張靚雯，王青

子宮肌瘤與子宮肉瘤均起源于子宮間葉組織。子宮肌瘤是最常見的子宮良性腫瘤，50歲以上女性的患病率可達(dá)70%～80%[1]。大多數(shù)子宮肌瘤有典型的影像學(xué)表現(xiàn)，易于診斷；但在較大肌瘤合并變性時，無論是超聲、CT，還是MRI均不易與子宮肉瘤鑒別。子宮肉瘤是發(fā)生于子宮的罕見組織學(xué)異質(zhì)性腫瘤，占子宮惡性腫瘤的3%～7%[2]。根據(jù)2020世界衛(wèi)生組織（WHO）女性生殖器官腫瘤最新分類[3]，將子宮肉瘤分為間葉組織來源腫瘤和混合間葉組織來源腫瘤；其中，間葉組織來源腫瘤包括子宮平滑肌肉瘤、子宮內(nèi)膜間質(zhì)肉瘤和其他罕見類型（如未分化肉瘤和橫紋肌肉瘤等）；混合間葉組織來源腫瘤為腺肉瘤。此版將原屬于子宮肉瘤的癌肉瘤排除在外，認(rèn)為其更傾向于上皮惡性腫瘤。變性肌瘤與子宮肉瘤的治療方案、手術(shù)方式存在很大差別；另外，子宮肉瘤、子宮肌瘤與子宮內(nèi)膜癌、宮頸癌不同，不易在術(shù)前獲得病理結(jié)果，因此術(shù)前影像學(xué)檢查對于這2種腫瘤的定性診斷具有重要價值。

MRI是子宮腫瘤診斷、分期、療效評估和預(yù)后判斷的最佳成像技術(shù)[4]。對于子宮肉瘤和子宮肌瘤的鑒別，常規(guī)MRI序列可以提供部分信息，而擴(kuò)散加權(quán)成像（DWI）及其衍生序列擴(kuò)散張量成像（DTI）和擴(kuò)散峰度成像（DKI）、灌注加權(quán)成像（PWI）、MR波譜成像（MRS）、增強(qiáng)梯度回波T2*加權(quán)血管成像（enhanced gradient echo T2-star weighted angiography,ESWAN）等功能MRI具有附加診斷價值。近年來，影像組學(xué)作為放射學(xué)領(lǐng)域的研究熱點，廣泛應(yīng)用于全身多種疾病的診斷及鑒別診斷[5]。與傳統(tǒng)影像技術(shù)相比，影像組學(xué)通過高通量自動提取醫(yī)學(xué)影像中肉眼無法識別的特征進(jìn)行定量分析，尋找提取的紋理特征與臨床數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，用于子宮腫瘤的輔助診斷研究。

1 常規(guī)MRI

常規(guī)MRI檢查包括MRI平掃及增強(qiáng)掃描，可清晰顯示子宮病變的部位、形態(tài)、大小、信號特點、血供情況及其與鄰近組織的關(guān)系等定性特征。典型子宮肌瘤在MR T2WI上表現(xiàn)為邊界清楚的圓形低信號結(jié)節(jié)或腫塊影，T1WI上信號強(qiáng)度類似于子宮肌層；增強(qiáng)掃描呈較均勻性強(qiáng)化，強(qiáng)化程度低于或類似于正常子宮肌層[6-7]。但當(dāng)肌瘤較大時，可發(fā)生透明樣變、脂肪變性、黏液樣變、囊性變、紅色樣變、鈣化、間質(zhì)水腫等[8]。在肌瘤合并不同變性情況下，T1WI和T2WI可出現(xiàn)等、高或混雜信號影。多數(shù)情況下子宮肉瘤體積較大，形態(tài)不規(guī)則，T1WI呈等信號或混雜信號，T2WI呈不均勻高信號或混雜信號。變性肌瘤和子宮肉瘤增強(qiáng)掃描均呈不均勻強(qiáng)化，時間-信號強(qiáng)度曲線均以Ⅰ型為主，但也有研究[9]提示在子宮肉瘤中可更早觀察到強(qiáng)化峰值。因此，通過常規(guī)MRI檢查鑒別變性肌瘤與子宮肉瘤有時存在困難。有文獻(xiàn)[10]報道腫瘤形態(tài)不規(guī)則或邊界不清、腫瘤內(nèi)出血（T1WI高信號）、T2WI暗區(qū)可作為潛在的惡性預(yù)測因素。Jagannathan等[11]初步制定了鑒別良性子宮肌瘤與平滑肌肉瘤的風(fēng)險分層評分系統(tǒng)，選定7個定性MRI特征作為評分標(biāo)準(zhǔn)：①T2WI影像異質(zhì)性；②T2WI高信號（實性成分）；③腫瘤內(nèi)出血；④增強(qiáng)掃描影像異質(zhì)性；⑤“指狀”強(qiáng)化；⑥增強(qiáng)掃描后與肌層分界不清；⑦腫瘤中央非強(qiáng)化區(qū)域（壞死），符合0-3個特征的惡性陰性預(yù)測值達(dá)100%，符合6-7個特征惡性陽性預(yù)測值達(dá)100%。

