宋承汝，程敬亮，張勇，張贊霞，呂青青，許珂

腮腺腫瘤的發(fā)生率占所有涎腺腫瘤的80%左右[1]，不同病理類型腮腺腫瘤的手術(shù)方式、預(yù)后、復(fù)發(fā)率均不盡相同，因此提高術(shù)前診斷的符合率具有重要的臨床意義。但是，部分腮腺良惡性腫瘤的影像學(xué)特征有所重疊，且細(xì)針穿刺活檢術(shù)常因取檢組織過少等原因?qū)е略\斷不明，因而腮腺腫瘤的鑒別診斷仍存在一定的困難。近年來，國內(nèi)外研究[1-2]發(fā)現(xiàn)DWI對腮腺腫瘤的診斷效能顯著，但以往的研究通常僅限于平均ADC值的測量，未能體現(xiàn)腫瘤內(nèi)部的異質(zhì)性。本研究通過對69例腮腺常見腫瘤的ADC圖像進(jìn)行直方圖分析并評估各參數(shù)的鑒別診斷效能，旨在提供一種新的鑒別診斷思路和具有客觀性及可重復(fù)性的量化指標(biāo)。

材料與方法

1.一般資料

回顧性分析2013年11月-2018年2月初診為腮腺腫瘤的患者的病例資料。根據(jù)常見病理類型將腮腺腫瘤分為三組：多形性腺瘤、Warthin瘤、惡性腫瘤。納入標(biāo)準(zhǔn)：①治療前行MRI掃描，臨床及影像資料完整；②經(jīng)手術(shù)或穿刺活檢病理及免疫組化確診為上述病理類型；③DWI及ADC圖偽影較小、顯示清晰。排除標(biāo)準(zhǔn)：①DWI及ADC圖偽影較大，病變顯示不清；②經(jīng)兩位放射科醫(yī)師觀察后確定為全囊性病變。根據(jù)上述標(biāo)準(zhǔn)共納入69例腮腺腫瘤，其中多形性腺瘤36例，Warthin瘤14例，惡性腫瘤19例(包括粘液表皮樣癌6例、腺樣囊性癌3例、鱗癌3例、多形性腺瘤癌變2例、淋巴瘤2例、腺泡細(xì)胞癌2例、上皮肌上皮癌1例)。多形性腺瘤組中，男14例，女22例，年齡16～80歲，平均(36.7±12.7)歲。Warthin瘤組中，男13例，女1例，年齡41～72歲，平均(60.2±7.4)歲。惡性腫瘤組中，男13例，女6例，年齡18～83歲，平均(49.5±19.3)歲。

2.儀器與方法

所有患者均采用Siemems Skyra 3.0T MR掃描儀，20通道頭頸聯(lián)合線圈，患者頭先進(jìn)取仰臥位。掃描序列及參數(shù)：橫軸面自旋回波T1WI (TR 250 ms，TE 2.5 ms)，橫軸面TSE T2WI(TR 4000 ms，TE 83 ms)，橫軸面壓脂T2WI(TR 4571 ms，TE 82 ms)，矩陣224×320，視野230 mm×230 mm，層厚4 mm，層間距0.4 mm。冠狀面壓脂T2WI與橫軸面壓脂T2WI掃描參數(shù)相同。Resolve-DWI：b= 0,1000 s/mm2，掃描參數(shù)TR 3300 ms，TE 54 ms，矩陣160 ×160，視野240 mm×240 mm，層厚4.0 mm，層間距1.2 mm，分段讀出次數(shù)5，掃描后自動(dòng)重建出ADC圖。

