史旭波，黄贵生，刘扬虹，虞康惠

1揭阳市慈云医院影像中心，广东 揭阳 522031；2广东省第二人民医院影像科，广东 广州 510317

腮腺肿瘤是颌面部最常见的肿瘤，约占头颈肿瘤的5%［1］，病理类型复杂多样，临床表现亦缺乏特异性，往往难以判断其良恶性。术前明确诊断对腮腺肿瘤治疗方式的选择至关重要，穿刺活检可能具有促使肿瘤细胞播散的潜在风险，而MRI可较准确反映腮腺肿块的位置及其周围的解剖关系，可为治疗方案的制定及术式的选择提供可靠依据［2］。但是，不同病理类型的腮腺肿瘤间缺乏特征性的形态学改变，常规MR检查亦较难鉴别。目前大多数研究集中在腮腺肿瘤影像形态学表现方面不够全面，有关磁共振动态增强（DCE-MRI）及扩散加权成像（DWI）各自在腮腺肿瘤诊断中的应用报道逐渐增多，但单独应用具有局限性，联合应用报道少［3-7］。本研究在既往研究的基础上，采用改良的DCE-MRI增强曲线分类联合DWI表观弥散参数（ADC）多次测量的方法，旨在为腮腺肿瘤的精准诊断提供更有价值的分析指标，进一步提高腮腺良恶性肿瘤的鉴别诊断效能。

1 资料与方法

1.1 一般资料

回顾性分析揭阳市慈云医院和广东省第二人民医院2016年8月～2018年12月经手术病理证实的腮腺肿瘤患者40例，年龄28～80岁（平均46岁），其中男性25例，女性15例；良性肿瘤28例，恶性肿瘤12例。纳入标准：术前行常规MRI、DWI和DCE-MRI检查且经两院手术治疗、有明确病理结果的腮腺肿瘤患者；排除标准：腮腺炎性病灶以及腮腺临近部位颈部淋巴结肿大患者。该研究经患者知情同意，并经过医院伦理委员会批准同意后实施。

1.2 仪器与方法

采用PhilipsAchieva 1.5TMR扫描仪，头颈部联合线圈，患者取仰卧位，扫描范围为听眦线向下至下颌骨颌部，扫描时嘱咐患者保持静止并尽量减少吞咽运动。常规MR扫描包括T1WI、T2WI、T2WI脂肪抑制序列及B-FFE序列，扫描方位包括横轴位、矢状位和冠状位扫描，FOV280～300mm，成像矩阵256×256，层厚3～7mm，层间距3 mm，采集次数为3次。动态增强在冠状位T2WI上选择显示肿瘤的最佳层面作为目标层面，采用三维容积内插快速梯度回波序列，静脉注射对比剂Gd-DTPA，剂量为0.1 mmol/kg，高压注射器注射速率为2.0 mL/s。DWI扫描在b值取0、1000 s/mm2时行横断面单次激发SE-EPI序列。

1.3 图像后处理分析

由2名头颈影像诊断经验丰富的影像科主治医师采用双盲法进行诊断分析，二者意见不一致时共同阅片达成一致意见，仍不一致时以副高以上医师的意见为准。将原始图像数据导入飞利浦IntelliSpace Portal软件后处理工作站，动态增强、扩散加权成像原始图像需手动绘制感兴趣区（ROI），ROI选择在肿瘤最大截面的实质部分，避开囊变坏死、钙化及血管区，由后处理软件自动生成动态增强曲线（TIC）及ADC图。在Yabucci等［8］研究的基础上将TIC曲线分为5种类型，A型：缓慢上升型，峰值时间（Tpeak）＞120 s；B型：快进快退型，Tpeak≤120s，廓清率（WR）≥30%；C型：速升缓降型，Tpeak≤120s，10%＜WR＜30%；D型：速升平台型，Tpeak≤120 s，WR≤10%；E型：平坦型，提示病变为囊性病变，或病灶无强化。获得动态增强相关参数：Tpeak、600 s时的WR，在ADC图上显示测量的肿瘤ADC值，取3次测量的ADC均值，比较良恶性腮腺肿瘤之间以及不同病理类型间的TIC参数及ADC均值。

表1 腮腺良恶性肿瘤的一般资料比较Tab.1 Comparison of general data of benign and malignant tumors of parotid gland

1.4 统计学分析

所有数据采用SPSS22.0统计学软件进行分析，符合正态性分布的计量资料以均数±标准差表示，计数资料以n表示，良恶性肿瘤间一般资料、ADC均值、TIC参数（Tpeak、WR）的比较采用独立样本t检验，不同病理类型之间ADC均值、TIC参数的比较运用单因素方差分析，以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 腮腺良恶性肿瘤的一般资料比较

