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临床研究
单指数、双指数、拉伸指数DWI模型鉴别前列腺癌与基质型前列腺增生的价值研究
吴慧 吴静 蔚纳 钱洛丹 蔚晓玉 贾宇珊 高阳 牛广明

Cite this article as: Wu H, Wu J, Yu N, et al. The value of mono-exponential, bi-exponential and stretched exponential DWI models in identifying stromal prostate cancer and stromal prostate hyperplasia. Chin J Magn Reson Imaging, 2020, 11(7): 546-551.本文引用格式:吴慧,吴静,蔚纳,等.单指数、双指数、拉伸指数DWI模型鉴别前列腺癌与基质型前列腺增生的价值研究.磁共振成像, 2020, 11(7): 546-551. DOI:10.12015/issn.1674-8034.2020.07.014.


[摘要] 目的 比较单指数、双指数及拉伸指数DWI模型在鉴别前列腺癌(prostate cancer,PCa)与基质型前列腺增生(stromal prostate hyperplasia,SH)中的价值。材料与方法 回顾性分析经直肠超声引导下穿刺活检证实的PCa 24例(28个病灶),基质型前列腺增生20例(22个病灶)的临床资料。所有患者均行T2WI、T1WI、DWI、多b值DWI扫描。根据穿刺病理结果确定癌或增生的部位,与DWI及多b值DWI图像进行匹配,测量两组的单指数模型参数:ADC值,双指数模型参数:D,D*,f值及拉伸指数模型参数:DDC、α值,采用独立样本t检验进行差异性比较;受试者ROC曲线分析各参数鉴别诊断效能,计算其诊断阈值;采用Sperman或Pearson进行相关分析。结果 (1) PCa组的ADC、D、DDC、α (0.72±0.14×10-3 mm2/s,0.57±0.11×10-3 mm2/s ,0.71±0.14×10-3 mm2/s,0.63±0.03)均低于SH组(1.14±0.13×10-3 mm2/s,0.94±0.12×10-3 mm2/s,1.30±0.17×10-3 mm2/s,0.76±0.05),差异有统计学意义;PCa组的D* (17.96±13.39×10-3 mm2/s)高于SH组(10.28±4.96×10-3 mm2/s),差异有统计学意义;PCa组的f值(0.30±0.08)略高于SH组(0.29±0.05),差异无统计学意义。(2)在诊断PCa时DDC、D、ADC、α均具有较高诊断效能,曲线下面积AUC分别为:0.9961、0.9957、0.9903、0.9573;分别的诊断阈值为:0.97×10-3 mm2/s、0.70×10-3 mm2/s、0.86×10-3 mm2/s、0.69。(3)无论是PCa组还是SH组ADC、D、DDC两两之间均具有较好相关性,PCa组ADC与DDC相关性最强,r=0.852 ;SH组ADC与D相关性最强,r=0.751。结论 拉伸指数模型DDC、α值,双指数模型D值和单指数模型ADC在鉴别PCa与SH中均具有较高效能,MRI在PCa的诊断中具有明显优越性,DWI不同模型成为其信息补充,双指数模型同时可以提供灌注信息,拉伸指数模型可以提供扩散异质性信息,但双指数模型及拉伸指数模型诊断效能尚未高于传统的单指数模型,所以临床仍推荐应用单指数模型DWI。
[Abstract] Objective: To compare the value of various diffusion parameters obtained from monoexponential, biexponential, and stretched exponential diffusion-weighted imaging (DWI) models in identification of prostate cancer and prostate hyperplasia.Materials and Methods: Retrospective analysis of puncture biopsy confirmed prostate cancer (PCa) 28 cases, stromal prostate hyperplasia (SH) 22 cases of clinical data. All patients underwent T2WI, T1WI, DWI, multi-b DWI scan. According to the results of puncture pathology to determine the location of cancer or hyperplasia, with DWI and multi-b value DWI images to match. ADC, D, D*, f and DDC, α values were measured in PCa group and SH group. Differences were compared using independent t test, receiver operating characteristic (ROC) to differentiate the diagnostic efficacy, Correlation analysis using Sperman or Pearson.Results: (1) ADC, D, DDC, α were lower in the PCa group (0.72±0.14×10-3 mm2/s, 0.57±0.11×10-3 mm2/s, 0.71±0.14×10-3 mm2/s, 0.63±0.03) than in the SH group (1.14±0.13×10-3 mm2/s, 0.94±0.12×10-3 mm2/s, 1.30±0.17×10-3 mm2/s, 0.76±0.05) the difference was statistically significant. D* was higher in the PCa group (17.96±13.39×10-3 mm2/s) than in the SH group (10.28±4.96×10-3 mm2/s), the difference was statistically significant. f was slightly higher in the PCa group (0.30±0.08) than in the SH group (0.29±0.05) , the difference was no statistically significant. (2) DDC, D, ADC, α all have higher diagnostic performance, the area under the curve (AUC) values were 0.9961, 0.9957, 0.9903, 0.9573 respectively; the diagnostic threshold were 0.97×10-3, 0.70×10-3, 0.86×10-3, 0.69. (3) ADC, D, DDC have good correlation both in PCa and SH groups. The PCa group had the strongest correlation with ADC and DDC, the coefficient r=0.852; the correlation between ADC and D was the strongest in SH group, the correlation coefficient r=0.751.Conclusions: DDC, α calculated from stretched exponential model, D calculated from bi-exponential model and ADC calculated from mono-exponential model in the identifying prostate cancer and stromal prostate hyperplasia all have high performance. MRI has obvious advantages in the diagnosis and differential diagnosis of PCa, and different DWI models become its beneficial supplements, the bi-exponential model can provide perfusion information, the stretched exponential model can provide diffusion heterogeneity information. However, the diagnostic performance of the biexponential model and the stretched exponential model is not higher than the traditional monoexponential model, so DWI is still recommended in clinical practice.
[关键词] 前列腺肿瘤;前列腺增生;磁共振成像;诊断,鉴别
[Keywords] prostatic neoplasms;prostatic hyperplasia;magnetic resonance imaging;diagnosis, differential

