MRI T2WI图像纹理参数判断肝细胞癌微血管侵犯的价值

刘冬 李义 曾庆

肝细胞癌手术切除后5年内复发率约70%，行肝移植术后，5年内复发率约35%[1]。肝细胞癌复发与病理类型等存在关系，而血管侵犯被证实与患者预后存在密切关联[2]。血管侵犯包括微血管侵犯(MVI)和大血管侵犯(MI)两种类型，其中MI通过常规影像学检查，容易被发现[3]。MVI的探查则具有一定难度，容易漏诊。研究表明MRI的T2WI序列对肿瘤性质鉴别具有较高敏感性[4]。目前关于其诊断MVI的研究较少。本研究旨在分析MRI T2WI对肝细胞癌MVI的判断价值，现报道如下。

资料与方法

一、一般资料

纳入2016年6月至2019年6月南阳市中心医院82例肝细胞癌患者，男45例，女37例，年龄40～80岁。肿瘤直径1.04～4.95 cm，平均(3.13±0.47)cm；分化程度：高、中、低分化分别为33、38、11例；临床分期：Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ期分别为15、31、36例；既往病史：慢性乙型肝炎24例，慢性丙型肝炎16例。

二、纳入与排除标准

纳入标准：①经病理确诊为肝细胞癌；②术前行影像相关检查；③入院前无抗肝细胞癌干预史；④单发病灶，最大径不超过5 cm；⑤图像未见明显伪影，符合后处理要求。

排除标准：①合并其他恶性肿瘤；②心、脑、肺等脏器不全；③有MRI检查禁忌，如有金属植入物等；④大血管癌栓；⑤远处转移。

三、方法

均实施MRI T2WI扫描，仪器超导型MRI扫描仪，以膈顶为起点，以肝下2 cm为止点。受检前4 h禁水，前8 h禁食。MRI探查参数设置：①冠状位T2WI：TE、TR分别93、1400 ms，视野=380 mm×342 mm，层间距、层厚：1.1、5.5 mm；②轴位T2WI：TE、TR：105、2500 ms，视野=380 mm×304 mm，层间距、层厚：1.5、6.5 mm。

四、图像后处理

利用配套后处理软件对图像进行处理，经A.K软件勾画感兴趣区(ROI)，软件可以自动将图像纹理参数生成。记录并对比两组图像纹理参数，同时利用ROC分析各参数预测MVI价值。

五、病理分析

分析增生结节、肝硬化、肝纤维化等情况。取材后进行编号，切片、HE染色处理以及光镜检查，观察MVI情况。MVI判定[5]：显微镜下见内皮细胞衬覆血管腔中癌细胞巢团>50个，则证实为MVI。根据病理结果分成MVI组、无MVI组。

六、统计学方法

结 果

一、82例患者中MVI发生率

82例肝细胞癌患者中，有MVI患者30例(36.59%)，无MVI患者52例(63.41%)。

二、两组图像纹理参数比较

MVI组惯量、熵较无MVI组显著降低，而对比度、逆差矩较MVI组显著增高(P<0.05)，两组相关性比较差异无统计学意义(P>0.05)，见表1。

三、各参数对MVI的判断价值分析

ROC曲线下面积(AUC)评估。惯量、对比度、熵、逆差矩对MVI判断价值，结果当惯量≤170.080、对比度>0.492、熵≤7.070、逆差矩>0.142时，患者发生MVI风险更高，见表2。

表1 两组图像纹理参数比较(±s)

表2 各参数对MVI的判断价值分析

讨 论

本研究82例患者中，MVI发生率比较高，与既往研究[6]基本吻合。通过分析患者MRI T2WI参数的变化，提示与非MVI者相比，MVI者的惯量、熵下降，而对比度、逆差矩增高。研究表明，在MRI探查中，与纹理分析有关的检查主要通过T2WI序列体现，该序列具有较高分辨率，其纹理参数既往在肝肿瘤性质鉴别中有重要作用[7-8]。T2WI序列可明确相关纹理参数特征的变化情况，其中逆差矩可展现灰度均匀度，其值越高，表明对比度越高，纹理分布状态更复杂，且具备更强的异质性[9]。有研究指出，相关性、惯量低，表明病灶异质性更高[10]。在本研究中，MVI患者的惯量、熵下降、对比度、逆差矩均与非MVI患者存在差异，但组间相关性未见差异，可能因纳入病例较少所致。

通过绘制ROC曲线，发现四项参数均对MVI有一定判定价值，AUC均超过0.60，证实MRI T2WI检查在MVI诊断中有一定价值。以四项联合判定效果更好，其判定效能优于各参数单独判定的效能。在MRI探查中，T2WI序列所获取的定量指标能反映ROI区域内灰度值的变化趋势与规律，即便部分纹理特征经肉眼难以识别，也可通过该序列探查被发现，便于明确病灶异质性强度。本研究明确了各项参数的界值，提示惯量≤170.080、对比度>0.492、熵≤7.070、逆差矩>0.142时，MVI风险更高，临床需引起重视，可将上述界值作为评价MVI的依据，当临近界值时，必须及时采取干预措施，预防MVI发生。

综上，MRI T2WI检查可尽早了解肝细胞癌患者惯量、对比度、熵、逆差矩的变化，上述参数可作为判定MVI的重要依据。然而，本研究仅分析了T2WI序列的图像纹理变化，未来还需增加其他序列予以探讨。