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[摘要]目的探讨磁共振（MRI）扩散峰度成像（DKI）在乳腺良恶性病变鉴别诊断中的应用价值。方法选取我院普外科诊治的乳腺病变病人110例，经穿刺活检或手术病理证实。110例病人共137个病灶，良性病灶53个（40例），恶性病灶84个（70例）。病人进行乳腺常规MRI和DKI检查，记录病灶的平均峰度系数（MK）、横向峰度系数（AK）、径向峰度系数（RK）、平均扩散系数（MD）、径向扩散系数（RD）、各向异性系数（FA），采用受试者工作特征（ROC）曲线评价上述指标对乳腺良恶性疾病鉴别诊断的效能。结果恶性病灶MK、AK、RK、FA均显著高于良性病灶，MD值显著低于良性病灶（t=3.35～15.51，P<0.05）。以穿刺活检或术后病理为金标准，对DKI检查参数MK、AK、RK、MD、RD、FA值做鉴别乳腺良恶性疾病的ROC曲线分析，MK、AK、MD的ROC曲线下面积>0.8，灵敏度和特异度均>85%。结论DKI指标MK、AK、MD对乳腺良恶性病变的鉴别诊断有一定指导意义。
[关键词]乳腺肿瘤;磁共振成像;诊断，鉴别
[中图分类号]R445.2[文献标志码]A[文章编号] 2096-5532（2018）06-0652-04
VALUE OF MAGNETIC RESONANCE DIFFUSION KURTOSIS IMAGING IN DIFFERENTIAL DIAGNOSIS OF BENIGN AND MALIGNANT BREAST LESIONS ZHENG Hua， FU Kong （Department of Radiology， The Second Affiliated Hospital of Hainan Medical University， Haikou， 570311， China）
[ABSTRACT]ObjectiveTo explore the value of magnetic resonance diffusion kurtosis imaging （DKI） in differential diagnosis of benign and malignant breast lesions. MethodsA total of 110 patients with breast diseases confirmed by aspiration biopsy or surgical pathology were selected from the Department of General Surgery in our hospital. The 110 patients had 137 lesions， with 53 benign lesions （in 40 patients） and 84 malignant lesions （in 70 patients）. These patients underwent routine magnetic resonance imaging and DKI of the breast. The mean kurtosis （MK）， axial kurtosis （AK）， radial kurtosis （RK）， mean diffusion （MD）， radial diffusion （RD）， and fractional anisotropy （FA） of all lesions were determined and recorded. The efficiency of the above indices in differential diagnosis of benign and malignant breast diseases was evaluated using the receiver operating characteristic （ROC） curve. ResultsCompared with benign breast lesions， malignant breast lesions had significantly higher MK， AK， RK， and FA and significantly lower MD （t=3.35-15.51，P<0.05）. With aspiration biopsy or surgical pathology as the gold standard， the ROC analysis of MK， AK， RK， MD， RD， and FA for differential diagnosis of benign and malignant breast diseases showed that the areas under the ROC curve of MK， AK， and MD were greater than 0.8， with sensitivity and specificity more than 85%. ConclusionMK， AK， and MD of DKI have some guiding significance in differential diagnosis of benign and malignant breast diseases.