吴慧 内蒙古医科大学附属医院影像科,呼和浩特,邮编:010050

吴静 内蒙古医科大学附属医院影像科,呼和浩特,邮编:010050

蔚纳 内蒙古医科大学附属医院影像科,呼和浩特,邮编:010050

钱洛丹 内蒙古医科大学附属医院影像科,呼和浩特,邮编:010050

蔚晓玉 内蒙古医科大学附属医院影像科,呼和浩特,邮编:010050

贾宇珊 内蒙古医科大学附属医院影像科,呼和浩特,邮编:010050

高阳* 内蒙古医科大学附属医院影像科,呼和浩特,邮编:010050

牛广明* 内蒙古医科大学附属医院影像科,呼和浩特,邮编:010050

通信作者:牛广明,E-mail: cjr.niuguangming@vip.163.com; 高阳,E-mail :1390903990@qq.com

利益冲突:无。


基金项目: 内蒙古自治区自然科学基金项目 编号:2017MS (LH) 0837
收稿日期:2019-10-25
接受日期:2020-03-23
中图分类号:R445.2; R737.25 
文献标识码:A
DOI: 10.12015/issn.1674-8034.2020.07.014
本文引用格式:吴慧,吴静,蔚纳,等.单指数、双指数、拉伸指数DWI模型鉴别前列腺癌与基质型前列腺增生的价值研究.磁共振成像, 2020, 11(7): 546-551. DOI:10.12015/issn.1674-8034.2020.07.014.