2 功能MRI

近年來，功能MRI在良惡性腫瘤鑒別、病理分型、分級和分子變化等方面顯示出潛力，可以量化分析，比常規(guī)MRI提供更多有價值的信息。

2.1 DWI及其衍生序列DWI是一種反映組織內(nèi)水分子擴(kuò)散運(yùn)動的無創(chuàng)性檢查方法，可以通過測量表觀擴(kuò)散系數(shù)（ADC）進(jìn)行水分子擴(kuò)散受限程度的量化評估，對鑒別腫瘤的良惡性具有重要意義。DTI是在DWI的基礎(chǔ)上進(jìn)一步檢測水分子的擴(kuò)散速率與方向，除可測量ADC值外，還能提供各向異性分?jǐn)?shù)（fractional anisotropy,FA）來反映水分子擴(kuò)散運(yùn)動方向。DWI和DTI均以水分子高斯運(yùn)動為基礎(chǔ)，但不能真實地反映水分子的運(yùn)動形式。DKI是由DTI發(fā)展而來，采用四階三維張量來檢測水分子的非高斯運(yùn)動，可以更真實、客觀地評估組織微觀結(jié)構(gòu)。

歐洲泌尿生殖放射學(xué)會（ESUR）強(qiáng)調(diào)了DWI在鑒別良惡性子宮腫瘤的附加價值[12]。一些研究[13-15]表明，子宮肉瘤的DWI信號強(qiáng)度高于子宮肌瘤，ADC值低于子宮肌瘤，但2種腫瘤的ADC值部分存在重疊，因此基于DWI和ADC值不足以做出明確診斷。Abdel Wahab等[16]研究結(jié)合T2WI、DWI信號強(qiáng)度和ADC值，結(jié)果顯示，淋巴結(jié)腫大及腫塊的DWI信號高于子宮內(nèi)膜，且ADC值≤0.905×10-3mm2/s能夠鑒別子宮肉瘤和不典型肌瘤，敏感度和特異度分別為98%和94%。Tian等[17]研究表明，DTI的定量參數(shù)ADC值和FA值可用于鑒別子宮肉瘤和變性肌瘤，其中ADC值的診斷效能最高[受試者操作特征曲線下面積（AUC）=0.974]。鞠等[18]在DKI影像上測量了腫瘤的7項參數(shù)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)變性肌瘤的平均擴(kuò)散峰度（mean kurtosis,MK）值、平行擴(kuò)散峰度（axial kurtosis,Ka）值、垂直擴(kuò)散峰度（radial kurtosis,Kr）值低于子宮肉瘤，平均擴(kuò)散系數(shù)（mean diffusivity,MD）值、平行擴(kuò)散系數(shù)（axial diffusivity,Da）值、垂直擴(kuò)散系數(shù)（radial diffusivity,Dr）值高于子宮肉瘤。