腮腺良恶性肿瘤在性别、年龄、大小等方面差异均无统计学意义（P＞0.05，表1）。良性肿瘤组28例，包括多形性腺瘤16例、腺淋巴瘤10例、基底细胞瘤及肌上皮细胞瘤各1例，临床表现主要为耳前区无痛性肿块，病程1周～20年；恶性肿瘤组12例，分别为黏液表皮样癌3例，腺样囊腺癌2例，腺泡细胞癌、基底细胞癌、淋巴上皮样癌、淋巴瘤、多形性腺瘤恶变、肌上皮癌及转移瘤各1例，质地均较韧、活动度较差，有5例呈耳痛、耳鸣或面部疼痛等症状，3例有面神经麻痹症状，4例为耳前区无痛性肿块（其中2例逐渐增大），病程为2月～10年。

2.2 常规MRI表现

腮腺良性肿瘤组共32个病灶，其中4例腺淋巴瘤双侧生长，其余均为单发；肿块以实性为主，占75%（24/32），其中3例多形性腺瘤、2例双侧腺淋巴瘤及1例基底细胞瘤合并囊变。病灶多位于腮腺浅叶，占81.25%（26/32），各有1例基底细胞瘤、多形性腺瘤位于深叶，多形性腺瘤、单发腺淋巴瘤各2例跨越浅、深叶生长；肿块形态较规则，除1例肌上皮瘤呈分叶状改变外，其余呈类圆形或结节状，22个病灶边界清楚，10个病灶边界欠清，包膜多完整，其中1例多形性腺瘤病理提示包膜侵犯。28例良性肿瘤T1WI均呈等、稍低信号，除3例腺淋巴瘤T2WI及脂肪抑制序列呈高低混杂信号外，其余25例良性肿瘤呈高或稍高信号，均无周围软组织侵犯。

腮腺恶性肿瘤中，1例淋巴瘤和1例转移瘤多发，其余均为单发。8例病灶表现为腮腺深叶不规则或分叶状肿块，3例跨越浅深叶，仅1例位于浅叶；除1例腺泡细胞癌边界尚清外，其余病灶境界均模糊，包膜不完整，T1WI呈低信号，T2WI及脂肪抑制序列呈高低混杂信号，10例侵犯周围软组织，其中1例淋巴瘤和1例转移瘤合并颈部多发淋巴结转移。

2.3 DCE-MRI表现及TIC分型

分析不同病理类型的腮腺良恶性肿瘤DCE-MRI的TIC分布情况（表2）；40例腮腺良恶性肿瘤的TIC分型中，9/16的多形性腺瘤表现为渐进性强化（图1E），即A型曲线（56.25%），D型曲线为6例（37.5%），C型曲线仅1例。多形性腺瘤以上升型曲线为主（A、D型曲线），其中A型曲线只存在于多形性腺瘤中，据此可将多形性腺瘤与其他良性肿瘤及恶性肿瘤相鉴别；但TIC表现为D型曲线时，多形性腺瘤与恶性肿瘤难以鉴别。8/10的腺淋巴瘤呈B型曲线（图2E），2例呈C型曲线；在所有表现为B型曲线的肿瘤中腺淋巴瘤亦占80%。各1例肌上皮瘤、基底细胞瘤分别表现为C、D型曲线。恶性肿瘤以黏液表皮样癌、腺样囊腺癌较多，不同病理类型恶性肿瘤TIC曲线以D型曲线为主（66.67%），表现为速升平台型改变（图3E），肌上皮癌、转移瘤各1例分别为B、C型曲线。

表2 腮腺良恶性肿瘤的TIC曲线分布情况（n）Tab.2 TIC curve distribution of benign and malignant tumors of the parotid gland

DCE-MRI相关参数（Tpeak、WR值）的比较中，WR均值在腮腺良恶性肿瘤之间的差异有统计学意义（P＜0.05，表3），良性肿瘤的WR均值高于恶性肿瘤的WR均值（40.36±15.62 vs 26.71±5.20）；而良恶性肿瘤之间Tpeak值差异无统计学意义（P＞0.05）。良性肿瘤中，Tpeak、WR值在不同病理类型肿瘤之间差异有统计学意义（P＜0.05），多形性腺瘤的Tpeak值显著高于腺淋巴瘤，可以根据将多形性腺瘤与腺淋巴瘤进行鉴别诊断；腺淋巴瘤的WR均值大于其他种类良性肿瘤WR，根据WR可以将腺淋巴瘤与其他良性肿瘤进行鉴别诊断。