       前列腺癌(prostate cancer,PCa)是西方发达国家男性最常见的恶性肿瘤之一,在美国,PCa已经成为第二位危害男性健康的恶性肿瘤。尽管我国癌的发病率远低于西方国家,但随着人口老龄化和饮食结构的西方化,PCa发病率及病死率不断上升[1]。所以对PCa的早期、准确诊断意义重大。MRI具有较高的软组织分辨率及多方位成像的特点,能较好地显示前列腺的解剖结构及毗邻组织关系,在PCa的诊断中具有无可比拟的优越性,有助于PCa的检出、定性和分期,有助于医生制定个性化的治疗方案,有助于内分泌治疗后或手术后患者疗效评估或复发的检出。即便如此,部分PCa与基质型前列腺增生(stromal prostate hyperplasia,SH)的磁共振表现仍存在着重叠,不易鉴别。近年来,一些新的功能成像序列应用而生,体素内不相干运动(introvoxel incoherent motion,IVIM)无需注射对比剂,通过计算弥散系数D值、假性弥散D*值及灌注分数f值检测活体组织的扩散和灌注信息,拉伸指数模型则通过计算水分子的扩散异质性指数α和分布扩散指数DDC反映更复杂的组织生物学特征,揭示疾病的病理生理学改变,为疾病的诊断提供更多依据。本研究的目的是评估单指数,双指数和拉伸指数模型各参数在鉴别PCa与SH中的能力。

1 材料与方法

1.1 临床资料

       本研究已获得本院伦理委员会的批准,所有患者都签署了知情同意书。回顾性分析2017年1月至2019年1月在我院进行前列腺MRI检查的患者44例(50病灶),经直肠超声引导下12针穿刺活检证实的PCa 24例(28个病灶),SH 20例(22个病灶),PCa中14个病灶位于外周带,6个病灶位于移行带,8个病灶外周带及移行带均受累。Gleason评分8例7分,8例8分,8例9分,4例10分。PCa患者年龄56~84岁,平均71岁;SH诊断标准:穿刺活检为前列腺增生,T2WI表现为低信号结节。SH患者年龄50~84岁,平均69岁。PCa患者血清PSA范围16.75~100.00 ng/ml,中位数为78.77 ng/ml ;SH患者PSA范围2.47~30.06 ng/ml,中位数为14.89 ng/ml。病例纳入标准:(1) PCa或SH病灶直径大于8 mm,ROI 1~2 mm2;(2)超声引导下前列腺穿刺活检于MRI检查后2周内;(3)患者检查前未行内分泌治疗、放化疗或局部治疗。排除标准:(1) MRI扫描图像质量差,不符合本研究的要求;(2)肿瘤体积过小,瘤灶在多b值DWI图像上无法准确划取ROI;(3)病理结果描述区域与MRI图像不匹配;(4)未经超声引导下穿刺活检;(5)超声引导下前列腺穿刺活检于MRI检查后2周后。

1.2 扫描方法

       所有磁共振扫描均在3.0 T GE MR Discovery 750扫描机上完成,采用8通道体部线圈,检查前空腹,清洁洗肠,排空膀胱,以减少肠道及膀胱运动伪影。

1.2.1 常规序列

       轴位、矢位及冠位的T2WI及轴位的T1WI序列、DWI序列(b=0、1500)。Ax-T2WI,TR 3440 ms,TE 85 ms,FOV 240 mm×240 mm,Matrix 320×192,层厚4.0 mm,层间隔1.0 mm。Sag-T2WI ,TR 4467 ms ,TE 68 ms,FOV 240 mm×240 mm,Matrix 288×224,层厚3.0 mm,层间隔2.0 mm。Cor-T2WI,TR 3249 ms,TE 80 ms,FOV 400 mm×400 mm,Matrix 288×224,层厚3.0 mm,层间隔2.0 mm。DWI,TR 3600 ms,TE 68 ms,FOV 280 mm×280 mm,Matrix 128×128,层厚4.0 mm,层间隔1.0 mm。扫描范围包括前列腺及精囊腺。

