磁共振体素内不相干运动定量评估乳腺良恶性病变的价值

谢筱筱，秦乐，叶信健，赵晓君，刘锟，严志汉，程建敏

（温州医科大学附属第二医院，浙江 温州 325027，1.放射科；2.小儿外科）

近年我国乳腺癌患者人数增长迅速。据报道，乳腺癌发病率已经跃居女性恶性肿瘤的第1位[1]。早期诊断和治疗对于提高乳癌患者的整体生存有重要意义。

当前乳腺癌诊断推荐标准是乳腺X线（钼靶）和超声检查，但是前者对于致密型乳腺癌的敏感性差，而后者对于一些特异性分布的非肿块病变（如线样、局灶性、段样）的诊断存在一定盲区。MR因其有良好的软组织分辨率、多方位成像、无电离辐射等特点，逐渐被应用于乳腺癌的早期诊断和术前评估。目前MRI动态对比增强应用较多[2-4]，对乳腺病变的诊出率可达90%～95%，但特异性仍有提升空间[5]。

传统扩散加权成像（diffusion weighted imaging，DWI）是MR动态对比增强的重要补充，但是所得ADC值同时受组织内水分子扩散和微循环灌注所影响，在乳腺良恶性结果上存在着重叠现象[6]。体素内不相干运动（intravoxel inco-herent motion，IVIM）模型由LE BIHAN等[7]提出，可把组织中扩散和灌注区别研究，其定量参数有灌注分数（f）、假性扩散系数（D*）、真实扩散系数（D）及ADC standard。本研究主要定量评估上述4个参数的值，并预测乳腺良恶性病变与参数之间的关系。

1 对象和方法

1.1 对象 收集温州医科大学附属第二医院2017年1月至2017年12月因乳腺病变行乳腺MR检查的患者（均在检查前签署知情同意书）。纳入标准：①在DWI图像上，乳腺内至少有一个病灶最大短径≥1.0 cm；②均行常规DWI和多b值DWI序列检查；③MRI检查前均未采取任何治疗措施（放、化疗等）；④均经手术或穿刺病理证实。符合条件患者50例，均为女性，年龄24～75（44.7±10.3）岁。其中良性29例，包括纤维腺瘤11例，腺病8例，囊肿5例，炎症3例，导管内乳头状瘤2例；恶性21例，包括浸润性导管癌13例，导管内癌4例，黏液癌2例，乳头状癌1例，淋巴瘤1例。本研究经医院伦理委员会批准。

1.2 检查方法 MRI扫描采用3.0T超导磁共振设备（Discovery MR750.GE Healthcare，美国），使用8通道乳腺专用相控阵线圈作为接收线圈。患者俯卧扫描，两乳腺自然悬垂于乳腺线圈内。在行三平面定位扫描之后，扫描横断位TlWI、带脂肪饱和技术的T2WI、单b值弥散加权成像、多b值DWI。扫描参数：T1WI：TR 420 ms，TE最小值，层厚4 mm，层间距1 mm，矩阵320×256；FSE-IDEA-T2WI：TR 5 487 ms，TE 85 ms，层厚4 mm，层间距1 mm，矩阵320×256；单b值弥散加权成像（FOV 32 cm×32 cm，TR 3 600 ms，相位编码R/L，矩阵128×128，b值选择0、1 000 s/mm2）。多b值DWI采用常规自旋回波-回波平面成像（spin-echo，echo-planar imaging，SEEPI）序列，层厚4 mm，层间距1 mm，TR 5 600 ms，TE最小值，矩阵为192×144，FOV 32 cm×32 cm，b值分别为0、20、50、80、100、200、400、800、1 200、2 000 s/mm2，激励次数（NEX）随着b值的增加依次为4、4、2、1、1、2、4、4、4、4。

1.3 图像分析 将采集数据传至GE AW4.5软件系统，利用Function tool中的MADC软件计算IVIM模型的参数值。在DWI图上选取病灶最大层面，结合实性病灶与囊变坏死在不同b值下的衰减差异，避开明显的坏死和囊变区，手动勾画实性病灶的感兴趣区（region of interest，ROI），软件自动生成相关参数，所有数据均重复检查3次，取其平均值。

1.4 统计学处理方法 采用SPSS17.0软件对IVIM模型的各项参数进行分析。计量资料以表示。使用单样本K-S拟合优度检验各样本的正态分布性。正态分布数据行两独立样本t检验，非正态分布数据行非参数检验（Mann-Whitney U检验）进行比较，制作ROC曲线，评估有统计学差异的各参数值对于乳腺良恶病变的诊断效能。P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 IVIM模型参数特征 恶性组的IVIM参数的ADC standard、D、D*和f值分别为（1.10±0.38）×10-3mm2/s、 （0.88±0.24）×10-3mm2/s、 （21.71±28.58）×10-3mm2/s和（24.53±14.54）%，良性组的ADC standard、D、D*和f值分别为（1.69±0.26）×10-3mm2/s、 （1.56±0.25）×10-3mm2/s、 （15.30±6.08）×10-3mm2/s和（17.85±7.09）%。恶性组的ADC standard值、D值均低于良性组（t值分别为5.251和7.714，均P＜0.001），恶性组的D*值、f值与良性组比差异无统计学意义（t值分别为-0.920和-1.643，均P＞0.05）。典型病例见图1-2。

