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经验交流
ADC差值法在子宫癌肉瘤与子宫内膜癌鉴别诊断中的应用
刘宇航 刘洋 肖智博 戴梦莹 熊域霖

Cite this article as: Liu YH, Liu Y, Xiao ZB, et al. Utility of delta ADC value to differentiate uterine carcinosarcoma from endometrial carcinomas[J]. Chin J Magn Reson Imaging, 2022, 13(3): 79-82.本文引用格式:刘宇航, 刘洋, 肖智博, 等. ADC差值法在子宫癌肉瘤与子宫内膜癌鉴别诊断中的应用[J]. 磁共振成像, 2022, 13(3): 79-82. DOI:10.12015/issn.1674-8034.2022.03.016.


[摘要] 目的 探讨表观扩散系数差值(delta apparent diffusion coefficient value,dADC)法在子宫癌肉瘤(uterine carcinosarcoma,UCS)中的诊断应用,以及评估联合dADC与时间-信号强度曲线(time-intensity curve,TIC)对鉴别诊断UCS和子宫内膜癌(endometrial carcinomas,EC)的效能。材料与方法 回顾性分析经病理证实且MRI资料完整的UCS患者病例28例及EC患者病例49例,测量两组病例中病灶的平均表观扩散系数(mean ADC,mADC)、dADC,并绘制TIC判断其类型。对两组间的mADC、dADC结果进行独立样本t检验,应用χ2检验比较两组TIC类型差异。绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评价各参数单独及联合应用鉴别UCS与EC的效能。结果 UCS组dADC值[(2.04±0.77)×10-3 mm2/s]明显高于EC组[(0.78±0.48)×10-3 mm2/s],差异有统计学意义(P<0.01)。UCS的TIC曲线类型多为Ⅰ型(71.43%),而EC多表现为Ⅱ型(59.18%,P<0.01)。ROC曲线分析显示,dADC联合TIC鉴别诊断UCS与EC效能最高,曲线下面积为0.966,其敏感度、特异度、准确度分别为96.4%、95.9%、93.5%,明显高于各指标单独使用(P<0.05)。结论 dADC值对UCS诊断有一定价值,当dADC值大于1.112×10-3 mm2/s时诊断UCS可能性大,且应用dADC联合TIC可提高UCS与EC鉴别诊断的准确度,其诊断效能更高,可作为参考指标帮助临床选择合理方案。
[Abstract] Objective To investigate the utility of delta apparent diffusion coefficient values (dADC) to diagnose uterine carcinosarcoma (UCS), and to evaluate the efficacy of combined dADC and time-intensity curve (TIC) in differentiating UCS from endometrial carcinomas (EC).Materials and Methods DWI and DCE-MRI findings of 28 pathologically proven UCSs obtained on preoperative MRI were retrospectively evaluated. The DWI parameters including mean apparent diffusion coefficient value (mADC), delta apparent diffusion coefficient value (dADC= maximum ADC-minimum ADC) and DCE-MRI parameter including time-intense curve (TIC) type were compared with those of 49 pathologically proven ECs. The efficiency of above parameters in differentiating UCSs from ECs was evaluated by receiver operating characteristic (ROC) curve.Results dADC values in UCS group were higher than that in EC group with significant difference (P<0.01). UCSs were more frequently associated with type Ⅰ TIC, while ECs were associated with type Ⅱ. ROC analysis revealed that with the combination of dADC and TIC, the diagnostic sensitivity, specificity and area under the curve were 96.4%, 95.9% and 0.966 respectively with significant difference when compared with individual parameter (P<0.05).Conclusions dADC was helpful in the diagnosis of UCS. Higher dADC values were associated with more possibility of diagnosing UCS. dADC combined with TIC was of great value in differentiating UCS from EC preoperatively and could be used to provide additional information in treatment planning.
[关键词] 癌肉瘤;子宫内膜肿瘤;磁共振成像;表观扩散系数;时间-信号强度曲线;鉴别诊断
[Keywords] uterine carcinosarcoma;endometrial neoplasms;magnetic resonance imaging;apparent diffusion coefficient;time-intensity curve;differential diagnosis