[KEY WORDS]breast neoplasms; magnetic resonance imaging; diagnosis， differential
乳癌是全球最常見的恶性肿瘤之一，其发病率和死亡率均位居女性恶性肿瘤第一位，位居发达国家女性恶性肿瘤发生率第一位，死亡率第二位，严重威胁女性健康[1]。最新数据显示，2015年我国新发乳癌27.24万例，死亡7.07万例，乳癌是中国女性最常见的恶性肿瘤之一[2]。早发现、早诊断、早治疗是提高乳癌病人生存率和生活质量的关键[3-4]。磁共振（MRI）检查以其无创、无辐射、较高的软组织分辨率等优势广泛应用于乳腺检查，尤其是扩散加权成像（DWI）。而DWI和扩散张量成像（DTI）均以水分子扩散呈高斯分布为理论基础，能反映水分子扩散的动态分布，对乳腺肿瘤性质鉴别诊断具有指导作用[5-6]。然而，活组织中水分子扩散受到多种因素的影响，偏离高斯分布。扩散峰度成像（DKI）作为一种非高斯成像技术，弥补了上述不足，能够反映组织微细结构的变化，已经用于多种疾病的诊断[7-9]。本研究以我院收治的乳腺良恶性疾病病人为研究对象，探讨DKI在乳腺良恶性疾病鉴别诊断中的价值。
1资料与方法
1.1一般资料
2014年8月—2016年10月，选取于我院普外科就诊的女性乳腺病变病人110例，年龄20～60岁，平均（44.6±6.7）岁。经穿刺活检或手术病理证
6期郑桦，等. MRI扩散峰度成像对乳腺病变性质的鉴别诊断653
实，110例病人共137个病灶，其中良性病灶53个（40例），包括纤维腺瘤41个、导管内乳头状瘤4个、囊肿4个、慢性肉芽肿性炎2个、乳腺腺病2个;恶性病灶84个（70例），包括浸润性导管癌62个、浸润性癌伴髓样特征3个、浸润性小叶癌5个、黏液性癌4个。本研究经过医院伦理委员会审查并批准，所有病人均志愿参与并签署知情同意书。
1.2纳入和排除标准
入选标准：①年龄20～60岁;②无MRI检查禁忌证;③检查前未进行任何有创性检查;④检查前未接受任何治疗;⑤手术或穿刺明确病理诊断。排除标准：①合并有其他恶性肿瘤病史;②已采用新辅助化疗者;③体内存在金属异物;④图像质量欠佳，存在运动伪影;⑤未签署入组知情同意书者。
1.3MRI检查方法
采用GE-Signal HDXT 3.0 T超导型磁共振成像仪（美国，GE公司），乳腺专用8通道线圈。所有病人均先行双侧乳腺常规T2WI、T1WI、DWI扫描，后行DKI和轴位动态增强扫描。受检者取俯卧位，双侧乳腺自然悬垂于线圈内，适当调整位置，获得较为舒适的姿势，消除紧张情绪。先行常规MRI检查：横轴面脂肪抑制波T2WI、横轴面快速梯度回波T1WI、单b值（800 s/mm2）DWI，DWI采用单次激发自旋平面回波成像技术，其b值为800 s/mm2。DKI采用多次激发自旋平面回波成像技术，b值为0、500、1 000、1 500、2 000、2 500 s/mm2，矩阵512×512，视野32 cm×32 cm，层厚4 mm，TR 4 025 ms，TE取最小值，每个b值施加15个方向，扫描时间为10 min 48 s。轴位动态增强扫描采用乳腺容积成像序列（Vibrant），对比剂为钆喷替酸葡甲胺（Gd-DTPA），剂量为0.2 mmol/kg，以1.5～2.0 mL/s的流量用高压注射器静脉注射。注药前平扫一期，注入造影剂25 s后开始增强扫描，每隔1 min扫描1期，共扫描5期。
1.4图像处理
