ADC全瘤直方图鉴别颅内孤立性纤维瘤/血管外皮瘤与血管瘤型脑膜瘤

何文乐，李晓丹，郭柳姬，吴元魁

中枢神经系统孤立性纤维瘤/血管外皮瘤(solitary fibrous tumor/ hemangiopericytoma，SFT/HPC)是一种罕见的脑膜间叶细胞起源的肿瘤，其发病率有逐年上升的趋势[1-2]，在临床上是脑膜瘤的鉴别诊断中一个需要重点考虑的病变。而众多脑膜瘤亚型中，尤其以血管瘤型脑膜瘤(angiomatous meningioma，AM)与SFT/HPC的影像表现较为相似[3-5]。尽管两种肿瘤实体血供均较丰富，然而SFT/HPC具有恶性生物学行为，易复发及发生颅外转移，主要治疗手段为手术完全切除及术后放疗[1,6-7]，与AM仅需手术切除的临床治疗策略明显不同[8]。因此，术前准确鉴别二者具有重要的临床意义。

MRI检查是评估脑肿瘤的重要方法，但影像征象的评估常存在较大的主观性。扩散加权成像技术(diffusion weighted imaging，DWI)能提供反映肿瘤组织内水分子扩散运动的量化信息，有助于二者的鉴别诊断。手工选择局部感兴趣区(region of interest，ROI)是评估肿瘤ADC值最常用的方法，然而可能存在一定的主观性和随机误差，且不能反映肿瘤整体组织学特征的空间异质性，可能稀释甚至掩盖不同病变之间微小但至关重要的差异。而全瘤ADC直方图分析法相对于传统的局部ROI测量方法，能更为客观、敏感地显示肿瘤内部的异质性[9]。已有研究显示ADC全瘤直方图分析法及局部ROI测量法均可用于SFT/HPC与AM的鉴别[10-12]，但尚未有研究明确ADC全瘤直方图分析法在鉴别二者时是否优于传统局部ROI测量方法。因此，本研究的目的是比较两种方法在鉴别SFT/HPC与AM中的诊断效能及稳定性。

材料与方法

1.研究对象

本研究经我院医学伦理委员会批准。搜集我院病例数据库中2011年1月-2017年10月共21例SFT/HPC 及20例AM患者的病例资料。所有患者在MRI检查前均未进行手术或放化疗，并在MRI检查后2周内经手术病理明确诊断。其中9例SFT/HPC及3例AM 患者因未行DWI序列MRI扫描而被排除，1例AM患者因病灶几乎完全为囊性且合并明显出血而被排除。最终共28例患者纳入本研究，其中SFT/HPC患者12例：男9例、女3例，年龄15～71岁、平均(51.1±16.1)岁；AM患者16例：男10例、女6例，年龄36～66岁、平均(55.6±8.8)岁。

2.MRI扫描

使用GE Signa Excite 3.0T磁共振扫描仪和8通道头线圈。常规扫描序列和额参数如下。横轴面及矢状面T1WI：TR 2500 ms，TE 24 ms，层厚6 mm，视野24 cm×24 cm，矩阵320×224；横轴面T2WI：TR 5100 ms，TE 130 ms，层厚6 mm，视野24 cm×24 cm，矩阵512×288；；横轴面DWI：采用单次激发平面回波成像序列，TR 6000 ms，TE 75.5 ms，层厚6 mm，视野24 cm×24 cm，矩阵130×128，b=0和1000 s/mm2；对比增强T1WI：使用高压注射器以2.0～2.5 mL/s流率静注团注Gd-DTPA，剂量0.25 mol/kg，对比剂注射完毕后立即以相同流率注射20 mL生理盐水冲管。

3.病理诊断

所有肿瘤均行全瘤体切除术，病理标本经4%甲醛溶液固定，常规脱水、石蜡包埋，4 μm切片，常规HE染色后在光镜下观察。12例SFT/HPC以及4例AM患者的标本进行了免疫组织化学染色，由一位经验丰富的神经病理学医师根据2016年WHO中枢神经系统肿瘤分类标准对肿瘤的病理表现进行评估。