2.3 DWI表现及ADC值测量

腺淋巴瘤和恶性肿瘤DWI呈高或稍高信号，多形性腺瘤等其他良性肿瘤DWI呈等低或稍高信号（表3、图1～3），腮腺恶性肿瘤的ADC值显著低于良性肿瘤，其中多形性腺瘤和恶性肿瘤、腺淋巴瘤的ADC值差异均有统计学意义（P＜0.01），而腺淋巴瘤和恶性肿瘤的ADC值差异无统计学意义（P＞0.05）。

3 讨论

腮腺肿瘤种类繁多，80%为良性，20%为恶性，良性肿瘤发病率远高于恶性肿瘤［9-10］，良性肿瘤以多形性腺瘤和腺淋巴瘤较为常见，分别占腮腺良性肿瘤的80%及10%；恶性肿瘤病理分型较多，其中以黏液表皮样癌最为常见，约占涎腺恶性肿瘤的30%［11］。因此，腮腺肿瘤的定性诊断主要是多形性腺瘤、腺淋巴瘤和恶性肿瘤三者的鉴别诊断［12］。本研究收集良性腮腺肿瘤28例，以多形性腺瘤和腺淋巴瘤为主，恶性肿瘤12例，较常见的是黏液表皮样癌和腺样囊腺癌，与文献报道基本一致［1,3,13-14］。腮腺良恶性肿瘤的定性诊断非常重要，对于制定手术方案、是否保留面神经及判断预后均有极为重要的临床意义［15］。

表3 腮腺良恶性肿瘤MRI的ADC、Tpeak、WR值比较（Mean±SD）Tab.3 Comparison of ADC,Tpeakand WR values of MRI between benign and malignant tumors of parotid gland

DCE-MRI是一种功能性MR成像方法，其半定量分析主要根据肿瘤的时间-信号强度曲线（TIC）类型来判断良恶性［16］，根据Yabuuchi等［8］的研究将TIC分为4种类型，根据肿瘤的TIC类型来判断腮腺肿瘤良恶性或病理类型。肿瘤的强化程度和强化时间主要取决于肿瘤的血管化程度、肿瘤内血管通透性及细胞外间隙［17］。DCE-MRI的参数Tpeak、WR值可很好地反映肿瘤内部信息，其中Tpeak值反映肿瘤微血管密度，微血管密度越小，Tpeak值越大；WR反映肿瘤细胞与间质比例，比例越小，WR值也越小［18］。本研究中多形性腺瘤与腺淋巴瘤及恶性肿瘤之间Tpeak的差异有统计学意义，但腺淋巴瘤与恶性肿瘤之间Tpeak的差异无统计学意义；WR在腮腺良恶性肿瘤之间均有显著差异。本研究腮腺良恶性肿瘤的TIC曲线分布情况显示，16例多形性腺瘤中有9例动态增强均表现为A型曲线，可能因为一般多形性腺瘤肿瘤血管密度低，细胞与间质比例低而具有长Tpeak和低WR，但仍有2例多形性腺瘤表现为C型曲线，可能是上皮成分丰富的多形性腺瘤由于具有丰富的微血管计数和低细胞-间质比。腺淋巴瘤大多数（8/10）动态增强表现为B型曲线，是因为腺淋巴瘤有较多的微血管和高细胞-间质比，而有2例表现C型曲线，则需要与腮腺恶性肿瘤相鉴别。12例恶性肿瘤病理类型多、各病理类型例数少，但多数（8/12）动态增强表现为D型曲线，可能由于其含有较少的细胞间质及较高的微血管密度。本研究中A型曲线只存在于多形性腺瘤中，其中1例多形性腺瘤恶变，腺淋巴瘤以B型曲线为主，曲线的重叠主要出现在C型，而C型曲线主要为恶性肿瘤，需与多形性腺瘤、腺淋巴瘤、基底细胞瘤和肌上皮瘤鉴别。由此可见，当TIC表现为A、B型的腮腺肿瘤应首先考虑为良性肿瘤，由于A型曲线只存在于多形性腺瘤中，由此可将多形性腺瘤与其他良性腮腺肿瘤及恶性肿瘤鉴别开来，B型曲线是腺淋巴瘤较具特征性的曲线类型，也可据此将腺淋巴瘤与其他良性腮腺肿瘤及恶性肿瘤相鉴别；C型曲线者应高度怀疑为恶性肿瘤，需进一步结合腮腺肿瘤的临床特点及其他磁共振功能成像如DWI检查与良性肿瘤进行鉴别诊断。有研究对33例腮腺肿瘤进行动态增强磁共振研究过程中发现1例多形性腺瘤、1例腺淋巴瘤表现为D型无增强曲线模式，推测这可能跟肿瘤的囊性变有关系［8］。而本研究中未发现无增强曲线模式，可能与本研究收集的病例数较少有关。

