0 前言

       腮腺肿瘤占所有唾液腺肿瘤的近70%，是口腔颌面外科较为常见的疾病。腮腺肿瘤的治疗方法主要取决于其组织学类型，多形性腺瘤具有恶性转化的风险，复发率高，常采取根治性手术切除，Warthin瘤的恶性转化罕见，常动态随访或手术切除肿瘤，而恶性肿瘤则需要采取根治性手术切除或综合治疗。MRI能够准确定位肿瘤，并提供关于原发肿瘤软组织特征的额外信息^[1]。随着功能MRI技术的进步，可以获得更多关于组织细胞、微观结构、血管分布、代谢物浓度和肿瘤行为模式的信息。近年来，扩散加权成像（diffusion weighted imaging, DWI）、扩散峰度成像（diffusion kurtosis imaging, DKI）、扩散张量成像（diffusion tensor imaging, DTI）、动态增强（dynamic contrast enhanced, DCE）MRI、灌注加权成像（perfusion weighted imaging, PWI）、动脉自旋标记（arterial spin labeling, ASL）、磁共振波谱成像（magnetic resonance spectroscopy, MRS）、磁敏感加权成像（susceptibility weighted imaging, SWI）、酰胺质子转移（amide proton transfer, APT）、T2 mapping及磁共振弹性成像（magnetic resonance elastography, MRE）等先进的MRI技术描述腮腺肿瘤特征的研究越来越多，不仅能够提高腮腺肿瘤的诊断准确性，而且能够评估其生物学特性，对制订治疗方案和评估预后具有重要意义。然而目前对于MRI部分新技术的应用及认识尚存在不足，一定程度上可能会限制新技术的推广应用，本文查阅了目前关于MRI新技术鉴别腮腺肿瘤的文献，并予以综述，以期为临床及影像医师拓展MRI新技术的应用提供参考。

1 扩散成像

1.1 DWI

       DWI反映的是水分子在活体组织中的微观运动情况，可从细胞及分子水平来研究疾病状况，通过ADC定量评价水分子扩散受限情况，常使用单次激发平面回波技术。长可变回波链分段读出（readout segmentation of long variable echo trains, RESLOVE）是近年来发展起来的DWI技术，图像更加锐利、分辨率更高^[2]。而多层并行采集（simultaneous multi-slice, SMS）技术可以提高扫描速度^[3]。

       YOLOGLU等^[4]证实DWI提高了MRI在区分腮腺良恶性肿瘤及不同类型的良性肿瘤的潜力。多形性腺瘤ADC值均值为1.862×10^-3 mm²/s，恶性肿瘤ADC值为1.059×10^-3 mm²/s，以ADC值1.267×10^-3 mm²/s为阈值可鉴别多形性腺瘤和恶性肿瘤^[5]。一些研究发现ADC值可鉴别Warthin瘤与恶性肿瘤^[6]，而另外一些研究显示ADC值不能区分Warthin瘤与恶性肿瘤。不同级别的腮腺恶性肿瘤之间ADC值存在显著差异。在一项涉及44名唾液腺癌患者（其中32名位于腮腺）的研究中，ABDEL RAZEK等^[7]报告ADC值阈值分别为0.94×10^-3 mm²/s、0.92×10^-3 mm²/s、0.94×10^-3 mm²/s和0.98×10^-3 mm²/s时，可预测更高级别、更高T分期、淋巴结扩散和神经周围扩散。腺体的组织类型、患者的年龄分布、基础代谢水平、营养状态可能会导致不同患者ADC测量值的改变^[8]。ZHANG等^[8]以病灶临近腺体作为参考值，研究相对表观扩散系数（relative apparent diffusion coefficient, rADC）值在鉴别腮腺肿瘤中的价值，发现病灶ADC值和病灶周围腺体的ADC值在腮腺良性肿瘤与恶性肿瘤间的差异均无统计学意义，但良性肿瘤的rADC值显著高于恶性肿瘤。史灵雪等^[9]研究发现rADC值鉴别腮腺肿瘤的价值较ADC值更高，rADC值的参考部位不同，诊断价值不同，以肿瘤临近腺体的ADC值作为参考，rADC值的AUC最大，诊断价值最高。文宝红等^[2]基于RESOLVE-DWI研究结果显示多形性腺瘤（1.51×10^-3 mm²/s）和基底细胞腺瘤组（1.37×10^-3 mm²/s）的ADC值高于Warhin瘤组（0.83×10^-3 mm²/s）、恶性肿瘤组（1.14×10^-3 mm²/s），Warhin瘤组的ADC值较多形性腺瘤和基底细胞腺瘤组、恶性肿瘤组明显低。HUANG等^[10]研究结果显示Warthin瘤（0.79×10^-3 mm²/s）和恶性肿瘤（1.05×10^-3 mm²/s）的ADC值显著低于多形性腺瘤（1.60×10^-3 mm²/s）和其他良性肿瘤（1.38×10^-3 mm²/s）。JIANG等^[3]研究认为与传统的RESOLVE-DWI相比，SMS-RESOLVE-DWI可以使用显著减少的扫描时间提供相当的图像质量，SMS可以提高腮腺RESOLVE-DWI技术的临床实用性。

