NODDI在脑胶质瘤分级中的初步探讨

2018-07-25 01:26王婧妍初建平赵静李欣蓓王玉亮严序
放射学实践 2018年7期
关键词:参数值微结构实性

王婧妍, 初建平, 赵静, 李欣蓓, 王玉亮, 严序

脑胶质瘤是最常见的中枢神经系统肿瘤,占原发性中枢神经系统恶性肿瘤的80%[1],肿瘤的预后与肿瘤分级显著相关,准确对肿瘤进行分级对指导治疗及预后判断具有重要的临床意义。胶质瘤分级的金标准仍基于肿瘤的组织学和免疫组化特征,必须依赖活检或手术切除肿瘤的侵入式操作。相比之下,磁共振成像技术如扩散加权成像(diffusion weighted imaging,DWI)、扩散张量成像(diffusion tensor imaging,DTI)、扩散峰度成像(diffusion kurtosis imaging,DKI)等非侵入式检查能更广泛应用于临床实践,在胶质瘤的分级应用中亦有较多报道,它们在术前对胶质瘤分级均具有一定的价值[2-4]。但DTI和DKI都不能解释肿瘤生长和转化期间发生的结构变化。神经突起方向离散度与密度成像(neuronal-oriented dispersibility and density imaging,NODDI)是一种基于磁共振扩散成像技术的新兴成像方法,可用于评估轴突和树突微结构的复杂性,可以反映脑组织中不同组织的信息,它是DWI技术的扩展,对脑组织的变化比DWI和DTI更敏感。它可以更直接、更具体地测量组织微结构,弥补了DTI和DKI的局限性。NODDI的代表性参数是神经突内体积分数(ficvf)和神经突方向离散度(ODI)。近年来,NODDI已被初步应用于临床研究,如脑卒中[5]、帕金森病[6]、局灶性脑皮层发育不良[7]等。Wen等[8]通过7T MRI多回波段成像探讨了NODDI在胶质瘤分级的可行性。本研究尝试通过定量NODDI参数研究不同级别的胶质瘤肿瘤实性区域和瘤周水肿区域,从分子水平分析NODDI参数在胶质瘤术前分级中的应用价值。

材料与方法

1.一般资料

回顾性分析2015年4月-2016年4月的29例经手术病理证实的脑胶质瘤患者,男18例,女11例,平均年龄45岁。按照2016年世界卫生组织(WHO)脑肿瘤分级标准,低级别胶质瘤13例,男性9例,女性6例,高级别胶质瘤16例,男9例,女5例。

2.检查方法

所有患者于术前均采用Siemens Magnetom Trio 3.0T MR扫描仪,12通道头线圈进行扫描,常规序列包括头颅平扫和增强,后行轴位高级扩散扫描。横轴面T1WI(SE,TR 400 ms,TE 8.9 ms,视野230 mm×230 mm,层厚5.0 mm,层间距0.5 mm,层数19)、横轴面T2WI(FSE,TR 4000 ms,TE 100 ms,视野230 mm×230 mm,层厚5.0 mm,层间距0.5 mm,层数19)、冠状面T2WI-FLAIR(TR 9000 ms,TE 110 ms,TI 2500 ms,视野230 mm×230 mm,层厚6.0 mm,层间距1.2 mm,层数20)。增强扫描后矢状面3D-T1WI(MPRAGE,TR 1750 ms,TE 2.88 ms,视野260 mm×260 mm,TI 900 ms,层厚0.7 mm,层数256),增强扫描MR对比剂使用钆喷酸葡胺注射液(Gd-DTPA,拜耳),剂量0.1 mmol/kg。DKI扫描参数:TR 8700 ms,TE 88 ms,视野220 mm×220 mm,层厚4.0 mm,b值为0、1000、2000 s/mm2,每个非零b值30个方向,DKI采集时间为6 min 3 s。

3.数据分析

将扫描得到的DKI中的DICOM文件转换成4dNIfTI文件,在Matlab Toolbox(Version 7.11.0.584)中使用NODDI编程软件后处理得到ficvf图和ODI图。

兴趣区(ROI)的选取:由2名高年资放射科医生共同分析图像,意见有分歧时协商后达成一致,采用Image J(Version 1.46r)图像处理软件,选择肿瘤实质区较大层面及瘤周水肿区域(离肿瘤强化边界1 cm范围)进行ROI的勾画,肿瘤实质有强化的病例以3D-T1WI重建后配准图为参考,肿瘤实质无强化或强化轻微的病例以配准后的T2-FLAIR图为参考,结合Image J软件中的自动阈值选择工具和魔法工具,尽量避开水肿区和坏死囊变区,对同一层面的所有肿瘤实质区进行勾画,每例肿瘤选取肿瘤最大的几个相邻层面并每层勾画6~10个ROI,同时在对应层面的对侧正常脑白质区(normal appearing white matter,NAWM)分别选取6~10个ROI,每个ROI大小100~150 mm2,分别测定ficvfmean、ficvfmin、ficvfmax、ODImean、ODImin、ODImax值。

4.统计分析

将测得的数据导入SPSS 13.0统计分析软件,对高、低级别胶质瘤的各参数值行Mann-Whitney U检验及ROC曲线分析,数据用中位数(四分位间距)表示,以P<0.05 为差异有统计学意义。