图像由2名具有10年以上工作经验的影像科医师共同阅片，并达成一致意见。DKI数据的处理采用GE Advantage Windows 4.5后处理工作站，采用Function Tools软件分析并获得DKI相关参数图：平均峰度系数（MK）图、横向峰度系数（AK）图、径向峰度系数（RK）图、平均扩散系数（MD）图、径向扩散系数（RD）图以及各向异性系数（FA）图。应用Mricron软件选定病变最大层面，选出感兴趣区（ROI），避开出血、坏死、钙化区，随机取3个ROI并测量MK、AK、RK、MD、RD、FA值，取平均值。
1.5统计学分析
使用SPSS 20.0软件进行统计学分析，计量资料结果以±s形式表示，组间比较采用t检验，以P<0.05表示差异有统计学意义。采用受试者工作特征（ROC）曲线分别计算各项指标的曲线下面积（AUC）、最大约登指数，评价DKI检查参数MK、AK、RK、MD、RD、FA值对乳腺良恶性疾病鉴别诊断的效能。
2结果
2.1良恶性疾病DKI各参数比较
惡性病灶MK、AK、RK、FA值均显著高于良性病灶，MD值显著低于良性病灶，差异有统计学意义（t=3.35～15.51，P<0.05）;良恶性病灶间RD值差异无显著性（P>0.05）。见表1。
2.2DKI各检查参数的ROC曲线分析
以术后病理为金标准对DKI检查参数MK、AK、RK、MD、RD、FA值做鉴别乳腺良恶性疾病的ROC曲线分析，其中MK、AK、MD的ROC曲线下面积均>0.8，灵敏度和特异度均>85%。见表2。
3讨论
DKI是一种新型的MRI扩散成像技术，是在DTI技术基础上的扩展，以水分子在组织器官中进行非高斯扩散运动为原理，弥补了高斯运动的不足，能够反映组织的微观结构，敏感性更高[10-11]。DKI已广泛应用于脑、脊髓、前列腺等器官检查，能真实反映非高斯扩散运动的定量信息[12-14]。然而，DKI在乳腺肿瘤中的应用研究较少，DKI对于良恶性乳腺肿瘤鉴别诊断效能不明确，亟待深入研究。
水分子自由扩散是指水分子由高浓度向低浓度转移，运动方向及速度随机，这种扩散模式符合正态分布，且不依赖浓度梯度，这种扩散方式也称高斯扩散[15]。然而人体组织器官复杂，并非单一、均匀递质，大部分组织结构存在影响水分子扩散的障碍，如细胞膜、间质等，组织器官的渗透压、生化特性、温度、细胞形态等影响水分子扩散偏离高斯分布[16-17]。DKI是最受欢迎的非高斯模型扩散成像，通过脉冲平面回波序列评估水分子扩散峰度值[18]。DKI最早被用来描述大脑微观结构的变化，MK值可反映脑组织髓鞘化和微组织结构的复杂程度[19-20]。近年来，DKI在肿瘤疾病的鉴别诊断中的应用越来越多。陈丽华等[21]对59例前列腺疾病的分析结果显示，其DKI参数异常;ROC曲线分析则表明，MK、AK、RK可为前列腺癌和前列腺增生的鉴别诊断提供重要参考信息。乳腺肿瘤分为多种类型，良恶性肿瘤组织具有一定的特点和差异性，不同类型的肿瘤组织也具有不同的结构特点，DKI影像具有不同的表现[22-23]，但是DKI在乳腺良恶性肿瘤组织中的鉴别诊断研究较少。
MK是DKI最重要的信息之一，该值与组织结构复杂程度呈正相关，能够反映组织微结构复杂程度。肿瘤组织细胞异型性明显、间质新生血管丰富、肿瘤细胞密集程度高，结构复杂，限制水分子的运动，MK值较大。JENSEN等[24]研究认为，MK值与肿瘤细胞密度和新生血管等呈正比。本研究结果显示，乳腺恶性组织的MK值显著高于良性组织，与SUN等[25]研究结果相似。AK是扩散本征矢量中最大的扩散本征值，取决于轴向水分子扩散受限程度，受限越大AK值越大[26]。乳腺组织含有大量腺体和脂肪组织，较柔软，乳腺恶性病变如浸润性导管癌、浸润性癌伴髓样特征、浸润性小叶癌、黏液性癌等，质地较乳腺良性病变韧，水分子扩散受限更大。本研究结果显示，乳腺恶性病灶AK值较大，表明乳腺恶性病灶沿导管方向扩散受限程度较高。RK指垂直于本征值最大的本征矢量方向的平均峰度值，反映垂直于导管方向的峰度。