       DWI通过不同的技术提高了图像质量，减少了扫描时间，减小了畸变和伪影，Warthin瘤和恶性肿瘤的ADC值可能存有重叠，单独的ADC值有时不能准确区分良恶性肿瘤，仍需借助其他技术进一步鉴别。

1.2 体素内不相干运动DWI

       体素内不相干运动（intravoxel incoherent motion, IVIM）DWI是采用多个b值进行扫描，计算出相应的扩散系数D（Dslow）、灌注因子f以及假扩散系数D^*（Dfast），通常主要计算扩散灌注系数（Cfast）和真扩散系数（ADCslow），故称为双指数模型，是一种可同时测量活体组织内真正的水分子扩散和灌注信息的无创性的技术。SUMI等^[11]在唾液腺肿瘤的IVIM-DWI研究中发现，多形性腺瘤的f值显著低于Warthin瘤，多形性腺瘤（1.38×10^-3 mm²/s）和Warthin瘤（0.61×10^-3 mm²/s）的D值与恶性肿瘤（0.96×10^-3 mm²/s）比较有显著差异；另一方面，恶性肿瘤（21.99×10^-3 mm²/s）的D^*值显著低于Warthin瘤（42.64×10^-3 mm²/s）。MA等^[12]分析了53例腮腺肿瘤的IVIM-DWI图像，结果显示腮腺恶性肿瘤（0.817×10^-3 mm²/s）的D值显著低于良性肿瘤（1.105×10^-3 mm²/s），二者的D^*值（分别为47.667×10^-3 mm²/s、41.165×10^-3 mm²/s）及f值（分别为11.291、12.049）无显著差异；Warthin瘤（16.787）的f值显著高于多形性腺瘤（9.851）；Warthin瘤的D值（0.654×10^-3 mm²/s）和D^*值（57.988×10^-3 mm²/s）与恶性肿瘤无显著性差异，其f值（16.787）显著高于恶性肿瘤。

       IVIM能够分别评估腮腺肿瘤的灌注和扩散参数，并有助于区分良性和恶性肿瘤，但不能鉴别Warthin瘤和恶性肿瘤。

1.3 DTI

       DTI是近年来在DWI基础上发展和改进的一项新技术。DTI参数包括平均扩散系数（mean diffusivity, MD）及各向异性分数（fractional anisotropy, FA）等，MD决定了水分子的扩散运动速率。肿瘤细胞数量与MD值呈负相关^[13]。FA反映了组织微观结构水分子扩散的方向性水平，与肿瘤细胞数量、恶性程度呈线性相关。KHALEK ABDEL RAZEK等^[14]对53例唾液腺肿瘤进行DTI研究，发现良性肿瘤（1.18×10^-3 mm²/s）与恶性肿瘤（0.89×10^-3 mm²/s）之间MD值的差异具有统计学意义。Warthin瘤（0.25）与恶性肿瘤（0.41）的FA值差异显著。良性肿瘤中Warthin瘤的FA值最高，这可能是由于Warthin瘤中的淋巴组织过多，与其他肿瘤相比具有更高的各向异性。TAKUMI等^[13]对59例腮腺肿瘤进行DTI研究，发现恶性肿瘤FA值（0.26）显著高于良性肿瘤（0.17）。不同腮腺良性肿瘤亚组间FA值差异有统计学意义。鉴别良恶性肿瘤时，FA值的AUC（0.884）显著大于ADC值（0.628），认为DTI尤其是FA有助于鉴别腮腺良性肿瘤与恶性肿瘤。