1.2.2 多b值DWI

       b值选择:13个b值,分别是0、10、25、50、75、100、150、200、400、800、1200、1500、2000 s/mm2。扫描参数:TR 5000 ms ,TE 70.6 ms,激励次数分别为2、3、3、1、1、2、2、2、4、6、8、10、10,层厚4.0 mm,层间隔1.0 mm,FOV 240 mm×192 mm,Matrix 128×96,扫描时间为13 min 10 s。

1.3 图像及数据分析

       扫描结束后将所有DWI及多b值DWI的图像传输至GE function工作站(AW 4.6),选择ADC、MADC后处理,由磁共振2名多年资(分别为8年和15年)盆腔专业医师对照超声引导前列腺穿刺确定癌或增生的部位,在DWI及多b值DWI的图像(结合T2WI)手工绘制感兴趣区(region of interest,ROI),分别计算出对应区域的ADC、D、D*、f、DDC、α值,原则是每个病灶最大范围连续3个层面勾勒ROI,测其平均值,划取时避开周围脂肪、尿道、精囊腺、直肠及病变内的出血及钙化区。对于肿瘤定位,将每个患者的前列腺进一步分成12个区域,对应于12针前列腺穿刺活检的部位,轴位图像层除以3分为底,体和尖三部分(如果不能被3除尽量丢弃精囊和周边区域的层面),然后由中央沟分成左右,分析中仅包括病理学和MRI检查相匹配的病灶。SH诊断标准:穿刺病理为癌,T2WI表现为低信号结节。各模型计算公式:单指数模型Sb/S0=exp (-b×ADC),双指数模型Sb/S0=f×exp[-b×(D+D*)]+(1-f)×exp (-b×D),拉伸指数模型Sb/S0=exp[-(b×DDC)α]。

1.4 统计分析

       计量资料均采用(±s)的形式表示。使用SPSS 20.0统计软件进行统计学分析。数据呈正态性分布采用独立样本t检验进行差异性比较,P<0.05有统计学意义;ROC曲线下面积AUC评价各参数的诊断效能及各参数的诊断临界值;最后PCa组及SH组的ADC、DDC、D采用Sperman或Pearson进行相关分析,P<0.05为相关性有统计学意义。

2 结果

       分别计算PCa组和SH组DWI单指数模型ADC值、IVIM双指数模型D、D*、f值及拉伸指数模型DDC、α值(图1图2),2名观察者的测量值具有良好的一致性(一致性ICC≥0.90)。PCa组的ADC、D、DDC、α (0.72±0.14×10-3 mm2/s,0.57±0.11×10-3 mm2/s ,0.71±0.14×10-3 mm2/s ,0.63±0.03)均低于SH组(1.14±0.13×10-3 mm2/s ,0.94±0.12×10-3 mm2/s ,1.30±0.17×10-3 mm2/s ,0.76±0.05),差异有统计学意义;PCa组的D* (17.96±13.39×10-3 mm2/s)高于SH组(10.28±4.96×10-3 mm2/s),差异有统计学意义;PCa组的f值(0.30±0.08)略高于SH组(0.29±0.05),差异无统计学意义(表1)。

       DDC、D、ADC、α均具有较高诊断效能,ROC曲线下面积AUC分别为0.9961、0.9957、0.9903、0.9573。其诊断阈值分别为0.00097、0.00070、0.00086、0.69(表2图3)。

       PCa组和SH组中ADC、D、DDC均具有较好相关性,在PCa组中ADC与DDC相关性最强(r=0.852) ,D与DDC的相关系数r=0.759 ,ADC与D的相关系数r=0.734;在SH组中ADC与D值相关性最强(r=0.751),均有统计学意义(表3)。

