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子宫内膜癌表观扩散系数与DCE-MRI定量参数的关系

2021-03-05 161 上传者：管理员

摘要：目的:探究不同分化程度的子宫内膜癌表观扩散系数(apparentdiffusioncoefficient,ADC)与磁共振动态增强扫描成像(dynamiccontrastenhancedMRI,DCE-MRI)定量参数之间的关系。方法:回顾性分析2016年10月至2018年10月于我院就诊的子宫内膜癌患者90例。根据临床病理资料将其分为低分化组(18例)、中分化组(52例)和高分化组(20例),分析各组的DCE-MRI及弥散加权成像(diffusionweightedimaging,DWI)图像,测量ADCmean值和DCE-MRI相关参数Ktrans、Ve、Kep值并分析其相关性。结果:在不同分化程度的子宫内膜癌中,ADCmean、Ktrans、Ve和Kep值均存在显著差异(P<0.05);中、低分化组的ADCmean值与Ktrans、Ve和Kep值呈负相关(P<0.05),且随着分化程度降低,相关性增加(r低,Ktrans=-0.612;r低,Ve=-1.313;r低,Kep=-0.568)。结论:不同分化程度子宫内膜癌的ADCmean、Ktrans、Ve和Kep存在显著差异,中、低分化组的ADCmean与Ktrans、Ve和Kep呈负相关,且随着分化程度降低,相关性增强,为子宫内膜癌的术前分化等级诊断提供了参考依据。

关键词：
分化
子宫内膜癌
相关性
磁共振动态增强扫描成像
表观扩散系数
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子宫内膜癌是女性生殖系统最常见的恶性肿瘤,其具有较高的发病率,每年每10万人中就有10～20例子宫内膜癌新发病例[1]。早期、快速、准确的诊断对患者的治疗及预后至关重要。多参数核磁共振成像(multiparametricmagneticresonanceimaging,mpMRI)因其良好的分辨率、无放射损伤、多参数等优势而广泛应用于临床诊断肿瘤[2]。其中,弥散加权成像(diffusionweightedimaging,DWI)和磁共振动态增强扫描成像(dynamiccontrastenhancedMRI,DCE-MRI)是mpMRI中常见的手段。目前,核磁诊断技术发展已经逐步从形态学影像向功能影像过度,其中单一技术诊断到多模态技术联用已成为发展趋势。DWI和DCE-MRI两技术联用能一定程度上检测直肠癌、宫颈癌等肿瘤的临床病理特征[3,4]。本研究通过分析不同分化程度子宫内膜癌的DWI表观扩散系数(apparentdiffusioncoefficient,ADC)与DCE-MRI各定量参数间的关系,判断其对子宫内膜癌病理学特征的判别作用。

1、资料与方法

1.1一般资料

选取2016年10月至2018年10月于我院就诊的子宫内膜癌患者90例,回顾性分析其年龄、是否绝经、分化程度等临床病理资料及DCE-MRI和DWI图像。患者平均年龄为(55.3±13.2)岁;90例患者中绝经患者65例,未绝经患者25例;根据分化程度不同将患者分为低分化、中分化和高分化三组,其中低分化患者18例,中分化患者52例,高分化患者20例。纳入标准:①患者就诊时阴道出现不规则流血;②术前均行MRI常规和增强扫描;③术后证实为子宫内膜癌;④患者临床病理资料及影像数据完整;⑤患者未进行其他放化疗治疗具有完整MRI数据。本研究经我院伦理委员会批准,所有参与患者均知情且签署知情同意书。

1.2分化程度分类

根据实体片、巢在实体瘤中占据的比例及细胞的不典型程度,按照FIGO2015子宫内膜癌诊治指南[5]分为3个级别:G1-高分化,表现为实体片、巢占比≤5%,细胞不典型程度较轻,若不典型程度呈重度,升为G2;G2-中分化,表现为实体片、巢占比在6%～50%间,细胞不典型程度较轻,若不典型程度呈重度,升为G3;G3-低分化,表现为实体片、巢占比在50%以上,伴细胞重度不典型。

1.3MRI检查方法

采用SiemensVerio3.0TMR仪,常规扫面序列包括T1WI和T2WI轴位、T2WI冠状位和矢状位、常规DWI轴位(b值=50、1000s/mm2)。DCE-MRI应用T1VIBE序列行横断位扫描,校正扫描参数如下:FOV260mm×260mm,TE1.74ms,TR5.08ms,层厚3.6mm,体素1.9mm×1.4mm×3.36mm,矩阵138×192,层间距3.6×20%,翻转角2°、15°。行定量动态增强扫描前,患者静脉留针,以钆喷酸葡胺注射液(马根维显,广州康臣药业有限公司,国药准字H10950271)为对比剂,参数为:TR4.24ms,翻转角15°,TE1.66ms,层厚3.6mm,体素1.9mm×1.4mm×3.36mm,矩阵138×192,35期不间断扫描,每个时相扫描9s,第3个时相开始时用高压注射器注射钆喷酸葡胺(流速3mL/s),注射完后推注20mL生理盐水,总扫描时间为5min15s。DCE-MRI扫描结束后行T1矢状位、轴位及冠状位常规增强扫描。