4．图像后处理

采用GE ADW 4.6工作站的FuncTool software进行图像后处理。根据b值为0和1000 s/mm2的DWI数据，采用单指数模型进行数据分析和图像重建，获得ADC图。将所有MRI数据以DICOM格式传输至一台独立的个人电脑以进一步分析。由2位具有2年以上中枢神经系统影像诊断经验的放射医师在不知道病理结果的情况下，采用3D-Slicer 4.9.0软件(www.slicer.org)进行局部及全瘤ROI的勾画。局部ROI测量方法：操作者在三个肿瘤最大层面上于瘤体的实性部分手工勾画ROI，直径为5～20 mm，根据肿瘤的大小调整ROI的大小，取3个层面上所测得的各ROI的ADC值的平均值(ADCaver)作为肿瘤的ADC值。全瘤ROI测量方法：参考对比增强T1WI和DWI(b=1000 s/mm2)来确定肿瘤的边缘，排除可见的磁敏感伪影所致的异常信号，同时避开瘤周血管及水肿带。在包含肿瘤的每一层ADC图像上手动勾画ROI，以包括整个肿瘤的体积，ROI边缘范围稍小于肿瘤边界以减少部分容积效应的影响。全瘤ROI中所有体素的ADC值被提取至SPSS 23.0统计分析软件进行直方图分析，计算以下直方图参数的值：ADC均值(ADCmean)、中位ADC值 (ADCmedian)、最大ADC值(ADCmax)、最小ADC值(ADCmin)及第5、10、25、75、90和95百分位数(ADCP5、ADCP10、ADCP25、ADCP75、ADCP90及ADCP95)。

表2 SFT/HPC和AM的ADC直方图参数值及比较 (×10-6mm2/s)

表3 ADCmin和ADCP5的诊断效能指标

注：最佳截断值通过计算最大约登指数确定；括号内数据为95%置信区间。

5．统计学分析

使用SPSS 23.0软件进行统计学分析。采用组内相关系数(intra-class correlation coefficients，ICC)分析两位医师测量的各个直方图参数值的测量者间一致性，以两者测量结果的平均值作为最终测量值。所有连续变量均以均值±标准差表示。采用Fisher精确检验法比较SFT/HPC组与AM组在性别及发病部位上的差异。采用两独立样本t检验比较年龄及各项直方图参数值的组间差异。以P<0.05为差异有统计学意义。通过受试者工作特征(receiver operating characteristic，ROC)曲线评估有统计学差异的直方图参数在鉴别SFT/HPC与AM中的诊断效能，并确定最佳截断值。

结 果

1.病理检查结果

本研究中12例SFT/HPC中包括WHO Ⅰ级3例，Ⅱ级6例，Ⅲ级3例。光镜下可见肿瘤多由密集的梭形及多角形细胞组成，肿瘤细胞沿着呈“鹿角”样的血管周围分布，部分区域易见核分裂像，Ki-67指数平均为11.9%±11.2%。16例AM均为WHO I级，光镜下显示肿瘤内由大量大小不等的血管组成，壁厚薄不一，其间可见肿瘤细胞呈旋涡状、编织状排列，胞浆丰富，核分裂像少见。4例行免疫组化的AM病例中，Ki-67指数为3%者1例，<1%者3例。

2.临床指标和MRI结果

SFT/HPC组和AM组中患者的性别、年龄及发病部位见表1。三个指标在两组间的差异均无统计学意义(P>0.05)。

表1 SFT/HPC和AM的性别、年龄及发病部位

注：a采用两独立样本t检验；b采用Fisher精确检验。

两组的ADCaver及ADC直方图参数的测量结果及比较见表2、图1～2。两组中局部ROI法测量的ADCaver的数值范围有重叠(图3)，两组间的差异无统计学意义(P>0.05)。直方图参数中，SFT/HPC组的ADCmin和ADCP5均低于AM组(图3)，差异有统计学意义(P<0.05)；两组间其它ADC直方图参数的差异均无统计学意义(P>0.05)。各项ADC参数在测量者间的一致性均为优，ICC范围为0.874～0.999(表2)。

ADCmin及ADCP5鉴别SFT/HPC和AM的ROC曲线见图4，各项诊断效能指标见表3。结果显示，ADCmin具有较高的诊断效能，最佳截断值为569.00×10-6mm2/s，其ROC曲线下面积为0.86，对应的敏感度和特异度分别为81.3%和83.3%。

图1 SFT/HPC患者，女，39岁。a)T2WI示右侧额颞部肿块位于大脑凸面，邻近颅骨增厚，瘤周有流空血管影；b)增强扫描示肿块明显强化，中央可见坏死区；c)ADC图，黑色粗虚线所示为全瘤ROI，注意坏死区被包括在内，细虚线所示为局部ROI；d)基于全瘤的ADC直方图，显示相对较低的累积ADC值和较平缓的峰态，ADCmin为386×10-6mm2/s。 图2 AM患者，女，61岁。a)T2WI示右枕部大脑凸面可见不均匀高信号肿块；b)增强扫描示肿块明显强化，矢状窦受侵，未见脑膜尾征；c)ADC图，黑色粗虚线所示为全瘤ROI，圆形细虚线为局部ROI；d)基于全瘤的ADC直方图，显示相对较高的累积ADC值和较陡峭的峰态，ADCmin为807×10-6mm2/s。