3.圖像處理與分析

自PACS工作站導(dǎo)出所有病例的MR圖像，存儲(chǔ)為BMP格式。挑選出各個(gè)病例腫瘤最大層面的橫軸面ADC圖像，調(diào)整窗寬及窗位，使所有ADC圖像在窗寬及窗位上保持一致性。通過MaZda軟件4.6版本(羅茲工業(yè)大學(xué)，波蘭，http://www.eletel.p.lodz.pl/mazda/)分析所選取的ADC圖像。在紋理特征提取前，所有圖像均在[μ-3δ，μ+3δ]( μ和δ分別是平均灰度值和標(biāo)準(zhǔn)差)范圍標(biāo)準(zhǔn)化其灰階水平，以減小對比度和亮度變化的影響。沿病變邊緣手動(dòng)勾畫興趣區(qū)(regions of interest，ROI)，以紅色填充腫瘤區(qū)域，直方圖由軟件自動(dòng)生成(圖1～3)。直方圖橫坐標(biāo)代表ROI內(nèi)不同灰度值，縱坐標(biāo)代表各灰度值出現(xiàn)的頻率。相應(yīng)的12個(gè)直方圖參數(shù)亦由軟件自動(dòng)計(jì)算得出，包括：面積(area)、最小值(min norm)、最大值(max norm)、均值(mean)、變異度(variance)、偏度(skewness)、峰度(kurtosis)、第1百分位數(shù)(Perc.01%)、第10百分位數(shù)(Perc.10%)、第50百分位數(shù)(Perc.50%)、第90百分位數(shù)(Perc.90%)、第99百分位數(shù)(Perc.99%)。ROI選取時(shí)共兩位放射科醫(yī)師在場，進(jìn)行共同商討后，由其中一名醫(yī)師進(jìn)行所有樣本的ROI勾畫，另一名醫(yī)師進(jìn)行全程監(jiān)管協(xié)商，并同時(shí)參照MRI其他掃描序列確定瘤體邊緣。

4.統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

表1 多形性腺瘤組、Warthin瘤組和惡性腫瘤組三組間直方圖參數(shù)統(tǒng)計(jì)分析

結(jié) 果

1.直方圖參數(shù)分析

對直方圖分析所得的12個(gè)參數(shù)進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)和方差齊性檢驗(yàn)，第10百分位數(shù)、第99百分位數(shù)、峰度的數(shù)據(jù)滿足正態(tài)分布和方差齊性，選用單因素方差分析(ANOVA)，組間兩兩比較選用LSD-t檢驗(yàn)。其余參數(shù)的數(shù)據(jù)不滿足正態(tài)分布和/或方差齊性，選用Kruskal-Wallis檢驗(yàn)，組間兩兩比較選用Mann-Whitney檢驗(yàn)。

結(jié)果顯示：最小值、最大值、均值、變異度、偏度、第10百分位數(shù)、第50百分位數(shù)、第90百分位數(shù)、第99百分位數(shù)這9個(gè)參數(shù)在三組間的差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均<0.05)，面積、峰度、第1百分位數(shù)在三組間的差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均>0.05)。其中在多形性腺瘤與Warthin瘤兩組間、多形性腺瘤與惡性腫瘤兩組間，最小值、最大值、均值、偏度、第10百分位數(shù)、第50百分位數(shù)、第90百分位數(shù)、第99百分位數(shù)共8個(gè)參數(shù)的差異均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均<0.05)。但在Warthin瘤與惡性腫瘤兩組間，僅均值的差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)。三組間各直方圖參數(shù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表1。

2.直方圖參數(shù)的ROC曲線分析

采用ROC曲線及Youden指數(shù)分別評價(jià)上述有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的8個(gè)參數(shù)在多形性腺瘤與Warthin瘤組間、多形性腺瘤與惡性腫瘤組間的鑒別診斷效能。其曲線下面積(AUC)、最佳閾值、敏感度、特異度、Youden指數(shù)分別見表2、表3；ROC曲線圖見圖4～7。

對于多形性腺瘤與Warthin瘤組，第10百分位數(shù)、均值、第50百分位數(shù)具有較高的鑒別診斷效能，其AUC分別為0.911、0.909、0.906，Youden指數(shù)分別為0.790、0.818、0.762。8個(gè)參數(shù)聯(lián)合鑒別診斷的AUC為0.929，大于各單一參數(shù)的鑒別診斷效能。而聯(lián)合均值、第10百分位數(shù)、第50百分位數(shù)進(jìn)行鑒別診斷時(shí)，其AUC為0.911。

對于多形性腺瘤與惡性腫瘤組，第10百分位數(shù)、第50百分位數(shù)、均值具有較高的鑒別診斷效能，其AUC分別為0.841、0.832、0.819，Youden指數(shù)分別為0.592、0.617、0.512。8個(gè)參數(shù)聯(lián)合鑒別診斷的AUC為0.904，大于各單一參數(shù)的鑒別診斷效能。而聯(lián)合均值、第10百分位數(shù)、第50百分位數(shù)進(jìn)行鑒別診斷時(shí)，其AUC為0.851。