1.4图像处理及分析

扫描结束后将图像导入工作站(synoMultimodalityWorkplace),经运动校正、图像匹配后,选取感兴趣区域(regionofinterest,ROI),用TISSUE4D软件对动态增强图像进行Tofts两室模型分析。具体流程为在35组T1WI动态增强图像基础上结合常规T2WI进行对比分析,从中选取病灶部位强化明显且与邻近组织对比度最佳的时相为分析时相。随后于该动态增强图像上进行ROI手动绘制,即测量肿瘤最大层面及其上下层面3层或以上组织的容积,ROI绘制时尽量避开肿瘤周围可见大血管、正常血管、出血区域。在进行ROI选择、绘制时,由两名高年资的放射科诊断医师行双盲法阅片,即对患者临床病理不知情的情况下进行判读,结果取两者平均值,当两者意见产生分歧时进行协商后达成共识。计算获得Kep、Ktrans、Ve图后,设置ROI复制于相应的参数伪图上,通过软件测定动力学定量参数如速率常数(Kep,min-1)、容量转移常数(Ktrans,min-1)、容积分数(Ve,Ve=Ktrans/Kep),以平均值作为最终分析值。

DWI图像分析:于ADC图像上选取与动态增强相同层面的ROI,测量3次并取平均值为最终ADCmean。

1.5统计学分析

本研究所有数据均使用SPSS19.0软件进行统计学分析。计数资料用例(%)表示,组间均数比较使用独立卡方检验;计量资料用均数±标准差表示,组间均数比较使用成组t检验。对不同分化组间各参数的比较采用单因素方差分析,ADCmean与DCE-MRI各定量参数间相关性分析采用Pearson分析。双侧检验P<0.05表明差异具有统计学意义。

2、结果

2.1子宫内膜癌不同分化组ADCmean与DCE-MRI定量参数比较

对比不同分化组ADCmean及DCE-MRI各定量参数结果如表1所示,随着分化程度的降低,ADCmean值呈下降趋势,而Ktrans、Ve和Kep值则随分化程度降低而升高,差异均有统计学差异(P<0.05)。进一步组间两两比较显示,ADCmean、Ktrans、Ve和Kep值在各组间均存在显著差异(P<0.05),见表2。

表1子宫内膜癌不同分化组ADCmean与DCE-MRI定量参数比较

表2子宫内膜癌不同分化组间ADCmean与DCE-MRI定量参数的P值

2.2子宫内膜癌不同分化组ADCmean与DCE-MRI定量参数间的相关性

子宫内膜癌不同分化组的ADCmean与DCE-MRI定量参数Ktrans、Ve和Kep值间的Pearson相关性分析结果如表3所示。中、低分化组的DCE-MRI定量参数Ktrans、Ve和Kep与ADCmean间均存在负相关(r<0,P<0.05),且随着子宫内膜癌组织分化程度的降低,该相关性增强,高分化组中Ktrans、Ve和Kep与ADCmean未见相关性。患者典型病例图像见图1。图1显示了一名51岁子宫内膜癌Ib期患者MRI图像。可以看出肿瘤有明显的肌层侵犯。T2W轴位和矢状位平扫图显示病变呈稍高信号。

3、讨论

子宫内膜癌是工业化国家最常见的盆腔妇科恶性肿瘤,部分患者由肥胖引发[6]。不同类型及不同分化程度的子宫内膜癌治疗方式、手术切除及预后效果各不相同[1]。约有75%的患者属于Ⅰ型病变,常伴随邻近区域非典型增生,该类子宫内膜癌对雌性激素敏感且具有较好的预后;而Ⅱ型病变则由非子宫内膜样亚型组成,包括浆液性、癌性肉瘤、透明细胞和未分化的组织,这类病变往往发生于年长、非肥胖女性中,且对雌激素脱敏,预后不佳[7]。因此,对子宫内膜癌的早期准确判别分化级别对治疗方案制定具有重要参考价值。MRI是当前用于诊断子宫内膜癌术前分期常见的影像学检查方法,其可通过分析比较病灶组织与正常组织血供及病变特征的不同而鉴别良、恶性肿瘤、判断分化级别。而单一的形态影像学若图像特征不明显,可能出现较高的误诊率,近年来核磁影像研究从单一影像技术逐步发展至多技术联用,提高肿瘤诊断准确性,同时也为后续治疗方案制定提供更多参考[9,10]。其中,DCE-MRI和DWI两项核磁共振技术联用检测术前肿瘤病理特征引发了各领域研究者的广泛兴趣[11,12,13]。基于此,本研究分析了不同分化程度子宫内膜癌ADCmean与DCE-MRI定量参数间的关系。