       DTI是一种很有前途的非侵入性方法，可用于腮腺良恶性肿瘤的表征和鉴别。但检查时间较长。

1.4 DKI

       DKI是探测生物组织内非高斯分布水分子扩散的一种新的功能MRI技术，是DTI技术上的延展。DKI使用的参数包括峰度系数（Kmean或Kapp）及扩散系数（Dmean或Dapp）。QIAN等^[15]发现多形性腺瘤的Dapp值（1.525×10^-3 mm²/s）显著高于恶性肿瘤（0.937×10^-3 mm²/s）和Warthin瘤（0.808×10^-3 mm²/s），多形性腺瘤的Kapp值（0.394）显著低于恶性肿瘤（0.589）和Warthin瘤（0.999），Warthin瘤的Kapp值较高，可以用来区分Warthin瘤和恶性肿瘤。HUANG等^[16]发现良性肿瘤的D值（1.50×10^-3 mm²/s）显著高于恶性肿瘤（1.10×10^-3 mm²/s），这两组的K值无显著性差异。恶性肿瘤和Warthin瘤（0.97×10^-3 mm²/s）的D值明显低于多形性腺瘤（1.81×10^-3 mm²/s）和其他良性肿瘤（1.57×10^-3 mm²/s）。恶性肿瘤的K值（0.87）显著高于多形性腺瘤（0.51）；Warthin瘤的K值（0.99）显著高于多形性腺瘤和其他良性肿瘤。

       在鉴别腮腺肿瘤方面，DKI的峰度系数和扩散系数可互为补充，有助于提高诊断价值，但检查时间比DWI长。

2 DCE-MRI

       DCE-MRI是在静脉注射对比剂后，连续动态扫描快速T1WI。DCE-MRI定性分析是依据感兴趣区的时间-信号强度曲线（time intensity curve, TIC）类型判断病变性质。DCE-MRI半定量分析依据TIC计算出感兴趣区的达峰时间（time of peak, Tpeak）、廓清率（washout ratio, WR）等半定量参数。DCE-MRI定量分析是运用模型计算出从血浆到血管外细胞外间隙的转移常数（transfer constant from plasma to extravascular extracellular space, K^trans）、血管外细胞外间隙的速率常数（rate constant from extravascular extracellular, Kep）、细胞外间隙容积分数（fractional extracellular space volume, Ve）等定量参数反映组织灌注及微血管通透性。DCE-MRI广泛应用于腮腺肿瘤。

       DCE-MRI检查利用肿瘤和正常组织之间的通透性和血流差异来识别血管生成。TIC类型与肿瘤细胞数量和血管密度有关。微血管计数与Tpeak增强有相关性，微血管计数越高，Tpeak越短；廓清与细胞-间质分级有关，肿瘤细胞的廓清时间较短^[17]。具有较大细胞外间隙和纤维间质的肿瘤对对比剂的保留效果较好，而具有细胞-间质分级高（包括Warthin瘤）的肿瘤对对比剂的保留效果较差，WR较高^[18]。从最常见腮腺肿瘤的DCE-MRI参数来看，微血管较少、细胞-间质分级较低的多形性腺瘤一般呈持续性强化；由于微血管数量和细胞间质分级较高，Warthin瘤和淋巴瘤具有快速强化和廓清的特征；恶性肿瘤具有较高的微血管数和较低的细胞-基质分级，与Warthin瘤相比，恶性肿瘤呈快速强化缓慢廓清^[17]。

       YABUUCHI等^[19]基于TIC类型鉴别唾液腺肿瘤，依据Tpeak和WR将TIC分为四种类型，A型：Tpeak＞120 s及WR＜30%，B型：Tpeak≤120 s及WR≥30%，C型：Tpeak≤120 s及WR＜30%，D型：病灶无强化。他们发现从TIC中获得的Tpeak和WR值与病理结果具有良好的相关性，大多数恶性肿瘤的Tpeak较短，WR较低，并且认为根据Tpeak（120 s）和WR（30%）所形成的四种TIC类型有助于鉴别良恶性唾液腺肿瘤。ZHENG等^[20]根据YABUUCHI等的TIC分型对涎腺肿瘤进行了评估，发现多形性腺瘤的TIC曲线88.9%为A型，11.1%为C型，而100%的Warthin瘤为B型，恶性肿瘤的TIC曲线81.8%为C型，18.2%为B型。并发现Warthin瘤和恶性肿瘤之间的Tpeak值和WR值有显著差异。MIKASZEWSKI等^[21]发现Warthin瘤的中位Tpeak明显低于恶性肿瘤，中位WR明显高于恶性肿瘤。恶性肿瘤Tpeak＞60 s，WR≤30%时，Tpeak和WR的敏感度和特异度最高。WR＞30%似乎是诊断Warthin瘤的关键标准。DCE-MRI还可以利用灌注参数K^trans、Kep和Ve对腮腺肿瘤进行定量评价。XU等^[22]发现Warthin瘤的平均Kep值（1.806 min^-1）明显高于多形性腺瘤（0.567 min^-1）和恶性肿瘤（0.784 min^-1），Ve值（0.272）明显低于多形性腺瘤（0.549）和恶性肿瘤（0.445），这一发现可能与Warthin瘤细胞外和血管外间隙有限有关，该研究报告显示，与其他DCE-MRI定量参数和ADC值相比，联合使用TIC类型和Ve值在鉴别诊断腮腺肿瘤时具有更高的诊断准确性。