图1  前列腺腺癌。A:T2WI左侧外周带前列腺Ca;B:DWI (b=1500)病变呈明显高信号;C~H:ADC、D、D*、f、DDC、α值分别为0.000693、0.000492、0.0194、0.297、0.00054、0.559
图2  基质型前列腺增生。A:T2WI左侧移行带基质型前列腺增生;B:DWI (b=1500)病变呈稍高信号;C~H:ADC、D、D*、f、DDC、α值分别为0.00103、0.000734、0.00731、0.352、0.0130、0.701
Fig. 1  Prostate cancer. A: T2WI left peripheral zone prostate cancer, unclear border. B: DWI (b=1500). The lesion showed distinctly high signals. C—H: ADC, D, D*, f, DDC, α value were 0.000693, 0.000492, 0.0194, 0.297, 0.00054, 0.559.
Fig. 2  Stromal prostate hyperplasia. A: T2WI left transition belt stromal prostate hyperplasi, low signal and the capsule was visible. B: DWI (b=1500). The lesion showed slightly high signals. C—H: ADC, D, D*, f, DDC, α value were 0.00103, 0.000734, 0.00731, 0.352, 0.0130, 0.701.
图3  ADC、D、D*、f、DDC、α值诊断PCa的ROC曲线
Fig. 3  ADC, D, D*, f, DDC, α value of ROC curve for diagnosis of prostate cancer.
表1  PCa与SH DWI不同模型参数值比较(±s)
Tab. 1  Comparison of ADC , D, D*, f, DDC, α values of PCa and SH (±s)
表2  ADC, D, D*, DDC, f,α诊断PCa的效能比较
Tab. 2  Diagnostic efficiency of ADC, D, D*, DDC, f,α value for prostate cancer
表3  PCa组与SH组ADC、DDC、D相关性分析
Tab. 3  Correlation analysis between ADC, DDC and D in PCa and SH groups

3 讨论

       以往文献可见单指数、双指数模型用于前列腺癌的诊断,但同时联合拉伸指数模型文献很少,本文同时联合三种模型,判断哪个模型,哪个参数鉴别效能更高,双指数及拉伸指数模型是否能取代传统的单指数DWI。其次以往可见DWI模型用于鉴别癌与增生,本文主要鉴别基质型增生,由于基质型增生在T2WI及DWI与癌更相似,更难鉴别。本研究结果显示DWI单指数模型ADC值、IVIM双指数模型D及拉伸指数模型DDC、α值在鉴别前列腺癌与基质型前列腺增生均具有较高效能,ROC曲线下面积AUC均>95%,但差异无统计学意义,双指数及拉伸指数模型扫描及后处理费时,所以临床依然推荐使用单指数的DWI。无论是癌组还是增生组D、DDC、ADC均具有较好相关性。

       T2WI癌灶与基质型增生结节均表现为低信号不易区分,前列腺癌细胞排列致密,水分子扩散受限,在DWI表现为高信号,基质型增生结节富含纤维平滑肌,含水量少,在DWI同样可以表现为高信号,也不易区分。再加上DWI的定量参数ADC值,除了受水分子扩散的影响,其实同时还受毛细血管灌注的影响,ADC值忽略了后者不能准确反映体素内水分子扩散情况,IVIM-DWI[2]基于弥散成像的原理,采用多个弥散敏感因子b值同时进行DWI成像,可将弥散与灌注分离,较高b值时反映真实的组织扩散,而较低b值反映毛细血管灌注,得出扩散参数D值及灌注参数D*、f值,较传统DWI更真实反映病变扩散特性,同时提供灌注信息。其实体素内水分子的信号衰减不是呈单指数或双指数模型那么简单,水分子扩散的不均一性与多区间性,导致扩散信号衰减的复杂性。Bennett等[3]提出了拉伸指数模型的概念,用扩散异质性指数α与分布扩散系数DDC去描述DWI信号衰减,反映更为复杂的组织生物学特征。