表3子宫内膜癌不同分化组ADCmean与DCE-MRI定量参数间的相关性分析

DWI及ADCmean:相比于传统的MRI,DWI因其对早期癌症病变的敏感性而成为子宫内膜癌良恶性病变检测的一个重要指标[1,14]。DWI作用原理是基于水分子的布朗运动成像。在恶性肿瘤中,水分子因肿瘤细胞快速增殖、排列紧密而活动受限。此外,肿瘤的囊变和水肿也能增强弥散效应而提升DWI信号[15,16]。ADC值是DWI的定量参数,反映了血管的微循环状况和水分子自由扩散情况,当ADC值越低,表明水分子运动受限。而扩散敏感因子b值则反映了水分子的扩散运动能力。本研究中选取b值为50s/mm2和1000s/mm2,其中b=1000s/mm2时,DWI图像可清晰的显示肿瘤,该结果与HOSONUMA等[17]研究结果相似。同时本研究显示,ADCmean值在高、中、低组织中存在显著差异(P<0.05),随着患者分化程度的降低,ADCmean值随之下降。随着患者病情的恶化,肿瘤细胞分化程度降低,细胞的增殖分化速度激增,同时细胞核比例增加,细胞排列更加紧密,从而减少了细胞外间隙,由此导致水分子的可活动空间减小,自由扩散受阻,最终表现为ADCmean降低。

图1一例患者MRI图像

DCE-MRI定量参数:肿瘤的微血管状况与其发生、进展密切相关,当肿瘤面积过大(>2mm2)时,新生血管是肿瘤生长的重要依赖条件。新生血管结构有别于正常血管结构,其具有不完整的基底膜,较大的细胞间隙,从而使得肿瘤组织的毛细血管通透性增加[18]。故当进行DCE-MRI检查时,对比剂可快速外漏,通过分析对比剂的浓度而对图像进行定量检测。DCE-MRI定量参数包含Ktrans、Ve和Kep,其中Ktrans反映了对比剂从血管内流至细胞血管外间隙的能力,与对比剂流经组织的通透性、血流量及血管内皮比表面积相关;Kep则反映对比剂从细胞血管外间隙流向血管间隙的速率;Ve反映单位容积组织内细胞血管外间隙的体积。本研究显示,Ktrans、Ve和Kep在不同分化组织中存在显著差异(P<0.05),且Ktrans、Ve和Kep均随分化程度降低而升高,在低分化组中各灌注均值达到最大。随着肿瘤的发生、发展和转移,肿瘤恶性病变严重,肿瘤细胞分化程度降低,肿瘤内的微血管受到浸润、破坏,新生微血管发育不完整,对比剂容易通过通透性较大的血管壁而外渗,表现为Ktrans值上升;其对Kep的影响类似,由于分化程度的降低,血管通透性增加,从而使得对比剂回流增多,Kep上升;而在肿瘤血管通透性增加的同时,肿瘤细胞坏死率升高,细胞血管外间隙增大,从而表现为Ve值上升。

进一步分析不同分化组织ADCmean值与Ktrans、Ve和Kep间的相关性显示,在中、低分化组中ADCmean值与Ktrans、Ve和Kep存在负相关性,差异具有统计学意义(P<0.05),且这种负相关随着分化程度的降低而加强,低分化组ADCmean值与Ktrans、Ve和Kep的相关性最强。提示ADCmean值与Ktrans、Ve和Kep值能够辅助判断子宫内膜癌的病理分化程度,该结果证实了PIULATS及郭永梅等[1,19]研究结论。造成这种相关性的原因可能为高分化肿瘤细胞的异型性及新生血管的密度相对较小,而中、低分化肿瘤的微血管生成能力强,发育不成熟,血管通透性增加,血管灌注能力增加,随着分化程度的降低,Ktrans、Ve和Kep升高显著;而同时由于肿瘤的分化程度降低,细胞核增大,水分子运动受限,ADCmean减小。故分化程度越低,Ktrans、Ve和Kep升高越显著,ADCmean减小越明显,表现为中、低分化组中ADCmean值与Ktrans、Ve和Kep相关,而高分化组中该相关性消失。

综上所述,中、低分化子宫内膜癌的ADCmean值与Ktrans、Ve和Kep存在一定的相关性,为子宫内膜癌的术前分化等级诊断提供了基础。但本研究结论仍需大样本研究进行验证。

参考文献：

[5]林仲秋.FIGO:2015子宫内膜癌诊治指南解读[J].浙江医学,2015,37(22):1799-1803.

[19]郭永梅,尹进学,江新青,等.DCE-MRI定量参数分析子宫内膜癌影像与病理特征相关性研究[J].临床放射学杂志,2016,35(10):1546-1550.

张明,孟迎春,周扬.不同分化程度子宫内膜癌表观扩散系数与DCE-MRI定量参数的关系[J].现代肿瘤医学,2021,29(07):1229-1233.