刘宇航 1   刘洋 2   肖智博 1*   戴梦莹 2   熊域霖 3  

1 重庆医科大学附属第一医院放射科,重庆 400016

2 重庆医科大学超声医学工程国家重点实验室,生物医学工程学院,重庆 400016

3 中国科学院大学重庆医院(重庆市人民医院)放射科,重庆 400013

肖智博,E-mail:5894526@qq.com

作者利益冲突声明:全部作者均声明无利益冲突。


基金项目: 2020年重庆市研究生科研创新项目 CYB20165
收稿日期:2021-08-30
接受日期:2022-03-07
中图分类号:R445.2  R737.33 
文献标识码:A
DOI: 10.12015/issn.1674-8034.2022.03.016
本文引用格式:刘宇航, 刘洋, 肖智博, 等. ADC差值法在子宫癌肉瘤与子宫内膜癌鉴别诊断中的应用[J]. 磁共振成像, 2022, 13(3): 79-82. DOI:10.12015/issn.1674-8034.2022.03.016

       子宫癌肉瘤(uterine carcinosarcoma,UCS)是一种相对罕见具有双相侵袭性的高度恶性子宫内膜肿瘤,仅占所有子宫恶性肿瘤的5%,但在与子宫癌相关死亡中所占比例超过16%[1, 2]。UCS的临床表现及症状缺乏特异性,与子宫内膜癌(endometrial carcinomas,EC)相似,多表现为阴道出血和血性或水样阴道分泌物、腹痛及子宫增大[3]。但两者治疗方式及预后存在很大差异,即使是UCS的Ⅰ期患者,因其极高的显微镜下淋巴结转移的发生率,术中也需进行淋巴结清扫,而低级别EC的治疗可不行淋巴结清扫[4, 5],且UCS侵袭性高,术后复发率高,预后差,相较于常见病理类型的EC患者83%的五年生存率,UCS的五年生存率仅为35%[6]

       在子宫病变的术前辅助检查中,磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)因其高软组织分别率、无创等优势而得到广泛应用[7]。在UCS的诊断中,常表现为T1WI呈等信号,T2WI呈混杂稍高信号,动态增强强化方式多样,与EC影像学表现相似,鉴别困难[8, 9]。扩散加权成像(diffusion-weighted imaging,DWI)作为一种快速、非增强的功能磁共振技术,可显示水分子扩散情况、组织细胞结构和细胞膜完整性等信息,创建参数化表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)图以实现扩散量化并进行组织结构表征,常用于疾病的检出与诊断[10]。在子宫良、恶性病变诊断中,因恶性肿瘤细胞密度增加,胞外空间减少,核/质比高,通常表现出明显水分子扩散受限,导致子宫恶性肿瘤的ADC值通常低于良性肿瘤(子宫肌瘤等)[11, 12]。但DWI在UCS的诊断及其与EC的鉴别中应用有限,目前采用的主要是平均ADC (mean ADC,mADC)值、最小ADC (minimum ADC,minADC)值以及相对ADC (relative ADC,rADC)值,但此三者参数在UCS与EC中差异无统计学意义[6]。结合UCS的病理表现,其组织成分复杂多样,由上皮成分和间质成分组成,不同成分间ADC值存在差异[2]。本研究拟通过检测病灶内的ADC差值(delta ADC value,dADC)这一定量指标来探讨其显示病灶内组织成分差异的可行性,以及联合时间-信号强度曲线(time-intensity curve,TIC)即病灶强化情况来提高诊断UCS及鉴别诊断效能,从而为临床术前诊断UCS提供参考。