2.2 IVIM模型参数鉴别乳腺良恶性病变的诊断效能 以病理结果为标准，生成IVIM模型参数的ROC曲线。在乳腺良恶病变的鉴别诊断中，ADC standard值和D值的最佳诊断阈值分别为1.26×10-3mm2/s、1.18×10-3mm2/s，即ADC standard值＜1.26×10-3mm2/s或D值＜1.18×10-3mm2/s的乳腺病变诊断为恶性，ADC standard值＞1.26×10-3mm2/s或D值＞1.18×10-3mm2/s的乳腺病变诊断为良性。ADC standard值和D值的ROC曲线下面积分别为0.879（95%CI：0.721～0.965）和0.966（95%CI：0.839～0.999）。ADC standard值区分乳腺良恶性的敏感度和特异度分别为83.33%和95.45%，D值的敏感度和特异度分别为91.67%和90.91%。见图3。

图1 右侧乳腺浸润性导管癌患者的IVIM图像（A-D图分别为ADC standard、D、D*、f图，病灶的ADC standard值、D值、D*值、f值分别为0.91×10-3 mm2/s，0.71×10-3 mm2/s，11.9×10-3 mm2/s，10.7%）

图2 右乳头后方纤维腺瘤患者的IVIM图像（A-D图分别为ADC standard、D、D*、f图，病灶的ADC standard值、D值、D*值、f值分别为1.66×10-3 mm2/s，1.47×10-3 mm2/s，20.3×10-3 mm2/s，20.6%）

3 讨论

DWI作为MR的一种非增强类型，通过水分子扩散运动是否受限反映组织的生理和病理状态，从而提高区分良性和恶性病变的特异性。ADC standard代表了传统的ADC值，相比于良性病灶，当乳腺恶变时，恶性细胞繁殖速度快，细胞密度增加，细胞间隙逐步降低，引起水分子布朗运动范围缩窄，因此恶性组的ADC值理论上应低于良性组，根据结果本组资料实际情况符合理论推测。

图3 IVIM模型参数诊断乳腺良恶性疾病的ROC曲线图（D值的诊断效能高于ADC standard值）

然而，ADC值不仅受水分子扩散的影响，还受微循环影响[8]，尤其是组织的ADC值降低说明该组织有丰富的血液灌流，因此ADC值的精确计算更能说明问题。IVIM模型可通过多个b值的DWI序列计算出分别反映组织水分子扩散和微循环灌注的参数，从而将组织中这两种成分分开来进行研究。与常规ADC相比，f、D*、D 3个参数能更准确地反映组织的生理和病理变化。本研究发现良性病灶和恶性病灶的D值均低于ADC standard，说明后者不仅包含单纯的水扩散运动，还包含组织的微循环灌注，在如实表达组织内水分子扩散受限程度上有缺陷。

本研究中良、恶性组间的D值差异有统计学意义，且恶性组D值明显低于良性组，与既往研究[9-12]结果一致，分析原因可能包括：①恶性病变组织的细胞生长活跃，单位体积内的细胞数量更加密集，细胞间隙变小；②恶性细胞的核浆比值增大。这些因素均制约了恶性病变内水分子的扩散，因此恶性病变D值要低于良性病变。

LIU等[12]研究发现恶性肿瘤的f值高于良性，认为恶性肿瘤血供丰富，f值会随组织微循环灌注上升而升高，所以f值高于良性病变。但靳雅楠等[13]认为恶性组织中细胞密集，会使传统ADC值下降，引起f值的降低，所以乳腺恶性病变f值显著低于良性病变。而LEMKE等[14]研究认为，在较低的b值下（＜200 s/mm2），毛细血管内水分子的微循环灌注效应对DWI信号影响更为显著，在较高的b值下（＞200 s/mm2），微循环灌注效应影响很小，此时起作用的主要是单独水分子扩散运动。本研究结果显示，恶性组的f值高于良性组，但差异无统计学意义，考虑可能是由于b值的选择或是病例数及种类不够丰富造成，有待进一步研究确认。

D*是反映微循环灌注所产生的假性扩散系数，主要受到微循环中毛细血管长度和血液流速影响，本研究良、恶组无明显统计学差异，与LIU等[12]和BOKACHEVA等[10]所得结果相似，其原因可能是一方面D*测量的可重复性不佳[15-16]，另一方面不同类型及分级的乳腺癌的血管分布及复杂程度不同，导致D*的多样性，造成D*值在乳腺良、恶性病变中无明显差异。

利用ROC曲线对于IVIM模型参数中有统计学差异的参数进行分析，得出D值的曲线下面积为0.966，要高于ADC standard，当取最佳诊断界值1.18×10-3mm2/s时，诊断的敏感度和特异度可高达91.67%和90.91%，本研究结果表明，D值是区分良性和恶性乳腺病变的最有价值的诊断指标。

结合前述，DWI IVIM模型参数中ADC standard、D值在乳腺良恶性病变中存在差异，且D值是区分良、恶性乳腺病变的最佳指标。但我们的研究仍存在一些局限性，一方面，本研究中样本量小和病理类型不丰富限制了分层研究，另一方面，b值的设置可能会对IVIM模型的参数产生影响，尤其是对f值测量产生影响，我们将在以后的工作中进一步加以改进。