彌散加權和彌散張量成像測量在腦膠質瘤檢查應用

Gliomas: Diffusion Kurtosis MR Imaging in Grading

膠質瘤是成人最常見的原發腦腫瘤，其發生率為4-7/（10萬?年）。世界衛生組織分類指南指出在諸如年齡和腫瘤部位等臨床資料中，膠質瘤治療前正確分級在預測腫瘤治療反應及預後有極其重要的作用。磁共振彌散成像已被證明可為膠質瘤的分級提供額外的價值。然而，彌散加權成像（DWI）和彌散張量成像（DTI）在關於腫瘤惡意進展中監測細胞改變仍然缺乏敏感性及特異性。組織學檢查在腦腫瘤中依然是獲得明確診斷的金標準，並且現在腫瘤學實踐中需要它來輔助治療。

彌散加權和彌散張量成像測量水分的移動性，假定其是一個隨機的但存在潛在受限的彌散過程。彌散概率分布函數（PDF）——一個特定的氫質子在給定時間內從一個位點彌散到另一個位點的可能性——被認為是高斯PDF，對於表觀彌散係數存在標準偏差。然而，由如細胞膜、細胞內細胞器和不同隔室間氫質子快速交換等決定的生物細胞結構的複雜性將限制隨機布朗運動，因此導致水彌散偏離嚴格的高斯特徵，這被稱為彌散受限。其真正的PDF比高斯PDF高瘦，用表觀彌散係數準確描述氫質子彌散不恰當。偏離高斯PDF的程度可以用一個無量綱的度量標準來描述——超值表觀峰度係數（AKC）。峰度是描述一個任意概率分布的非高斯性的無綱量統計度量。

彌散峰度（DK）成像是彌散張量成像模型的延伸，可以在方向依賴性基礎上同時評估表觀彌散係數和AKC。通過測量至少15個方向的表觀彌散係數和AKC，水的三維移動高斯和非高斯部分被量化為DT和彌散峰度張量。通過這兩個張量可以推導出一些標量的測量值，如所有的常規的DT參數（節段性各向異性[FA]）、垂直彌散張量、軸位彌散張量和平均擴散度[MD]）。模擬彌散張量成像中方向的測量，軸向彌散張量被定義為沿著平行於主要的彌散方向——第一彌散特徵向量AKC值，反之，徑向彌散張量被定義為垂直第一彌散特徵向量平面的平均AKC值。平均峰度為沿密集採樣範圍內所有方向的平均AKC值。軸向彌散度和峰度反應的是軸突的完整性和神經纖維束密度，而徑向彌散度反應的是髓鞘的完整性和軸突密度。

膠質瘤的生物學侵襲與特異性的細胞結構改變相關，我們相信彌散峰度成像能夠為膠質瘤的無創性分級提供有價值的參考。我們的本次研究目的是評估彌散峰度成像參數對膠質瘤分級的正確性。

Materials and Methods

Patient Population

Data Acquisition

略

Image Data Analysis and Processing

腫瘤實質、中心壞死（如果有）、瘤周水腫（如果有）、對側正常表現白質（NAWM）、對側丘腦正常表現灰質（NAGM）和對側正常表現內囊後肢(PLIC)和灰質感興趣區（ROIs）應用MRIcro手工勾畫。水腫區、MAWH、PLIC、NAGM和無強化腫瘤在軸位T2WI圖像上描繪。未強化囊性部分未勾畫入腫瘤組織，壞死和實性對比增強腫瘤組織在快速場回波序列軸位3mm重建圖像上勾畫。

數據處理包括以下步驟：

數據校正：彌散峰度成像數據修正頭部運動和渦流扭曲通過球形仿射變換校正。其次是b矩陣旋轉校正和彌散加權信號強度調製，由於高b值下渦流扭曲大，用來校正嚴重的體素體積改變，這是需要的。

張量估計：在每個像素上，彌散張量和彌散峰度張量由約束最大似然演算法估計，它可恰當解釋萊斯分布的彌散加權數據。一個更技術的張量估計綜述由Veraart等給出。

參數計算：張量、多個擴散和峰度參數分別根據Le Bihan等人和Poot等人的方法推出。

此外，實體腫瘤內的參數值按(a)對側NAWM測得的相應參數值（考慮到與腫瘤位置疊加受試者間變異有關的區域間差異）和（b）對側大腦半球PLIC的參數值（減小受試者間變異）進行標準化。

Statistical Analysis

由於研究人群中年齡跨度大和以前文獻報道的腦白質彌散係數的年齡相關性變化，基於完整患者研究組平均年齡（54歲）和NAWM及PLIC各參數值與年齡線性回歸斜率，作者對NAWM和PLIC各參數進行年齡校正。

對高級別及低級別膠質瘤的MD、FA 、軸向、徑向峰度和平均峰度及相應的實性腫瘤組織對側NAWM和水腫區、NAWM、NAGM和PLIC標準化值用Mann-Whitney-Wilcoxon 檢驗並Bonferroni 校正進行對照。P<0.05。生成FA、MD、平均峰度受試者工作特徵曲線(ROC)，用相應的與對側NAWM標準化的彌散參數值來評估受試者工作曲線下面積（AUC）和確定最佳臨界點。應用統計軟體(SPSS； IBM，Armonk，NY)進行統計分析。