       本研究结果:PCa组的ADC、D、DDC值均低于SH组,主要是因为肿瘤在短时间内新细胞的单细胞克隆,细胞核浆比例增加,外层细胞排列紊乱,密度增加,细胞外间隙减少[4,5]。同时肿瘤细胞上的钠钾泵功能减退,Na+、Cl-进入细胞增加,导致细胞水肿,这些原因共同造成了PCa区域水分子弥散受限,使得ADC、D、DDC值降低。本研究进一步得出D、DDC、ADC在诊断PCa中均具有较高效能,且D、DDC的AUC略高于ADC,可能由于IVIM双指数模型的D值排除了灌注因素的干扰,较ADC更真实地反映病变扩散特征,这与莫树群等[6]的研究一致。DDC是多指数衰减中的一个平均化的ADC值,可以看作是每个部分连续分布ADC值的加权,拟合度更佳,更能准确地描述组织扩散[7],研究中也证明了这点,闵祥德等[8]、陈雨菲等[9]、Li等[10]也得出了同样的结论。但三者之间差异并不显著(P>0.05)。本研究还得出:无论在PCa组还是SH组,D、DDC及ADC均具有较好相关性。在PCa组中ADC> DDC> D;在SH组中DDC> ADC> D。

       笔者认为PCa组的D*值高于SH组,由于PCa组织血供丰富,其内的微血管密度、血管通透性及血流量等血流灌注指标均明显高于增生[11,12]。PCa组的f值略高于SH组,但无统计学意义,可能由于f值不仅包含微循环灌注,也包含了腺管内液体的流动、腺体的分泌等,这些生理活动难以同灌注效应相区别,从而导致f值偏离实际水平[13]。也有学者认为D*及f值均无统计学意义[14]或是f值有意义而D*无意义[15]。报道不尽相同,说明f值及D*值很不稳定,其值是否有效,很大程度上依赖于b值选择的正确与否[16,17],本研究中D*有统计学意义可能与选取的低b值较多,激励次数相对较大有关,从而使得模型准确度提高。扩散异质性指数a,与体素内水分子扩散的不均质性有关,范围0~1。当α=1时,DDC实际上等于ADC值,呈单指数衰减,体素内扩散均匀;相反,当α趋近于0时,呈复杂的多指数衰减,体素内不均质性明显[18]。研究结果显示,PCa的α值低于SH,是由于癌组织的扩散不均质性所致:可能是由于PCa组织细胞及细胞核的异形性[19,20] ,PCa区域体素内小的坏死或囊变、微血管增殖等[21],都可以导致体素内不均质性增加,致使α值减低。Gleason评分是的PCa恶性程度和预后评价重要依据之一,但需经穿刺或手术等有创途径后获得,Gleason评分是与组织的不均质性相关,组织的不均质性与体素内扩散的不均质性α值可能存在一定的关系,如二者具有一定相关性,我们术前便可无创性评价PCa危险程度和判断预后,这将是我们下一步研究的重点。

       本研究的不足之处:(1)纳入病例均为穿刺活检证实,对于移行带前缘或小癌灶可能导致假阴性结果;(2)未作前列腺大切片与其MRI图像的对照研究,仅以穿刺病理结果作为最终诊断,而穿刺活检病理与MRI图像间的匹配难以达到理想的拟合度;(3)未将移行带的癌与外周带的癌区分。(4)由于移行带癌病例数过少,未单独做移行带癌与基质型增生的鉴别。

       综上所述,双指数模型D值、拉伸指数模型DDC及α值和单指数模型ADC值在诊断PCa中效能均很高,D、DDC、α的AUC略高于ADC,但差异没有统计学价值,所以临床仍推荐应用单指数模型DWI。随着MRI各种新技术不断问世并应用于临床,多参数多模态的MRI将可能成为PCa定性、分级、指导穿刺活检、明确肿瘤浸润范围和判断治疗效果的全新的影像学标记物。

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