肺孤立性实性病变的体素内不相干运动弥散成像、MR动态增强与病理相关性研究

来源 :广州医科大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ivy1128
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目的:  本研究前瞻性对肺孤立性实性病变进行常规扩散加权成像(Diffus io n-Weighted Imaging,DWI)、体素内不相干运动散加权成像(IntravoxelIncoherent motionDiffusion-weighted MRImaging,IVIM-DWI)、动态增强成像(Dynamic Contrast-enhanced Magnetic Resonance Imaging,DCE-MRI),分别测量病灶实性部分的表观扩散系数(Apparent Diffusion Coefficient,ADC)、纯扩散系数(Pure Diffusion Coefficient,D)、灌注分数(Perfusion Fraction,f值)、灌注相关扩散系数(Perfusion-related Diffusion coefficient,D*)及最大相对强化比、最大强化值、时间-信号强度曲线,同时观察各参数与病灶微血管密度和血管内皮生长因子的相互关系,并与CT检查进行比较,明确DWI、IVIM-DWI及DCE-MRI在肺良恶性病变诊断及鉴别诊断中的价值,筛选出鉴别肺部良恶性病变的最佳 MRI定量指标,明确不肺良恶性病变MRI参数变化的病理学基础,为临床选择治疗方案,评价预后及疗效提供客观依据。  材料与方法:  前瞻性收集2014年7月~2015年2月胸部CT检查发现肺孤立性实性病变的80例患者(男性50例,女性30例,平均年龄55.35±21.85岁)。80例中,周围型肺癌66例(腺癌50,鳞癌15例,大细胞神经内分泌癌1例),均经过病理证实;良性病变14例(肺隐球菌2例,肺结核3例,肺脓肿1例,慢性炎症2例,肉芽肿2例,肺硬化性血管1例,肺错构瘤3例),均经过病理证实。80例患者术前均采用Philip s Achieva3.0T TX双源双梯度磁共振MRI扫描,扫描序列包括平扫T1WI、T2WI、传统DWI及IVIM-DW I,其中50例患者增加动态增强扫描。传统DWI及IVIM-DWI扫描均采用单次激发自旋回波-平面回波成像(Spin Echo-Echo PlanarImaging,SE-EPI)技术。传统DWI扫描采用4个b值(b=0、600、800、1000 s/mm2),IVIM-DW I扫描采取13个b值(b=0、5、10、15、20、25、50、80、150、300、500、800、1000 s/mm2)。观察病灶信号强度及形态学改变,测量不同b值下肺实性病变的平均ADC值。应用受试者操作特征曲线(ReceiverOperatingCharacteristic curve,ROC)分析DWI鉴别肺良恶性病变的最佳b值及ADC阈值,并与CT检查诊断率进行比较。于IVIM-DWI扫描获得的D图、D*图、f图上测得所有病灶的D值、D*值及f值,并对上述定量参数进行统计分析,对有统计学意义的参数进行RO C曲线分析。通过动态增强MRI图像测量病灶最大相对强化比、最大强化值,获得时间-信号强度曲线。  80例患者的病理标本均作HE染色,其中58例行免疫组化CD34染色并计数微血管密度(Microvessel Density,MVD)及血管内皮生长因子(Vascular Endothelial Growth Factor,VEGF)测定,并将D、D*、f值及最大相对强化比、最大强化值与MVD和VEGF进行相关性分析。  结果:  肺孤立性良恶性病变的ADC值比较:当b=600 s/mm2时,周围型肺癌ADC值1.17±0.28×10-3 mm2/s,良性病变ADC值1.78±0.44×10-3 mm2/s,两者差别有统计学意义(F=5.69,P=0.00<0.05);当b=800 s/mm2时,周围型肺癌ADC值1.10±0.24×10-3mm2/s,良性病变ADC值1.57±0.41×10-3mm2/s,两者差别有统计学意义(F=7.09,P=0.001<0.05);当 b=1000 s/mm2,周围型肺癌ADC值1.03±0.21×10-3 mm2/s,良性病变ADC值1.33±0.32×10-3 mm2/s,两者差别有统计学意义(F=5.551,P=0.002<0.05)。周围型肺癌、良性病变平均ADC值均随b值增加逐渐变小,且差异均有统计学意义。结果显示不同 b值下周围型肺癌的平均ADC值均明显小于良性病变,差异均有统计学意义(F=7.56,P=0.008<0.05)。当b值取600、800、1000 s/mm2时,应用ROC特征曲线(ROC)分析得出曲线下面积分别为91.4、85.8、80.7;其中b=600 s/mm2时诊断效能最高,鉴别良恶性病变的最佳阈值为1.37×10-3 mm2/s,敏感性和特异性分别为86.67%和89.83%。  