2.2 PWI PWI通過顯示對比劑在興趣區(qū)（ROI）的信號強(qiáng)度變化，能夠在微觀水平上反映毛細(xì)血管通透性、血流量等局部血流動力學(xué)信息，目前多應(yīng)用于中樞神經(jīng)系統(tǒng)的研究。Malek等[19]在PWI影像上設(shè)置了2種ROI（ROIL為全部腫瘤，ROIS為腫瘤內(nèi)對比強(qiáng)化最明顯的區(qū)域），并從每種ROI中提取7個參數(shù)，包括容積轉(zhuǎn)移常數(shù)（Ktrans）、速率常數(shù)（kep）、血容量、初始時間-濃度曲線下面積、初始斜率、峰值和均方誤差，但發(fā)現(xiàn)PWI參數(shù)在子宮平滑肌肉瘤和子宮肌瘤之間無顯著差異。

2.3 MRS MRS通過定量分析器官組織代謝物的變化水平來反映組織的生化信息。Rahimifar等[8]結(jié)合ADC值與MRS技術(shù)用以鑒別子宮肉瘤和子宮肌瘤，準(zhǔn)確度達(dá)98.3%。

2.4 ESWAN ESWAN是一種新開發(fā)的磁敏感加權(quán)成像技術(shù)，利用組織間不同的磁敏感差異而成像。該成像方法可敏感地評估腫瘤與正常組織之間的血氧水平差異，反映腫瘤的生物學(xué)行為，T2*和R2*值作為定量指標(biāo)在評價腫瘤的良惡性方面具有潛力。田等[20]研究表明，T2*和R2*值在子宮肉瘤和變性肌瘤間差異有統(tǒng)計學(xué)意義，為臨床鑒別這2種腫瘤提供了新的方法。

3 影像組學(xué)

目前，多項研究表明紋理分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和影像組學(xué)對鑒別子宮肉瘤和子宮肌瘤有一定幫助。紋理分析側(cè)重于從圖像像素強(qiáng)度的灰度差異推斷出病變之間的不同，機(jī)器學(xué)習(xí)是通過從提取的特征中自我學(xué)習(xí)以創(chuàng)建最佳模型的一種方法。影像組學(xué)研究通過紋理分析與機(jī)器學(xué)習(xí)方式進(jìn)行圖像預(yù)處理、圖像分割、特征提取和模型構(gòu)建。

紋理分析實質(zhì)上是影像組學(xué)的一部分，可量化腫瘤的異質(zhì)性，現(xiàn)已應(yīng)用于多種腫瘤的診斷研究。Lakhman等[21]在T2WI上對子宮平滑肌肉瘤和非典型肌瘤的ROI進(jìn)行紋理分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，與非典型肌瘤相比，子宮平滑肌肉瘤的紋理異質(zhì)性增加但熵減少，表明紋理分析是一種可行的半自動鑒別方法。白等[22]使用灰度直方圖分析法在T2WI上的腫瘤最大層面來鑒別子宮內(nèi)膜間質(zhì)肉瘤和變性肌瘤，發(fā)現(xiàn)子宮內(nèi)膜間質(zhì)肉瘤的平均值和第1、10、50、90、99百分位數(shù)均高于變性肌瘤，且以第50百分位數(shù)的鑒別效能最佳（AUC=0．742）；但該研究僅提取腫瘤最大層面的紋理特征，獲取的信息不夠全面，可能忽略了其他層面重要的紋理特征。牛等[23]選擇ADC圖對子宮肉瘤和變性肌瘤進(jìn)行紋理分析，結(jié)果顯示熵值的診斷效能最佳（AUC=0．94）。另有研究者[24]進(jìn)一步研究了子宮平滑肌肉瘤和子宮肌瘤多個MRI序列的紋理特征，結(jié)果顯示，T2WI序列的鑒別效能最好，而ADC圖的最差；T2WI直方圖紋理參數(shù)結(jié)合病人年齡的模型的診斷效能最高，受試者操作特征曲線下面積（AUC）為0．955。