       DCE-MRI需要注射对比剂，虽有助于腮腺肿瘤的鉴别，但肾功能不全或有不良反应史的患者不能使用本检查。

3 PWI

       PWI方法有两种：一种是经静脉快速团注对比剂后连续扫描快速成像序列，其中动态磁敏感对比增强PWI较常用；另一种是ASL。

3.1 动态磁敏感对比增强PWI

       动态磁敏感对比增强技术通过静脉快速注入对比剂、迅速采集，经后处理获得对比剂首次通过被检组织前、通过中和通过后的动态图像，提供血流动力学信息。RAZEK等^[23]应用动态磁化率（dynamic susceptibility contrast percentage, DSC%）对腮腺肿瘤进行表征，发现腮腺良性肿瘤（22.29%）与恶性肿瘤（33.53%）之间的DSC%明显不同。鉴别腮腺肿瘤良恶性的DSC%阈值为26.5%时，AUC为0.96。腮腺恶性肿瘤与Warthin瘤（26.23%）之间DSC%的差异有统计学意义。鉴别恶性肿瘤与Warthin瘤的DSC%阈值为26.9%时，AUC为0.99。多形性腺瘤与Warthin瘤之间DSC%的差异有统计学意义。鉴别多形性腺瘤与Warthin瘤的DSC%阈值为22.5%时，AUC为0.88。

3.2 ASL

       ASL是一种通过测量动脉血中质子磁化来测量肿瘤血流量（tumor blood flow, TBF）的无创方法。伪/脉冲连续ASL（pseudo/pulsed continuous ASL, pCASL）是一种广泛使用的ASL标记技术。pCASL通过TBF的定量测量而不使用对比剂，提供了肿瘤血管分布的信息^[24]。RAZEK^[25]发现腮腺恶性肿瘤TBF值（53.1 mL/100 g•min^-1）明显高于良性肿瘤（22.7 mL/100 g•min^-1），恶性肿瘤分别与Warthin瘤（26.7 mL/100 g•min^-1）和多形性腺瘤（19.3 mL/100 g•min^-1）之间TBF值的差异均有统计学意义。YAMAMOTO等^[26]用pCASL研究发现Warthin瘤平均TBF值（95.5 mL/100 g•min^-1）明显高于多形性腺瘤（24.5 mL/100 g•min^-1）。MA等^[12]认为ASL有助于鉴别Warthin瘤和恶性肿瘤。

       动态磁敏感对比增强PWI需要注射对比剂，虽有助于腮腺肿瘤的鉴别，但肾功能不全或有不良反应史的患者检查受限。而ASL无需使用对比剂，便可提供肿瘤血管分布的信息，有助于腮腺良恶性肿瘤的鉴别，值得推广应用。

4 MRS

       MRS是目前唯一无创在体研究人体生理病理代谢变化的新兴技术，使得MRI检查逐步深入到细胞生化代谢水平，是一种新型的功能分析及诊断方法，不仅用于定性，也可用于定量分析。通过MRS可获取正常组织或病变组织的代谢产物含量的变化，从而得到反映相应组织代谢物的频谱信息。氢质子MRS（¹H-MRS）测量组织和器官中的代谢物浓度，以表征癌症引起的代谢变化。胆碱复合物（choline, Cho）反映细胞增殖。肌酸（creatine, Cr）是能量利用、存储的重要化合物，反映的是能量代谢，在正常代谢中最稳定，常被作为计算比值的标准。KHAMIS等^[27]研究发现腮腺良性肿瘤的Cho/Cr比值（3.83）显著高于恶性肿瘤（1.60）；多形性腺瘤的Cho/Cr比值（3.11）显著低于Warthin瘤（5.11），且显著高于恶性肿瘤；Warthin瘤的Cho/Cr比值明显高于恶性肿瘤，而正常的腮腺组织能检测到脂质，未检测到Cho及Cr。