66例周围型肺癌中,CT诊断准确64例,14例良性病变中,CT诊断准确6例,CT诊断正确率87.50%;ADC值诊断准确67/80例(83.75%),ADC结合T1WI及T2WI的形态学分析,诊断准确69/80例(86.25%),CT检查与 MRI检查诊断率无统计学差异(p值>0.05)。  周围型肺癌与良性病变的IVI M-DWI定量参数比较:66例周围型肺癌D值为1.01±0.30×10-3 mm2/s,14例良性病变D值为1.22±0.27×10-3 mm2/s,两者差别具有统计学意义(P=0.020<0.05,F=0.083);周围型肺癌的 f值为16.57±9.10%,良性病变 f值为18.73±10.46%,两者差别无统计学意义(P>0.05);周围型肺癌 D*值13.79±9.23×10-3 mm2/s,良性病变D*值为12.24±6.57×10-3 mm2/s,两者差别不具有统计学意义(P>0.05)。应用ROC特征曲线对D值进行分析,得出曲线下面积为72.9,其中D值为1.25×10-3 mm2/s时诊断效能最高,敏感性和特异性分别为64.28%和86.15%。  周围型肺癌与良性病变的ADC值与D值比较:当b=600 s/mm2时,周围型肺癌ADC值1.17±0.28×10-3 mm2/s,良性病变ADC值1.78±0.44×10-3 mm2/s,周围型肺癌 D值为1.01±0.30×10-3 mm2/s,14例良性病变 D值为1.22±0.27×10-3 mm2/s,两者差别具有统计学意义(P=0.000<0.05)。  50例动态增强扫描中,良性病变11例,周围型肺癌39例。周围型肺癌的最大相对强化比为228.82±61.03%,良性病变的最大相对强化比为235.72±135.57%,两者差别无统计学意义(P>0.05);周围型肺癌的最大强化值为1075.31±344.10,良性病变的最大强化值为753.64±355.99,两者差别具有统计学意义(P=0.009<0.01,F=0.055)。应用ROC分析得出曲线下面积为75.3,其中最大强化值899.50时诊断效能最高,敏感性和特异性分别为79.49%和72.73%。周围型肺癌的时间-信号强度曲线(The time-intensity curve,TIC)以A(17例)和B(16例)型曲线类型为主,占84.61%(33/39),B型稍多,A型及B型是周围型肺癌的主要表现形式;良性病变以C(4例)和D(3例)型曲线类型为主,占63.64%(7/11),C型曲线稍多,C型及D型是良性病变的主要表现形式。  周围型肺癌与良性病变的MVD及VEGF的比较及其与MRI定量参数的相关性:周围型肺癌MVD计数24.84±11.04,良性病变MVD计数15.42±14.45,周围型肺癌组MVD高于良性病变,两者间差别具有统计学意义(P<0.05);周围型肺癌VEGF表达评分为3.26±1.65分,良性病变VEGF评分为1.00±0.82分,周围型肺癌组VEGF表达评分高于良性病变,两者间差别具有统计学意义(P<0.05)。周围型肺癌及良性病变D值、D*值、f值、最大相对强化比、最大强化值与微血管密度均无明显相关性(P均>0.05)。周围型肺癌及良性病变的D值、D*值、最大强化值及与VEGF均无明显相关性(P均>0.05),周围型肺癌f值及最大相对强化比与VEGF明显正相关(P<0.05)。  结论:  1.周围型肺癌平均ADC值在不同b值下均低于良性病变(P<0.05),其中当b=600s/mm2时诊断效能最高,ADC最佳阈值为1.37×10-3mm2/s,与增强CT的诊断率无明显差异(p>0.05),ADC值有助于鉴别肺实性病变的良恶性,可作为肺良恶性实性病变鉴别的有效补充。  2.周围型肺癌与良性病变的D值有明显统计学差异(P<0.05),D*及f值无明显统计学差异,周围型肺癌与良性病变的D值与ADC值有明显统计学差异(P<0.05),D值明显低于ADC值,提示ADC值包含了微灌注信息,D值更能准确地反映组织的扩散值,对肺良恶性病变的鉴别有一定价值。  3.周围型肺癌与良性实性病变的最大强化值有明显统计学差异(P<0.05),而最大相对强化比无差异,周围性肺癌的时间-信号强度曲线是A型和B型曲线,良性病变的时间-信号强度曲线是C型和D型曲线,表明最大强化值与时间-信号强度曲线对肺良恶性病变的鉴别有一定价值。  4.周围型肺癌组MVD计数、VEGF表达均高于良性病变,两者间差别具有统计学意义。周围型肺癌f值及最大相对强化比与V EGF表达有明显相关性,而各参数值与MVD无明显相关性,提示 f值及最大相对强化比的变化能间接反映周围型肺癌的病理上肿瘤血管的客观信息。
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