IVIM-DWI 在胰腺疾病诊断中的应用现状

杨惠君，郝金钢 审校

（昆明医科大学第二附属医院放射科，云南昆明 650101）

胰腺是第二大消化腺，它包括了内、外分泌部，是十分重要的消化相关的脏器，属于腹膜后的器官。近年来，胰腺的疾病在不断增加，特别是胰腺癌的发病率也呈现出上升趋势，胰腺癌是消化道恶性程度最高的肿瘤，且胰腺癌早期起病隐匿，通常有临床表现或体检发现时，已发展成为晚期[1]，有研究表明，至2030 年，预计在美国胰腺癌可能变为第二大癌症致死病因[2]，中国国家癌症中心发布的2018 年最新数据显示，恶性肿瘤发病率的第十位是胰腺癌。因此，提高对胰腺疾病诊断和鉴别的正确率，也成为胰腺疾病后续治疗及预后的关键。随着近年来医学影像学的发展，胰腺疾病的诊断的方法层出不穷，特别是CT 及MRI 等功能影像技术的发展，也为胰腺病变诊断正确率的提高做出了很大的贡献，尤其是MRI 功能成像技术中，逐渐发展起来的体素内非相干运动的弥散加权成像，IVIM-DWI 成为一种胰腺疾病诊断和鉴别的理想方法。

1 IVIM-DWI 的基本原理

1.1 弥散加权成像的原理及其衍生序列

MR 弥散加权成像（diffusion weighted imaging，DWI）是建立在水分子弥散运动的基础上，能对活体组织病理生理改变进行定量参数分析的一种生物标记物，反映了组织的功能代谢[3]，并能对体内各个器官系统的病变进行诊断以及鉴别诊断[1，4]。19 世纪80 年代中期，DWI 第一次应用于人体，很快便开始应用到全身各个系统的病变[5]。MR 弥散加权成像包括单指数模型、双指数模型以及拉伸指数模型[2]等模型，其中单指数模型是其中应用最早，同时也是应用最多的。但是单指数模型获得的表观扩散系数（apparent diffusion coefficient，ADC）通常会偏高，这是因为其中除了水分子运动的弥散效应，还包括了微循环的血液流动[6]，这样得出的组织特征可能并不可靠。于是，1986 年Le Bihan 等[6-7]提出了体素内不相干运动（intravoxel incoherent motion，IVIM）的概念。

1.2 IVIM-DWI 的优势及算法

IVIM-DWI 相较单指数模型DWI，不仅能较好地体现出水分子的弥散运动所产生的效应，同时也可以反映出微循环的灌注，是由单指数模型衍生而来的双指数模型[6-7]。单指数模型DWI 常仅通过采集高低两个b 值来进行计算，而双指数模型则通过采集多个b 值和模型的MR 信号，进行双指数曲线的拟合分析后，可以同时获得量化了真实的组织扩散及血流灌注的图像[7]，从而为诊断提供更多的信息。双指数模型的计算公式是：Sb/S0=（1－f）×Exp（－bD）+f×Exp［－b（D+D*）］，其中的f 值代表了灌注分数，其是微循环的灌注效应与总的扩散效应的容积百分比，值在0～1 之间；单纯扩散系数D 值的单位为mm2/s，反映了选中区域中的单纯水分子扩散所产生的效应；D*值是指假扩散系数，说明了所选区域局部血流灌注所产生的扩散效应，单位用mm2/s 表示；S0指的是扩散梯度为0 时的信号强度；Sb则表示扩散梯度为b 值时的信号强度[6-10]。

2 IVIM-DWI 对胰腺疾病的诊断

IVIM-DWI 最早应用于脑部等呼吸运动相对较少的检查部位，后逐渐应用到其他部位的检查。1999 年，Yamada[9]等首次将IVIM-DWI 应用于腹部，但是由于当时技术发展还跟不上，扫描的图像质量较差。随着磁共振的更新换代，IVIM-DWI开始被广泛应用于腹部。下面就来对目前IVIM-DWI 在胰腺疾病应用得较多的研究中的诊断现状进行阐述。