RK值取决于垂直于导管方向上扩散受限的程度，受限越大RK值越大[27]。本研究结果显示，乳腺恶性病灶RK值较大，表明乳腺恶性病灶在垂直于导管方向扩散受限程度较高。FA是扩散各向异性与整个扩散的比值，反映组织纤维的各向异性;RD为径向扩散系数，二者是DWI的重要指标，而在以非高斯扩散成像为原理的DKI中的应用有一定的局限性[28]。本研究显示，FA值在乳腺恶性病灶较乳腺良性病灶大，而二者间RD值差异无显著性，表明乳腺恶性病灶在垂直于导管方向扩散受限程度较高。MD为平均扩散系数，恶性肿瘤细胞有丝分裂和增殖能力较强，排列紧密、细胞间隙小，且细胞异型性明显，细胞核增大、核浆比例增高，水分子扩散明显受限，MD值较低[29]。本研究结果显示乳腺恶性病灶FA值较乳腺良性病灶小。
本文采用ROC曲線评价MK、AK、RK、MD、RD、FA在乳腺良恶性疾病鉴别诊断中的效能，其中灵敏度和特异度是评价筛检方法的最常用指标，约登指数是评价筛查方法真实性的指标，最佳诊断界值为临床应用提供了可靠的诊断界限。本研究显示，MK、AK、MD的灵敏度和特异度均大于85%，且最大约登指数较低，差异均有显著性，可以为乳腺良恶性疾病的鉴别诊断提供指导，同时提供了MK、AK、MD的最佳诊断界值，表明DKI在乳腺良恶性疾病的鉴别诊断中具有一定应用前景。
但是DKI成像也有一定的缺点：①b值最高值的确定、选用几个b值;②随着b值升高，图像信噪比下降，因此需要优化b值获得较高信噪比;③图像后处理过程存在主观和客观因素;④DKI扫描时间较长，给病人带来不适，限制了临床应用。
综上所述，DKI可以用于乳腺良恶性疾病的鉴别诊断，其中MK、AK、MD指标对鉴别诊断具有一定指导意义。
[参考文献]
[1]TORRE L A， BRAY F， SIEGEL R L， et al. Global cancer statistics， 2012[J]. CA-A Cancer Journal for Clinicians， 2015，65（2）：87-108.
[2]CHEN W Q， ZHENG R S， BAADE P D， et al. Cancer statistics in China， 2015[J]. CA-A Cancer Journal for Clinicians， 2016，66（2）：115-132.
[3]叶青，江泽飞. 循环肿瘤DNA检测在乳腺癌诊断中的临床应用[J]. 中国癌症杂志， 2016，26（11）：947-951.
[4]PHAM A，邹建中. 超声在40岁以下女性乳腺癌诊断中的应用价值[J]. 临床超声医学杂志， 2016，18（4）：243-245.
[5]董海波，王高燕，李亚迪. 多b值扩散加权成像在乳腺良恶性病变诊断中的应用价值分析[J]. 中华医学杂志， 2017，97（3）：203-207.
6期郑桦，等. MRI扩散峰度成像对乳腺病变性质的鉴别诊断655
[6]司丽芳，刘小娟，杨开颜，等. 3.0 T磁共振扩散张量成像对乳腺肿块性病变的鉴别诊断价值[J]. 中华医学杂志， 2016，96（19）：1510-1514.
[7]沙淼，赵欣，陈元园，等. 磁共振扩散峰度成像研究进展及新应用[J]. 中国生物医学工程学报， 2016，35（4）：460-469.
[8]王玉亮，初建平. 磁共振扩散峰度成像（DKI）临床研究进展[J]. 影像诊断与介入放射学， 2015，24（4）：340-345.
[9]程悦，沈文. MR扩散峰度成像原理及其在中枢神经系统的初步应用[J]. 国际医学放射学杂志， 2015，38（1）：20-24.
[10]戴艳芳，卢洁，李坤成. 磁共振扩散峰度成像技术研究进展[J]. 医学影像学杂志， 2015，17（5）：913-915.