1 资料与方法

1.1 一般资料

       重庆医科大学附属第一医院的伦理委员会批准了这项回顾性研究(伦理审查批件号:2021-408),并免除受试者知情同意。回顾性研究重庆医科大学附属第一医院2011年8月至2020年9月期间子宫癌肉瘤患者病例,按同样标准收集2020年1月至2020年10月的子宫内膜癌患者病例作为对照组。纳入标准:(1)经病理证实的子宫癌肉瘤或子宫内膜癌患者;(2)拥有完整的MRI图像。排除标准:(1)病灶直径小于1 cm,MRI图像无法评估;(2) MRI图像有明显伪影,无法测量;(3)病灶位于子宫外;(4)所评估病灶有相关治疗史;(5)无法获得DWI或DCE-MRI图像。

1.2 研究方法

       采用GE HDxt 3.0 T MRI扫描仪,使用八通道相控阵体部线圈,行盆腔平扫加增强检查。扫描序列为:轴位:T2WI TR 4400 ms,TE 106.6 ms,矩阵288×224,FOV 28.0 cm×22.4 cm,层厚5 mm,层间距1.5 mm;T1WI:TR 175 ms,TE 1.8 ms,FOV 40 cm×28 cm,矩阵320×224,层厚5 mm,层间距1 mm;DWI:TR 4375 ms,TE 65.6 ms,矩阵128×128,FOV 36 cm×27 cm,层厚5 mm,层间距1.5 mm,b=0、800 s/mm2;增强T1WI (liver acceleration volume acquisition,LAVA):TR 4 ms,TE 1.9 ms,矩阵320×224,FOV 40 cm×32 cm,层厚4 mm,层间距0 mm。动态增强扫描采用LAVA序列,对比剂采用马根维显(Gd-DTPA,Bayer Pharma AG,德国),剂量为0.2 mL/kg,推注速率为2 mL/s。

1.3 图像分析

1.3.1 ADC

       利用GE后处理工作站(AW 4.6),由DWI图像自动生成ADC图,参考T2加权及对比增强图像,于病灶最大截面手动勾画尽可能大的感兴趣区域(region of interest,ROI),注意避开肿瘤内的坏死及囊性成分,以获得病灶实性成分mADC。而后在病灶最大截面勾画ROI,囊括整个肿瘤,获得整体病灶最大ADC (maximum ADC,maxADC)以及最小ADC (minimum ADC,minADC),计算两者差值计为dADC。

1.3.2 TIC曲线

       将DCE图像导入工作站,应用Functool软件处理其数据,于病灶最大层面增强最显著的实性部位放置ROI,同样避开囊变、出血及血管,获得病灶TIC。以病变强化第二期信号强度为基准,对病灶TIC类型进行分类,标准如下:Ⅰ型(流入型):较第二期强化信号,强化末期TIC上升幅度大于10%;Ⅱ型(廓清型):强化末期TIC下降幅度大于10%;Ⅲ型(平台型):TIC变化幅度介于10%以内[10]。本研究所有ROI均由两名有阅片经验的影像诊断医师共同勾画获取,如出现争议,由科室主任医师评估结果并作出一致决定。

1.4 统计分析

       数据分析采用SPSS (21.0版本)统计软件,符合正态分布的计量资料用均数±标准差(x¯±s)表示,两组间比较采用独立样本t检验;计数资料以频率及百分比表示,组间比较采用χ2检验。应用Medcalc (18.2.1版本)以组织病理学结果作为参考标准,绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线,计算曲线下面积(area under the curve,AUC),分析单独应用dADC、TIC及两者联合应用对UCS和EC鉴别诊断价值,并确定其最佳诊断阈值及敏感度、特异度、准确度,P<0.05表示差异具有统计学意义。

2 结果

2.1 患者一般资料

       最终共77名患者被纳入研究,所有研究对象均为女性,其中子宫癌肉瘤28例[年龄36~65 (58.07±9.64)岁)],子宫内膜癌49例[年龄34~79 (54.39±8.28)岁)]。

2.2 ADC

       如表1所示,UCS组的mADC值为(0.88±0.20)×10-3 mm2/s,与EC组差异无统计学意义(P=0.40)。UCS组dADC值为(2.04±0.77)×10-3 mm2/s,EC组dADC值为(0.78±0.48)×10-3 mm2/s,UCS组dADC值明显高于EC组,差异有统计学意义(t=7.841,P<0.01)。

