的ADC值偏度高于良性病变。乳腺良恶性病变的ADC值差异有统计学意义，其可以在一定程度上解释乳腺良恶性病变在ADC值不对称分布中的差异。

灰度直方图的灰度平均值表示ROI内灰度的平均值，反映的是数据的集中趋势和平均水平[16]，灰度值越高意味着ROI内更多明亮的区域。本研究结果显示乳腺恶性病变的灰度平均值显著低于良性病变，乳腺恶性病变内细胞增殖快，细胞密度高，DWI明显扩散受限呈高信号，ADC图则呈明显低信号，乳腺恶性病变ADC图信号明显低于良性病变，因此可以解释两者的灰度平均值存在差异。方差则反映了ROI内的像素值与平均值的离散程度，方差越大，表示相应ROI内像素分布越离散、紊乱[17]，可以一定程度地反映组织的异质性。本研究中乳腺良恶性病变的方差比较，差异无统计学意义，且恶性病变稍低于良性病变。有学者[16]在鉴别颅内胶质母细胞瘤和转移瘤时认为，胶质母细胞瘤较转移瘤更容易囊变、坏死、出血，因此其方差较转移瘤大。作者的研究结果与之相悖，分析其原因，本组病例中良性病变除了实性良性肿瘤外，还纳入乳腺炎症、乳腺囊肿及腺病等异质性较高的病变，因此导致乳腺良恶性病变的方差比较时差异无统计学意义。本研究中，除了第1百分位数外，第10、50、90、99百分位数在乳腺良恶性病变中差异有统计学意义，恶性病变的第10、50、90、99百分位数均显著低于良性病变。

本研究的局限性：①本研究ROI选择在病变的最大层面，未包括病变的全部体积，因此不能反映全部病变的直方图特征。②在乳腺恶性病变勾划ROI的过程中，未排除坏死、囊变及出血区域，因此恶性病变的异质性分析不能反映肿瘤实性区域的异质性特点，需要进一步研究。

综上，ADC直方图可以更精确地分析乳腺良恶性病变图像的差异，提供更多的参数来鉴别乳腺病变的良恶性，为临床的诊断、治疗提供了更客观的依据。