Results

Patient Groups and Imaging Features at Anatomic Imaging

實驗組患者平均年齡54歲。高級別膠質瘤患者平均年齡61歲。低級別膠質瘤患者平均年齡為42歲。年齡差異有顯著性差異。在NAWM和PLIC上平均峰度、徑向峰度和FA分別隨年齡減小，且存在顯著性差異性； NAWM上MD隨年齡增加,且存在顯著性差異；年齡和軸向峰度間無關。因為病例組間年齡差異具有顯著性及我們發現大部分彌散參數與年齡間具有統計學差異性，因此，我們對NAWM和PLIC的所有參數按材料與方法部分描述的進行標準化年齡校正。

在本研究組中，對比增強定義高級別膠質瘤有100%敏感性和36%特異性。用壞死或囊變定義高級別膠質瘤的敏感性和特異性分別為94%和36%。用灶周水腫診斷高級別膠質瘤的敏感性和特異性分別為82%和81%。

Diffusion Parameters in Solid Tumor

Nonnormalized diffusion imaging parameter values

高級別腫瘤的徑向和軸向峰度、平均峰度增高存在顯著性差異（P=0.015，P=0.01和P=0.02）。 FA和MD在低級別和高級別膠質瘤間不存在顯著性差異（P=0.48和P=0.10）。平均峰度、FA和MD的95%置信區間分別為0.686-0.982、0.482-0,897和0.581-0.943。（表1、表2、圖5a、圖6a）

Normalized diffusion imaging parameter values

當實體腫瘤的參數值與年齡校正的對側NAWM參數值進行標準化後，高級別和低級別膠質瘤間平均峰度、徑向峰度、FA和MD表現出顯著差異性（P=0.02，P=0.03，P=0.025和P=0.03）。軸向峰度值與年齡校正的對側NAWM值在兩級別腫瘤見無顯著性差異（P=0.065）。與年齡校正的對側NAWM值標準化後，平均峰度、FA和MD的95%置信區間分別為0.741-1.00、0.689-1.00和0.655-0.982。（表2、表3、圖5b、圖6b）

與年齡校正的對側PLIC值標準化後，高級別和低級別膠質瘤間各參數值無顯著性差異（平均峰度，P=0.75；徑向峰度，P=0.11；軸向峰度，P=0.24；FA，P=0.65和MD，P=0.85）。

Diffusion Parameters in Perilesional Edema, NAGM, NAWM, and the PLIC

高級別和低級別膠質瘤不同部位的參數值無明顯統計學差異性（表1）。

Discussion

作者的研究表明平均峰度能用於區分高級別和低級別膠質瘤，且具有比常用的彌散參數（MD和FA）和常規影像學特徵更高的敏感度和特異度。

儘管彌散成像用於探測分子組織水相當於細胞級別移動性，因此有可能檢測細胞結構，但DWI和DTI用於膠質瘤的分級還不夠準確。彌散張量成像描述水質子的自由但受限彌散，而彌散峰度成像描述細胞結構環境的複雜性決定的自由彌散的偏差。按此觀點，峰度可被視為組織結構程度的量度。彌散峰度成像具有明顯的優勢。

作者的研究結果顯示檢測膠質瘤的峰度方向顯示在高級別腫瘤軸向和徑向微觀結構的複雜性明顯增加，但無明顯方向依賴性。高級別膠質瘤峰度參數值增加可能反映組織複雜性高。

作者發現平均峰度和徑向峰度隨著年齡增長顯著下降，這可能反映了退行性改變和神經元的減少。按此觀點，作者決定在標準化前對NAWM和PLIC的彌散參數進行年齡校正。當對實體腫瘤的峰度參數值與相應對側的NAWM年齡校正的參數值標準化，與當我們與對側的PLIC參數值標準化或我們不進行彌散參數標準化相比，作者得到更具統計學顯著性的結果。

作者研究表明在與對側NAWM年齡校正後的參數值標準化前，不同級別腫瘤間的FA未發現顯著差異性，但標準化後，FA值在區分低級別和高級別膠質瘤具有相當高的敏感度和特異度。

作者認為MD不是膠質瘤分級的合適的標記，但有趣的是本研究中應用的參數估計的方法，與常規的參數估計方法相比，MD值表現出一定程度的增加。

研究局限性：1.低級別膠質瘤組患者的平均年齡明顯低於高級別膠質瘤組患者的平均年齡，可能使結果產生參數估計的年齡相關性影響偏倚——年齡依賴性校正；2.樣本量較少；3.11名低級別膠質瘤患者中的四名缺乏組織病理學證實。

結論

總之，本研究表明峰度參數在高級別和低級別膠質瘤間存在顯著性，且與常規彌散參數相比，這些參數能更好的區分兩種級別膠質瘤。因此，平均峰度和線性相關的峰度張量參數是膠質瘤分級潛在的新的非侵入性生物標記物。

附上原文：

文獻來源：

Van Cauter S,et al.Gliomas: Diffusion Kurtosis MR Imaging in Grading.Radiology,263.2(2012):492-501. DOI:10.1148/radiol.12110927.

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