图3 SFT/HPC及AM组中ADCmin、ADCP5及ADCaver值分布箱图，ADCmin在两组间的差异最为明显。 图4 ADCmin和ADCP5鉴别SFT/HPC与AM的ROC曲线，曲线下面积分别为0.86和0.72。

讨 论

本研究显示，传统的局部ROI测量法获得的肿瘤平均ADC值不能有效鉴别SFT/HPC与AM，而基于全瘤体的ADC直方图分析法有助于二者的鉴别，直方图参数中ADCmin与ADCP5具有较高的诊断价值。而且直方图参数较局部测量法的平均ADC值具有更高的测量者间一致性。

既往研究采用传统局部ROI测量方法评估ADC值鉴别SFT/HPC与AM的作用，然而结论并不一致。邝欢等[10]及陈晨等[11]的研究结果显示AM的ADC值低于HPC，而叶爱华等[13]的研究中显示两者的ADC值未见明显差异。本研究结果显示，尽管SFT/HPC的平均ADC值略低于AM，然而两组数据重叠较大，难以得到准确的区分。提示两种肿瘤的整体扩散情况相仿，可能是因为两者整体组织组成相似，均含有大量血管成分[3]，平均ADC值所提供的整体扩散信息难以准确鉴别两者。本研究结果与陈晨等[10]及邝欢等[11]的研究结果并不一致，这可能与局部ROI选取过程中的主观性、随机性有关，这在病例数偏少以及肿瘤异质性强的情况下表现更为明显。其次，本研究中参考最新的WHO中枢神经系统肿瘤分类[2]，将SFT及HPC均纳入研究，与既往的研究有所不同。

基于全瘤的ADC直方图分析法可获得多种参数，能进一步分析肿瘤的异质性，已成为评估脑肿瘤的一种重要手段[14-16]。在本研究中，SFT/HPC组的直方图参数中最小ADC值(ADCmin)、第5百分位数(ADCP5)均明显低于AM组，这2个参数对两种肿瘤的鉴别具有较高的诊断价值，与既往文献报道基本一致[12]。这主要是因为SFT/HPC病灶内异质性较明显，除血管成分外，部分区域细胞密集、增殖旺盛，这些区域水分子扩散受限，ADC值较低[18]，这些特征在II、III级SFT/HPC(本组资料中为9例，占比为9/12)中较为明显[2,17]。有研究结果显示，全瘤最小ADC值以及第5百分位数值与肿瘤增殖指数Ki67呈明显负相关，可能代表了瘤内扩散受限最明显、细胞密度最高的区域[19-20]。而血管瘤型脑膜瘤主要成分是血管组织，脑膜瘤细胞多呈散在分布，增殖活性较低，组织结构较为疏松[21]，因而ADC值较高。在本研究中，SFT/HPC组Ki-67细胞增殖指数平均值为11.9%，明显高于AM组。Liu等[22]的研究显示，HPC与AM的最小ADC值的差异无统计学意义，与本研究结果不同。这可能是因为本研究的方法与之不同，全瘤分析法能更敏感地获得病灶真实的最小ADC值，因此能发现两者间的微小差异。

本研究显示各直方图参数的测量者间一致性高于局部ROI法测量的ADC平均值，提示基于全瘤的ADC直方图分析法在鉴别SFT/HPC与AM时具有更高的稳定性。全瘤勾画ROI无需测量者选择特定感兴趣区，明显减少操作过程的主观性，提高了测量结果的可重复性，这与既往的研究结果一致[23]。虽然本研究中对于肿瘤边界仍需人工判定，但SFT/HPC与AM病灶的边界均比较清晰，强化明显，对肿瘤范围的判定较为明确，因而测量者水平对靶区勾画的影响较小。

本研究仍存在以下不足之处。首先，本研究属于回顾性研究，且样本量较小，仍需更大样本的实验进一步验证。其次，SFT/HPC不同级别间的差异并未被考虑在内，尤其是在样本量较小的条件下，不同级别肿瘤的组成可能对研究结果造成影响。最后，尽管目前全瘤勾画ROI法的操作过程仍较为耗时，但随着医学图像自动分割技术的发展，基于全瘤的影像学评估会有越来越大的临床应用前景。

综上所述，相比局部ROI法测量的ADC值，基于全瘤的ADC直方图分析法能更敏感地反映SFT/HPC与AM组织内水分子扩散运动方面的差异，从而能有效鉴别两种肿瘤，其中最小ADC是最有潜力的鉴别诊断指标。