機(jī)器學(xué)習(xí)通過對提取的特征進(jìn)行分析和學(xué)習(xí)，創(chuàng)建最佳預(yù)測算法。在鑒別子宮肉瘤與子宮肌瘤方面，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的診斷效能可能優(yōu)于放射科醫(yī)師和核醫(yī)學(xué)醫(yī)師的診斷效能。Nakagawa等[25]應(yīng)用邏輯回歸算法建立基于T2WI和平均ADC值的模型，結(jié)果顯示該模型的診斷效能與2名放射科醫(yī)生的診斷效能相當(dāng)（AUC值分別為0．92、0．97、0．89），且優(yōu)于核醫(yī)學(xué)醫(yī)師基于18F-FDG PET/CT最大標(biāo)準(zhǔn)攝取值（SUVmax）分析的診斷效能（AUC值為0．92和0．85）。Nakagawa等[26]研究還使用6種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建了一類基于T1WI、T2WI、ADC圖、增強(qiáng)T1WI的影像組學(xué)模型，其中以極端梯度提升（eXtreme Gradient Boosting,XGBoost）算法建立的模型效能最佳（訓(xùn)練組的AUC值為0．93），優(yōu)于經(jīng)驗豐富的2名放射科醫(yī)生的（AUC值為0．80和0．68）。Malek等[19]發(fā)現(xiàn)雖然PWI參數(shù)在子宮肉瘤和子宮肌瘤間無顯著差異，但當(dāng)使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法整合提取的PWI參數(shù)時，鑒別2種腫瘤的敏感度和特異度分別達(dá)100%和90%，表明基于PWI的機(jī)器學(xué)習(xí)模型具有一定價值。近年Dai等[27]利用遷移學(xué)習(xí)分別建立基于T2WI、DWI、T2WI+DWI（mp-MRI）、mp-MRI+臨床參數(shù)的模型，其中結(jié)合臨床參數(shù)的mp-MRI遷移學(xué)習(xí)模型鑒別效能最高（AUC：0．94～0．96），該模型優(yōu)于結(jié)合臨床參數(shù)的mp-MRI影像組學(xué)模型（AUC=0．92）。

近年來，影像組學(xué)成為醫(yī)學(xué)領(lǐng)域研究的熱點，已廣泛應(yīng)用于全身多種疾病的診斷、治療方案選擇、療效評估、預(yù)后預(yù)測等。Xie等[28]從ADC圖上手動分割腫瘤、腫瘤和周圍小塊組織和整個子宮3種ROI，研究表明以整個子宮作為ROI的影像組學(xué)模型具有最佳診斷效能（AUC=0．876）。Xie等[29]研究還應(yīng)用基于ADC圖的影像組學(xué)模型來鑒別子宮肉瘤和非典型肌瘤，結(jié)果顯示該模型與經(jīng)驗豐富的放射科醫(yī)生的診斷效能相當(dāng)（AUC為0．830和0．752）。Wang等[30]開發(fā)了一種結(jié)合臨床特征和基于T2WI的影像組學(xué)特征的聯(lián)合模型，用于預(yù)測T2WI高信號子宮惡性間葉腫瘤；與臨床模型和基于T2WI的影像組學(xué)模型相比，聯(lián)合模型可顯著提高診斷效能，AUC可達(dá)0．91。

4 小結(jié)

術(shù)前影像學(xué)準(zhǔn)確鑒別子宮肉瘤及子宮肌瘤對于制定治療方案有重要意義。MRI是評估子宮腫瘤的最佳影像學(xué)檢查方法，功能MRI和影像組學(xué)的應(yīng)用更利于提高2種腫瘤的鑒別診斷。但由于子宮肉瘤發(fā)病率低，現(xiàn)階段均為小樣本回顧性分析，不同研究之間的結(jié)果與結(jié)論缺乏共識。因此未來需要多中心協(xié)作構(gòu)成大樣本前瞻性研究，以建立更科學(xué)、更權(quán)威的預(yù)測模型，提高診斷敏感性、特異性和準(zhǔn)確性。