       ¹H-MRS可以用来表征腮腺肿瘤，但是扫描时间较长，而且完全囊性病变不易使用。

5 SWI

       SWI是一种基于磁化率差异产生对比度的三维梯度回波序列^[28]。SWI可以提供肿瘤内静脉血管、出血、钙化等信息，有报道称这些信息与肿瘤的异质性有关^[29]。JIANG等^[30]用SWI上的瘤内易感信号强度（intratumoral susceptibility signal intensity, ITSS）鉴别腮腺肿瘤，良性肿瘤的ITSS（1.611）与恶性肿瘤（2.091）之间差异无统计学意义，多形性腺瘤（1.333）、Warthin瘤（1.880）与恶性肿瘤的ITSS（1.880）差异有统计学意义，多形性腺瘤的ITSS显著低于Warthin瘤和恶性肿瘤，而恶性肿瘤与Warthin瘤之间的差异不显著。将ITSS设定2为阈值，区分多形性腺瘤和Warthin瘤、多形性腺瘤和恶性肿瘤的性能最佳，得出SWI可作为腮腺肿瘤表征的辅助影像学标志物的结论。ZHANG等^[8]应用SWI鉴别腮腺肿瘤，发现良、恶性肿瘤间ITSS分级的差异有统计学意义。

       SWI可在一定程度上提高腮腺肿瘤的诊断效能，单独使用价值有限，需要结合其他MRI新技术，如DWI等。

6 APT成像

       APT是一种无需外源性对比剂的分子成像方法。APT可评估细胞中游离蛋白质分子及多肽类物质的浓度和pH值的变化，是一种有效的肿瘤检测和表征工具^[31]。YUAN等^[31]使用二维APT序列，发现腮腺的APT信号最高，而其他组织（咬肌、腮腺、颌下腺和甲状腺）的APT信号相对中等。BAE等^[32]发现腮腺恶性肿瘤的APT信号较良性肿瘤显著高。APT信号对恶性肿瘤的预测具有良好的AUC，明显高于联合多参数分析。CHEN等^[33]对腮腺肿瘤三维APT的初步研究表明，三维APT可用于鉴别腮腺肿瘤与正常腮腺，大多数腮腺肿瘤病变的APT图像质量可接受，这些APT图像可用于诊断，然而，该技术仍然需要改进。

       APT可预测腮腺肿瘤的良恶性，但是技术尚需进一步改进，以消除伪影。

7 T2 mapping成像

       T2 mapping成像技术通过测量病灶的T2值来提高诊断和研究的客观性，起初在骨关节炎和心肌水肿方面的应用和研究较多，近年来也逐渐开始用于肿瘤方面的研究。WU等^[34]认为T2 mapping可作为一种影像生物标志物鉴别腮腺肿瘤。WEN等^[35]研究显示多形性腺瘤T2值最高（142.94 ms），恶性肿瘤次之（97.53 ms），Warthin瘤最低（83.27 ms），多形性腺瘤的T2值明显高于Warthin瘤和恶性肿瘤，然而，恶性肿瘤与Warthin瘤之间的T2值无显著差异。

       T2值有助于腮腺良恶性肿瘤的鉴别，与ADC值一样，具有一定的重叠，T2 mapping需要与其他技术联合应用，以提高诊断效能。

8 MRE

       MRE是一种定量成像技术，将外部产生的声波耦合到体内，以提供被检测组织的弹性参数图。组织刚度和流动性的代理参数可以通过层析弹性成像来计算，并绘制成高分辨率图。ELSHOLTZ等^[36]将20名健康受试者在3.0 T MRI上行腮腺多频MRE研究。频率为25 Hz、30 Hz、40 Hz和50 Hz的横波通过加压空气执行器经过枕骨进入被试的头部。通过层析弹性成像后处理重建剪切波速（shear wave speed, SWS）和剪切模量损失角（φ）作为表征组织刚度、黏度或流动性的参数。10名被试进行了重复的MRE测试，以确定基于组内相关系数的测试-重测信度。所有获得的MRE数据集均可纳入分析。双侧平均SWS为（0.97±0.13）m/s，平均φ为0.59±0.05，双侧无显著差异。SWS和φ的一致性均较好。

       腮腺的多频MRE是可行和可靠的，该技术是未来研究唾液腺肿瘤粘弹性特性的一种有前途的方法，但是MRE需要安装特殊的硬件和软件，应用于临床尚需时日。

9 小结

       综上所述，MRI已成为评价腮腺肿瘤的最有价值的影像检查方法，MRI新技术有助于提高腮腺肿瘤的影像学鉴别能力。但每种MRI新技术均具有一定的优势与不足，单独使用可能无法鉴别一些肿瘤，为提高腮腺肿瘤的鉴别诊断效能，MRI新技术的联合应用是非常必要的，多参数分析将有望用于腮腺肿瘤诊疗和管理。随着MRI新技术不断改进和完善，必将在腮腺肿瘤的诊疗方面留下浓墨重彩的一笔。