表1  子宫癌肉瘤与子宫内膜癌的ADC值分析比较

2.3 TIC曲线类型

       UCS组的TIC曲线类型中有20例为Ⅰ型流入型曲线(71.43%),3例为Ⅱ型廓清型曲线(10.71%),5例为Ⅲ型平台型曲线(17.86%),而EC组中有2例为Ⅰ型(4.08%),29例为Ⅱ型(59.18%),18例为Ⅲ型(36.74%)。两组TIC曲线类型差异具有统计学意义(χ2=40.484,P<0.01,表2)。两两比较提示,Ⅰ型在UCS中的所占比例高于EC,差异具有统计学意义(P<0.05)。Ⅱ型在EC中所占比例高于UCS,差异具有统计学意义(P<0.05)。Ⅲ型既可见于UCS亦可见于EC,差异不具有统计学意义(P>0.05)。相关图片见图12

图1  女,59岁,子宫癌肉瘤。1A:增强后肿块呈明显不均匀强化;1B:其TIC曲线为Ⅰ型流入型;1C:ADC伪彩图上肿瘤为低信号蓝色区域,mADC为0.880×10-3 mm2/s;1D:dADC为2.653×10-3 mm2/s。
图2  女,57岁,子宫内膜瘤。2A:增强后肿块轻度强化;2B:其TIC曲线为Ⅱ型廓清型;2C:ADC伪彩图上肿瘤为低信号蓝色区域,mADC为0.729×10-3 mm2/s;D:dADC为0.811×10-3 mm2/s。
表2  子宫癌肉瘤与子宫内膜癌的TIC类型分布(例)

2.4 各指标单独及联合应用诊断效能分析

       当dADC大于其阈值1.112×10-3 mm2/s时,其敏感度、特异度分别为89.29%、87.76%,AUC为0.894。以Ⅰ型流入型曲线作为UCS的诊断标准,AUC为0.870,敏感度、特异度分别为71.43%、95.92%。单独应用dADC、TIC对UCS进行鉴别诊断的AUC差异无统计学意义(P>0.05)。应用dADC值联合TIC鉴别诊断UCS与EC的AUC为0.966,高于两者单独应用,差异有统计学意义(P<0.05),且其敏感度为96.43%,特异度为95.92%,准确度为93.51%,鉴别UCS及EC的诊断效能明显提高(表3)。

表3  各指标对子宫癌肉瘤及子宫内膜癌鉴别诊断价值

3 讨论

       DWI可反映组织中的水分子扩散率,通过测量DWI产生的定量参数ADC可进行组织结构表征[10]。而相较于常规的最大、最小或平均ADC值,dADC更能反映肿瘤组织的异质性,常用于乳腺癌的预后评估,但该参数在子宫癌的鉴别中应用有限[13, 14]。UCS是罕见的双向恶性肿瘤,与EC相比更具有异质性[15]。因此,本研究评估了dADC在UCS鉴别诊断中的效能,并对比分析了dADC联合DCE-MRI的定性参数TIC在鉴别UCS与EC中的作用。

       研究结果表明dADC值可用于UCS与EC的鉴别诊断,当dADC值大于1.112×10-3 mm2/s时诊断UCS可能性大;UCS的TIC曲线更常表现为Ⅰ型,EC则多为Ⅱ型;且应用dADC联合TIC进行鉴别可提高UCS与EC诊断的准确度。

3.1 UCS组与EC组的ADC比较

       本研究中UCS的mADC值为(0.88±0.20)×10-3 mm2/s,与Takeuchi等[6]的研究结果相似,且与EC实性成分之间的mADC值差异无统计学意义。考虑其原因为DWI测定的mADC值是表明组织内水分子扩散运动平均状态的指标,可反映ROI内组织整体的核质比、细胞密度及组织间质状态等情况[13, 14],而UCS与EC作为恶性肿瘤细胞生长活跃,排列紧密且杂乱,胞外水分子扩散受限明显,故两者mADC值无明显差异。