2.1 IVIM-DWI 对胰腺癌的诊断

2009 年，Lemke 等[11]进行了对ADC 值和IVIM-DWI 对胰腺导管腺癌（pancreatic ductal adenocarcinomas，PDAC），与正常胰腺组织鉴别的效果的评估，结果显示扩散系数D 值不能对二者进行鉴别，而灌注分数f 值则是鉴别二者最好的参数值，正常胰腺组织的灌注分数f 值高于PDAC，并且多b 值的采集能很好的提高f 值的稳定性，提高诊断的灵敏度和特异度。除此之外，采用多b值有助于区分肿瘤、胰腺的血管和主胰管[12]。马婉玲等[1]研究表明，IVIM-DWI 测得的正常胰腺组织的ADC 值及f 值高于PDAC，而D 值低于PDAC，并且D 值在其中的诊断效能是最高的。De Robertis等[13]计算了表观扩散系数ADC 值，扩散慢成分D值、不相干微循环Dp 值和灌注分数f 值，结果显示ADC 值不能较好的区分正常胰腺组织与胰腺的病变（P=0.109），而D 值，Dp 值，和f 值可以区分（P<0.001），存在统计学差异，尤其是，与正常胰腺相比，PDAC 的D 值较高，而Dp 值和f 值较低。

Rong D 等[14]研究了IVIM-DWI 鉴别PDAC 中的转移性淋巴结站和非转移性淋巴结站，结果是非转移性淋巴结站的平均D 值、D*值、f 值和ADC值这4 个值均比转移性淋巴结站高，并且其中诊断效能最好的是D 值，测得的区分转移和非转移淋巴结的最佳值是：D=1.180×103mm2/s，D*=14.750 ×103mm2/s，f=20.65%，ADC=1.390 ×103mm2/s。马婉玲等[15]还进行了IVIM-DWI 定量参数对PDAC 的分化程度评估的研究，研究显示低分化PDAC 的慢表观扩散系数ADCslow值较高-中分化PDAC 明显增高，而f 值较高-中分化PDAC低，因此IVIM-DWI 的ADCslow 值和f 值对低度分化PDAC 与高-中分化PDAC 进行鉴别，并能够对其进行术前的病理分级。Ma Chao 等[16]的研究结果是多b 值DWI 衍生的单指数与双指数模型扩散参数与PDAC 及肿瘤分期或肿瘤特征无相关性，当ADC 值=20 mm2/s 时，鉴别PDAC 与正常胰腺组织的准确率是最高的。Elizabeth M 等[17]证明在PDAC 中，纤维化与D 值呈负相关，与f 值呈正相关，提示基质增生会影响灌注和扩散效应；ADC2b在致密纤维化的肿瘤中是低值，也许可以作为纤维化结构的生物标志物。

2.2 IVIM-DWI 对神经内分泌肿瘤的诊断

胰腺神经内分泌肿瘤 （pancreatic neuroendocrine tumors，PNETs）占胃肠道胰腺神经内分泌肿瘤的7%～9%，它在基因组、表型和生物学三个不同的水平上高度异质。在IVIM=DWI 上，Klau 等[18]发现PNETs 的灌注分数f 值较PDAC 的f值高；而D 值则较低；D*值则不能鉴别PDAC 和PNETs；组织学肿瘤特征参数微血管密度MVD 值在PNETs 较PDAC 的值高；IVIM-DWI 的f 值与MVD 值有明显的关联。Kang 等[19]研究显示IVIM-DWI 在PNETs 的Dfast 和f 值均高于PDAC，差异具有统计学意义（P<0.0001），且在ROC 曲线分析中，Dfast 和f 值与ADC 值和Dslow 值相比，在鉴别中更具有意义。马婉玲等[1]研究结果表明PNETs 的ADC 值、D* 值和f 值的三个值均高于PDAC 的值，而其中鉴别二者是D*值诊断效能最高。而马露等[20]发现乏血供的PNETs f 值高于胰腺癌，D 值低于胰腺癌，差异有统计学意义（P<0.05），D*值及ADC 值的P>0.05，差异均无统计学意义。De Robertis 等[13]发现PNETs 与PDAC 相比，具有较高的Dp 值和f 值以及较低的D 值。综上，f 值可以有效地将PDAC 和PNETs 区分开来，其他值的结果仍尚无统一定论。