结 果

29例脑胶质瘤患者中,少突胶质细胞瘤Ⅱ-Ⅲ级5例(图1)、星形细胞瘤Ⅱ-Ⅲ级8例(图2)、间变性胶质瘤Ⅲ级5例、多形性胶质母细胞瘤Ⅳ级11例。

16例高级别胶质瘤和13例低级别胶质瘤肿瘤实性区域ficvfmean、ficvfmin、ficvfmax、ODImean、ODImin、ODImax值见表1。ROC曲线下面积分别为0.81、0.72、0.81、0.65、0.62、0.59(P均<0.05,图3)。高、低级别胶质瘤组肿瘤实性区域ficvf各参数值均较正常对照区低,差异具有统计学意义(P<0.05)。高级别胶质瘤组肿瘤实性区域ficvf、ODI各参数值均高于低级别组,差异具有统计学意义(P<0.05),其中ficvfmean诊断价值最高,ROC曲线下面积为0.81,特异度为82%)。

图1 左侧额颞岛叶间变性少突胶质瘤Ⅲ级。a) 后处理后得到的ficvf图; b) 后处理后得到的ODI图; c) T2WI示肿块呈混杂高信号(箭),前方见稍高信号结节,病灶周围见水肿带; d) 增强扫描是肿块不均匀强化(箭),前方结节均匀强化。 图2 左侧颞顶叶肥胖型星形细胞瘤Ⅱ级。a) 后处理后得到的ficvf图; b) 后处理后得到的ODI图; c) T2WI示肿块呈混杂高信号(箭),周围见水肿带,左侧脑室受压、变窄;d)增强扫描示肿块环形强化(箭)。

16例高级别胶质瘤和13例低级别胶质瘤瘤周水肿区域的ficvfmax、ODImean和ODImax值见表2。高、低级别胶质瘤组瘤周水肿区域ficvf、ODI各参数值均较正常对照区低,差异具有统计学意义(P<0.05);高级别胶质瘤组瘤周水肿区域ficvf、ODI各参数值均高于低级别组,差异具有统计学意义(P<0.05),其中ficvfmax诊断价值最高,ROC曲线下面积为0.61,特异度为86%。

表1 高、低级别胶质瘤肿瘤实性区域ficvf和ODI参数值

表2 高、低级别胶质瘤肿瘤瘤周水肿区域ficvf和ODI参数值

讨 论

目前DTI是临床上应用较广泛的检查大脑微观组织结构的方法。它的应用前提是水分子扩散呈高斯分布,即生物组织中水分子以自由、非受限的形式进行扩散运动。然而,DTI无法充分描述水在复杂大脑组织中的扩散行为,缺乏特异性,不能正确地分析白质纤维交叉和分叉,对各向同性组织(如灰质)的微观结构的敏感性不高。Zhang等[9]提出NODDI,它是基于水分子受阻和受限扩散模型发展的,采用三室生物物理组织模型来区分细胞内(被神经突膜限制的空间)、细胞外(神经突起周围空间,包括神经胶质细胞、灰质中的细胞体等)和脑脊液三种微结构环境,能够推断和量化神经突的方向和结构(轴突和树突)。NODDI最初应用于正常人群的大脑年龄相关研究,反映了人类大脑发育和神经系统微结构变化的衰老过程。但NODDI在脑肿瘤的应用刚刚起步,有待将来更详细、深入的研究。

图3 高、低级别胶质瘤肿瘤实性区域的ROC曲线显示ficvfmean和ficvfmax曲线下面积最大。

在本研究中,NODDI提供了脑组织变化的微结构信息。高、低级别胶质瘤肿瘤细胞在肿瘤实性区域引起组织结构变化,导致水分子扩散的能力发生变化,其原因很可能和肿瘤细胞的密度有关。主要是由于脑肿瘤的恶性程度越高,肿瘤细胞数越多,轴突密度越高,水分子运动受阻的几率越高。而沿着神经纤维侵袭生长的肿瘤细胞与神经突起周围空间的神经胶质细胞共存,属于细胞外结构,组织中水分子扩散能力主要取决于其细胞外部分[10-11],与低级别胶质瘤相比,高级别胶质瘤具有更高的细胞密度、核异形性、内皮增殖和微血管密度,可通过阻断和限制扩散来限制水分子各向同性扩散运动,故高级别胶质瘤组肿瘤实性区域ficvf、ODI各参数均高于低级别组。当正常细胞被肿瘤细胞代替时,细胞内水分子扩散受限,故高、低级别胶质瘤组肿瘤实性区域ficvf各参数值均较正常对照区低。胶质瘤瘤周水肿除血管源性水肿外,还包括大量浸润性肿瘤细胞生长,故高、低级别胶质瘤组瘤周水肿区域ficvf各参数值均较正常对照区低。

本研究对比了NODDI参数ficvf和ODI在脑胶质瘤分级应用中的价值,发现高级别胶质瘤组肿瘤实性区域ficvf、ODI各参数均高于低级别组,提示级别更高的胶质瘤肿瘤细胞增殖更活跃、组织微结构复杂程度更高,表明NODDI可反映组织微结构的复杂性,NODDI具有以下优势:①NODDI在微观结构中从白质扩展到灰质,并可以定量评估树突的分布,故可以反映大脑皮质和灰质核团的复杂性[12]。②NODDI将扩散成像的应用从过于理想的数学模型扩展到更接近人类大脑真实结构的生物物理模型,可以更准确地解释生物组织微结构的复杂度[13]。

本研究有两大局限性:第一,样本量较小,没有I级胶质瘤的数据,涵盖所有对于胶质瘤内精细结构的描述仍需扩展,有待今后进一步扩大样本量来进行研究。第二,后处理步骤繁琐、时间较长,不能及时为临床提供分析结果。

综上所述,NODDI的肿瘤实质定量指标和部分瘤周水肿的定量指标可以帮助胶质瘤的分级,其中肿瘤实质的ficvfmean敏感度较高,ficvfmax特异度较高。

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