       同时,本研究结果显示UCS组dADC值明显高于EC组,差异有统计学意义,即UCS整个瘤灶内的maxADC与minADC差值大于EC。由DWI测定的ADC值可反映病灶内复杂的组织成分,当病灶组织为坏死、囊变等成分时,由于其内结构屏障较少,水分子扩散不受限,可产生较高的ADC值;当病灶组织细胞密集、胞外空间少,可造成水分子扩散受限导致较低的ADC值,如病灶中的高级别恶性成分及软骨、脂肪等成分[10,15]。所以考虑UCS组dADC值高于EC组的原因有两方面,一方面是UCS通常为大型外生性肿块,其体积常大于EC,体积较大的肿瘤会因其膨胀生长速度过快、血供不足而造成许多坏死灶,而病灶内此类坏死成分ADC值较高[1],且UCS中含有丰富的镜下坏死区和上皮囊性成分,小坏死区或小囊腔也会产生高ADC值[16],所以会出现较高的maxADC值;另一方面,UCS组织学上由上皮成分(癌)和间质成分(肉瘤)组成,且UCS的癌性成分通常为高级别EC,肉瘤成分通常也是高级别的,其内细胞排列紧密,水分子扩散受限明显,ADC值更低[1, 2,15];且异源性的UCS中可包含横纹肌肉瘤、软骨肉瘤、骨肉瘤或脂肪肉瘤等低ADC值成分,所以UCS会出现较低的minADC值[3]。因此UCS的ADC值波动范围较大,dADC值高。EC则由单一上皮成分构成,相较而言其ADC值波动幅度较小,dADC值低。

3.2 两组间的TIC类型比较

       本研究结合动态增强MRI,采用TIC进行定性分析以便更加直观、便捷地反映病灶性质。研究结果表明UCS组TIC多为Ⅰ型和Ⅲ型,而EC的TIC类型与陈苑等[12]研究结果较为相似多呈Ⅱ型和Ⅲ型,两组TIC类型差异具有统计学意义。Ⅰ型在UCS组中占比最高,即UCS强化方式为持续强化;EC组多表现为Ⅱ型,即该组强化方式为早期快速上升,达到峰值后缓慢下降。UCS中肉瘤成分分化程度低,富含大量新生血管,血供丰富,强化明显[17, 18];而EC为单一癌性成分,且EC是一种乏血管性肿瘤,其强化程度相对较低[19, 20]。此外,EC的癌细胞可浸润破坏正常血管,诱导产生动-静脉瘘及畸变小血管,致病灶内微血管灌注率低,从而出现中度强化、晚期不强化的强化方式[21]

3.3 dADC、TIC及联合应用在两组中的鉴别诊断效能比较

       本研究分析了各参数诊断效能,纳入dADC、TIC绘制ROC曲线,结果显示其AUC值分别为0.894、0.870,提示两参数对鉴别UCS与EC均有一定价值,但两者AUC差异无统计学意义,即dADC与TIC诊断效能相似。当dADC值大于1.112×10-3 mm2/s时,提示病灶为UCS可能性大,表明较大的dADC值可能能够反映病灶内组织成分差异,具有诊断意义。本研究还联合应用dADC与TIC对两肿瘤进行鉴别诊断,其AUC为0.966,高于两指标单独应用,提示dADC联合TIC对UCS及EC进行鉴别诊断具有更高的临床价值。

3.4 局限性

       本研究仍有几点不足:(1)本试验为回顾性研究,由于UCS的发病率较低,样本量较小,可能造成结果的统计学偏倚;(2)本研究中dADC参数仅应用于两组恶性肿瘤的鉴别,而未考虑该值在子宫良恶性肿瘤中的鉴别应用。

       综上所述,dADC值有助于UCS诊断,当dADC值大于1.112×10-3 mm2/s或TIC曲线为I型时,诊断UCS可能性大,且dADC联合TIC鉴别诊断UCS与EC效能更高,即在UCS与EC的术前鉴别诊断中可应用dADC联合TIC进行综合分析,为其临床治疗及干预提供参考依据。

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