DWI能够反映组织中水分子扩散情况，而水分子的扩散受到周围组织结构的影响，不同的组织结构其扩散特性也存在差异，因此利用腮腺肿瘤ADC值预测其病理类型成为可能［13］。研究表明，DWI可能是在确定腮腺肿瘤组织学亚型方面具有较高应用潜能的无创性影像学方法［19-21］。有研究认为肿瘤ADC值的高低取决于肿瘤细胞的密度［22］，在细胞密度低、核质比低的组织中，水分子弥散相对自由，ADC值较高；在细胞密度低、核质比低的组织中，水分子弥散则受限相对明显，故ADC值较低。有研究发现多形性腺瘤的ADC值（1.99×10-3mm2/s，b=0,771 s/mm2）高于腺淋巴瘤、腺样囊腺癌和腺泡细胞癌［23］。也有研究结显示，通过ADC值可以将良性肿瘤中的腺淋巴瘤和多形性腺瘤加以区别［24］。本研究中，腺淋巴瘤及腮腺恶性肿瘤的ADC值均低于多形性腺瘤。腺淋巴瘤由滤泡样淋巴组织、上皮细胞和蛋白囊腔组成，细胞密度、核质比均较高，所以水分子扩散受限，ADC值较小［13］；而多形性腺瘤细胞核浆比小、间质丰富，且多含囊变，水分子扩散运动自由，故ADC值明显高于腺淋巴瘤。恶性肿瘤由于细胞无限增殖，细胞密度高，水分子扩散显著受限，ADC值也有明显降低［4］。本研究中，多形性腺瘤的ADC值为（1.45±0.24）×10-3mm2/s，腺淋巴瘤为（0.83±0.35）×10-3mm2/s，其他良性肿瘤为（1.36±0.42）×10-3mm2/s，恶性肿瘤为（0.84±0.15）×10-3mm2/s。本研究发现，多形性腺瘤和恶性肿瘤、腺淋巴瘤的ADC值差异均有统计学意义，而腺淋巴瘤与腮腺恶性肿瘤ADC值之间的差异没有统计学意义，这与既往文献报道基本一致［4,13-14,18］，至于具体ADC绝对值低于国外研究者的观察结果，可能和所取b值和所选ROI方法不同有关。因此，DWI在鉴别腮腺良恶性肿瘤方面能提供有价值信息，但腮腺腺淋巴瘤除外，需联合DCE-MRI进一步明确诊断。

既往的研究指出，当TIC表现为廓清型（B型）时，需鉴别腺淋巴瘤与恶性肿瘤；当TIC表现为平台型（C型）时，需鉴别多形性腺瘤与恶性肿瘤［14,25-26］。TIC曲线的重叠主要出现在C型，而C型曲线主要为恶性肿瘤，需与多形性腺瘤、腺淋巴瘤、基底细胞瘤和肌上皮瘤鉴别。腮腺良恶性肿瘤间ADC值亦存在重叠，DWI在鉴别腮腺恶性肿瘤与腺淋巴瘤比较困难，因此联合应用TIC和ADC值提高诊断腮腺肿瘤良恶性的效能成为可能。本研究结果显示，当TIC表现为C型时，需鉴别多形性腺瘤与恶性肿瘤，若联合DWI扫描，应用ADC值测量分析，取阈值为1.13×10-3mm2/s，当≥1.13×10-3mm2/s时，考虑为多形性腺瘤，＜1.13×10-3mm2/s时则考虑为腮腺恶性肿瘤。腮腺恶性肿瘤与腺淋巴瘤间ADC值均较低，当均低于1.0×10-3mm2/s时存在重叠，此时借助动态增强曲线的类型可帮助鉴别，即TIC表现为B型时，可诊断为腺淋巴瘤；当TIC为C型时，可诊断为腮腺恶性肿瘤。本研究与文献［14,24］尽管在阈值上存在差异，但均显示TIC结合ADC值在鉴别腮腺良恶性肿瘤的准确性均高于二者单独应用。由此可见，联合MR动态增强曲线分析及ADC定量测量可进一步提高腮腺良恶性肿瘤的诊断效能。

综上所述，MRI常规检查能从肿瘤形态学特征上为腮腺肿瘤良恶性的确定提供初步的依据，单独依靠DCE-MRI和ADC定量分析并不能对所有良恶性肿瘤进行鉴别诊断，而两者联合应用能够有效消除少数良恶性肿瘤相互存在重叠的影响，为临床准确鉴别腮腺良恶性肿瘤及常见腮腺肿瘤病理类型的诊断提供更加重要的影像学依据。