表2 各直方圖參數(shù)對多形性腺瘤與Warthin瘤的鑒別效能

表3 各直方圖參數(shù)對多形性腺瘤與惡性腫瘤的鑒別效能

討 論

涎腺腫瘤約占頭頸部腫瘤的2%～5%[3]，其中約80%發(fā)生于腮腺，其病理學(xué)類型復(fù)雜多樣，大多數(shù)為良性[1]。腮腺良性腫瘤最常見的病理類型為多形性腺瘤和Warthin瘤。惡性腫瘤中較常見的為粘液表皮樣癌、腺樣囊性癌、腺泡細(xì)胞癌等。不同病理類型腮腺腫瘤的手術(shù)方式、預(yù)后、復(fù)發(fā)率均不盡相同，提高術(shù)前診斷的符合率具有重要的臨床意義。多形性腺瘤和Warthin瘤雖同為良性，但多形性腺瘤的術(shù)后局部復(fù)發(fā)率可高達(dá)85%，Warthin瘤僅約2%[2]。并且由于Warthin瘤的惡變風(fēng)險(xiǎn)(低于1%)明顯低于多形性腺瘤，所以術(shù)前確診的Warthin瘤有時(shí)可不必手術(shù)[4-5]。鑒于兩者的臨床特征大不相同，且有文獻(xiàn)報(bào)道Warthin瘤的ADC值低于其余良性病變及部分惡性病變，在將其從良性組剔除后ADC值的診斷效能可明顯提高[6]，因此在本研究中將腮腺常見腫瘤分為三組(多形性腺瘤組、Warthin瘤組、惡性腫瘤組)進(jìn)行研究。由于腮腺腫瘤囊變的發(fā)生率較高，為其影像學(xué)特征之一。因此本研究在進(jìn)行ROI勾畫時(shí)，包含了同層面瘤體的全部，并未剔除囊變壞死等區(qū)域，以避免人為減少腫瘤的異質(zhì)性特征。

近年來，國內(nèi)外研究[1-2,6-7]發(fā)現(xiàn)DWI有助于腮腺腫瘤的鑒別診斷，但部分結(jié)論不一，不典型者仍鑒別困難，ADC值之間存在較多重疊。通常認(rèn)為多形性腺瘤的平均ADC值最高，惡性腫瘤其次，Warthin瘤最低[8-9]。亦有較多報(bào)道[2,6]稱Warthin瘤與部分惡性腫瘤的ADC值并無顯著差異，但本研究結(jié)果顯示W(wǎng)arthin瘤組與惡性腫瘤組間ADC均值差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

圖1 腮腺多形性腺瘤。a)橫軸面ADC圖；b)ROI選擇示例圖；c)直方圖。 圖2 腮腺Warthin瘤。a)橫軸面ADC圖；b)ROI選擇示例圖；c)直方圖。 圖3 腮腺腺樣囊腺癌。a)橫軸面ADC圖；b)ROI選擇示例圖；c)直方圖。

以往的ADC研究通常僅限于對ADC均值的比較，忽略了腫瘤的內(nèi)部異質(zhì)性特征。直方圖分析利用數(shù)學(xué)的方法對ROI的灰階強(qiáng)度分布進(jìn)行評價(jià)，是一種應(yīng)用于量化腫瘤內(nèi)部異質(zhì)性的新方法，可提供臨床及傳統(tǒng)影像學(xué)分析無法提供的量化信息，從而提高診斷的符合率?；贏DC圖像的直方圖分析可以進(jìn)一步體現(xiàn)腫瘤的彌散特性，從多方面反映腫瘤的異質(zhì)性[10]。目前，已有報(bào)道顯示直方圖分析有助于子宮內(nèi)膜癌、直腸癌、膀胱癌等腫瘤的分級或預(yù)后的評估[11-13]，以及膠質(zhì)母細(xì)胞瘤與單發(fā)轉(zhuǎn)移瘤、后顱窩腫瘤等的鑒別診斷[14-15]。但是直方圖應(yīng)用于頭頸部腫瘤的報(bào)道較少[16]，且多集中于對頭頸部鱗癌的相關(guān)研究。Wang等[17]的研究顯示直方圖可應(yīng)用于頭頸部淋巴瘤和鱗癌轉(zhuǎn)移性淋巴結(jié)的鑒別。Perrot等[18]發(fā)現(xiàn)HPV陽性頭頸部鱗癌與HPV陰性頭頸部鱗癌的直方圖特征不同。而有關(guān)直方圖在腮腺腫瘤中應(yīng)用的報(bào)道更為少見，Julia等[19]的研究顯示增強(qiáng)T1WI的紋理特征有助于腮腺良惡性占位的鑒別。目前國內(nèi)外尚未查閱到利用ADC直方圖對腮腺腫瘤進(jìn)行鑒別的相關(guān)文獻(xiàn)。