[11]成芳，所世腾，康记文，等. MR扩散峰度成像在浸润性乳腺癌分级及与预后因素的相关性应用研究[J]. 磁共振成像， 2017，8（3）：164-169.
[12]胡瑞，谭凡，陈学强，等. 扩散峰度成像评价阿尔茨海默病患者脑白质微观结构的改变[J]. 中国医学影像技术， 2016，32（1）：35-39.
[13]李道伟，王晓明. 扩散峰度成像在脊髓损伤性病变中的研究进展[J]. 中国医学影像技术， 2015，31（9）：1422-1425.
[14]姚秋英，所世腾，庄治国，等. 前列腺癌扩散峰度成像的初步研究[J]. 实用放射学杂志， 2015，31（8）：1301-1304.
[15]闫坤，胡莎莎，杨品，等. 扩散峰度成像与宫颈癌病理学特征相关性的初步探索[J]. 磁共振成像， 2016，7（9）：683-688.
[16]钟燕，叶慧义. 磁共振扩散峰度成像在前列腺癌中的研究现状[J]. 中国医学影像学杂志， 2017，25（3）：235-237，240.
[17]刘倩，张雪宁，王植，等. 扩散张量成像和扩散峰度成像在颈髓疾病中的应用进展[J]. 中国医学影像技术， 2015，31（5）：783-787.
[18]王利，印隆林，白林，等. 磁共振扩散峰度成像技术的基本原理及应用现状[J]. 实用医院临床杂志， 2015，15（6）：168-171.
[19]RONEN I， MOELLER S， UGURBIL K， et al. Analysis of the distribution of diffusion coefficients in cat brain at 9.4 T using the inverse Laplace transformation[J]. Magnetic Resonance Imaging， 2006，24（1）：61-68.
[20]GAO B B， MIAO Y W， TIAN S Y， et al. SWI and DKI study of brain iron deposition and microstructure change in gray matter nucleus in Parkinson"s disease[J]. Chinese Journal of Magnetic Resonance Imaging， 2017，21（5）：141-148.
[21]陈丽华，刘爱连，宋清伟，等. 磁共振扩散峰度成像鉴别诊断前列腺癌与前列腺增生[J]. 中国医学影像技术， 2016，32（7）：1097-1101.
[22]李嫣，艾涛，胡益祺，等. 体素内不相干运动联合扩散峰度成像模型对乳腺良恶性病灶的鉴别诊断价值[J]. 放射学实践， 2016，31（12）：1191-1195.
[23]高欣，周丽娟， 徐孝秋，等. 扩散峰度成像对乳腺良、恶性病变的鉴别诊断价值[J]. 中华放射学杂志， 2017，51（8）：583-587.
[24]JENSEN J H， HELPERN J A， RAMANI A， et al. Diffusio-nal kurtosis imaging： the quantification of non-Gaussian water diffusion by means of magnetic resonance imaging[J]. Magne-tic Resonance in Medicine， 2005，53（6）：1432-1440.
[25]SUN Kun， CHEN Xiaosong， CHAI Weimin， et al. Breast cancer： diffusion kurtosis MR Imaging-diagnostic accuracy and correlation with clinical-pathologic factors[J]. Radiology， 2015，277（1）：46-55.
[26]HUI E S， CHENG M M， QI L Q， et al. Towards better MR characterization of neural tissues using directional diffusion kurtosis analysis[J]. NeuroImage， 2008，42（1）：122-134.
[27]RAAB P， HATTINGEN E， FRANZ K， et al. Cerebral gliomas： diffusional kurtosis imaging analysis of microstructural differences[J]. Radiology， 2010，254（3）：876-881.
[28]刘伟锋，陈亮，江新青. 磁共振扩散峰度成像鑒别诊断肾细胞癌亚型的可行性分析[J]. 哈尔滨医科大学学报， 2016，50（4）：333-336.
[29]LE B D， TURNER R， DOUEK P， et al. Diffusion MR imaging：clinical applications[J]. American Journal of Roentgeno-logy， 1992，159（3）：591-603.
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