Lotfalizadeh 等[21]进行了DWI 预测PNETs 级别高低的研究，肿瘤的级别越高，平均ADC 值和D值就会明显减低；并且肿块的体积也越大。Guo C等[22]研究表明ADC 值与PNETs 的分级、有丝分裂计数和Ki-67 增殖指数均表现为负相关。二者研究结果基本一致。De Robertis 等[23]的结果显示全肿瘤的ADC 值柱状图分析，可能是一个有价值的可以进行预测PNETs 的侵袭性的非侵入性工具，ADCentropy 和ADCkurtosis 值是识别具有更高生物侵袭性的PNETs 的最准确的柱状图衍生参数，在更高级别的肿瘤和血管侵犯、淋巴结和肝转移中显著较高。

2.3 IVIM-DWI 对慢性胰腺炎的诊断

慢性肿块型胰腺炎与PDAC 这两者由于影像表现上会存在交叉重叠，因而区分两者常会存在困难，IVIM-DWI 的出现能够为二者的鉴别诊断提供更多的信息。Klauss 等[24]研究显示，ADC 值在50～300 mm2/s 时，可以对慢性肿块型胰腺炎和PDAC 进行鉴别，且灌注分数f 值对于鉴别慢性肿块型胰腺炎和PDAC 的效能比ADC 值高，是较为有效的参数值。Kang 等[19]研究表明了IVIM-DWI的Dfast 值和f 值在慢性胰腺炎中均较PDAC 高。在前期研究中发现f 值对慢性肿块型胰腺炎与胰腺癌的鉴别差异有统计学意义（P< 0.001），而D、ADC、D 值的鉴别能力较差，差异无统计学意义（P=0.326）；PDAC 的f 值与慢性胰腺炎相比差异有统计学意义（P<0.001），但D*值（P=0.327）、D 值（P=0.128），差异无统计学意义（P>0.05），且f 值的诊断效能是最好的[25-26]。

2.4 IVIM-DWI 对自身免疫性胰腺炎的诊断

Klau 等[27]的研究显示自身免疫性胰腺炎（autoimmune pancreatitis，AIP）和PDAC 之间的f值存在差异，且AIP 的f 值较PDAC 的更高。Song等[28]研究结果为与PDAC 相比，肿块型AIP 的ADC值显著降低，且在多变量分析中，均匀强化、穿管征、ADC 值小于0.9407×103mm2/s 对区分肿块型AIP 与PDAC 有显著意义。De Robertis 等[13]的结果也表明AIP 的f 值与PDAC 相比较高，二者f 值存在差异（P=0.024），并且，Dp 值和f 值在AIP均较正常的胰腺组织及PNETs 值要低。

3 小结

IVIM-DWI 诊断胰腺疾病存在的不足，现有研究大多数样本量都较少，未来需要更多的样本来支持进一步的研究。磁共振检查应该要尽量减少图像的伪影及提高信噪比，但是这些还需要更多的去研究，才能保证图像的质量和配准。胰腺的血供是复杂的，已有研究表明双指数模型也存在一定的局限性，因而，新发展的拉伸扩散和贝叶斯IVIM 拟合等替代模型和拟合算法可以提高IVIM参数估计的一致性和准确性。IVIM—DWI 的参数容易受到b 值的影响，低b 值可以显示出组织的灌注，但是对于低b 值的选取还有待于更多的研究，目前尚无统一的定论。

总之，IVIM-DWI 较传统的单指数模型的DWI对于胰腺病变的诊断更具用优势，其多参数定量分析可以将真正的弥散效应与灌注效应进行区分。而单指数模型常同时包含二者的效应，对病变的诊断易存在重叠。IVIM-DWI 可作为一种影像学上的生物标志物，无需采用侵入性的手段，仅通过获得多个参数，就能对病变进行分析，增加对病变的识别能力，从而有助于诊断及鉴别诊断，选择正确的治疗方式，提高患者预后及生存质量。随着研究的不断深入及计算机软件的升级换代，相信会被越来越多的应用到临床实践中来，为临床的诊断、治疗和预后提供帮助。