圖4 多形性腺瘤與Warthin瘤組間最小值、最大值、均值、第10百分位數(shù)、第50百分位數(shù)、第90百分位數(shù)、第99百分位數(shù)的ROC曲線。 圖5 多形性腺瘤與Warthin瘤組間偏度的ROC曲線。 圖6 多形性腺瘤與惡性腫瘤組間最小值、最大值、均值、第10百分位數(shù)、第50百分位數(shù)、第90百分位數(shù)、第99百分位數(shù)的ROC曲線。 圖7 多形性腺瘤與惡性腫瘤組間偏度的ROC曲線。

本研究對三類腮腺常見腫瘤的ADC圖像進(jìn)行了直方圖分析，結(jié)果顯示均值在多形性腺瘤與Warthin瘤、多形性腺瘤與惡性腫瘤、Warthin瘤與惡性腫瘤間的差異均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，多形性腺瘤的ADC均值最大，惡性腫瘤次之，Warthin瘤最低，與文獻(xiàn)報(bào)道基本一致[8-9]，進(jìn)一步證明了ADC對腮腺腫瘤的鑒別診斷具有重要價(jià)值。對于多形性腺瘤與Warthin瘤/惡性腫瘤的鑒別來說，共有8個(gè)參數(shù)的差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。除均值外，第10百分位數(shù)、第50百分位數(shù)的診斷效能也十分顯著(AUC均大于0.8)，其中第10百分位數(shù)和第50百分位數(shù)對多形性腺瘤與惡性腫瘤的鑒別診斷效能要高于均值。將一列數(shù)據(jù)按大小排序，第n百分位數(shù)表示在這列數(shù)據(jù)中有n%的數(shù)據(jù)的值小于或等于這個(gè)值[20]。例如在本研究中，多形性腺瘤的第10百分位數(shù)是125.17±21.808，可理解為在整個(gè)瘤體中，10%區(qū)域的ADC灰度值≤125.17。因此直方圖分析結(jié)果中不同腫瘤間第n百分位數(shù)的差異在一定程度上代表了不同腫瘤間瘤體的組織成分不同(腫瘤間的異質(zhì)性)及瘤體內(nèi)部的構(gòu)成或分布不同(腫瘤內(nèi)部的異質(zhì)性)。偏度和峰度是描述直方圖曲線分布的參數(shù)，也是反映腫瘤異質(zhì)性的較好指標(biāo)[21-22]。峰度反映的是與正態(tài)分布相比此分布的相對尖銳度或平坦度，正峰值表示比正態(tài)分布尖銳，負(fù)峰值表示比正態(tài)分布平坦。偏度是用來衡量數(shù)據(jù)分布不對稱性的指標(biāo)，偏度為正值表示分布的主體集中在右側(cè)，即絕大多數(shù)的值(包括中位數(shù)在內(nèi))位于平均值的左側(cè)(小于平均值)，直觀表現(xiàn)為右邊的尾部相對于與左邊的尾部要長。偏度為負(fù)值時(shí)則相反。偏度的絕對值越大，分布形態(tài)偏移程度越大。本研究結(jié)果顯示多形性腺瘤與Warthin瘤的偏度均呈負(fù)值，惡性腫瘤的偏度值呈正值，可能與惡性腫瘤多數(shù)細(xì)胞密度較大有關(guān)。其中Warthin瘤偏度的絕對值最大，考慮可能與Warthin瘤大多數(shù)信號混雜有關(guān)[5,23]。

本研究中亦存在許多局限性。第一，Warthin瘤和惡性腫瘤的病例數(shù)相對較少。第二，惡性組中包含多種腫瘤亞型，不同病理類型的惡性腫瘤間可能會(huì)存在一定的差異性而對結(jié)果產(chǎn)生影響。第三，對其他腮腺良性腫瘤(如腮腺基底細(xì)胞腺瘤)及惡性腫瘤不同病理類型的分析有待進(jìn)一步研究。

綜上所述，基于ADC的直方圖分析可為腮腺常見腫瘤的鑒別診斷提供更多有用信息。均值、第10百分位數(shù)、第50百分位數(shù)等參數(shù)具有良好的鑒別診斷效能，為臨床工作中腮腺腫瘤的進(jìn)一步精確鑒別診斷提供了新的思路和方法。