罗旭琳，彭俊红，李雷，郭芳芳

大脑高级别胶质瘤(high grade glioma，HGG)和单发转移瘤(metastatic tumor，MET)均为成人中常见的恶性脑肿瘤，HGG约占中枢神经系统原发性恶性肿瘤的70%[1]。脑转移瘤占所有成人脑肿瘤的40%[2]，其中50%为单发病灶[3]，仅凭常规MRI有时无法对MET做出明确的术前诊断[4]。但是两类肿瘤的起源不同，治疗方法及预后均有显著差异，术前准确的鉴别诊断非常重要。本实验探讨氢质子磁共振波谱成像(1H-MRS)联合多b值DWI对HGG与MET的鉴别诊断价值。

材料与方法

1.研究对象

选取2016年5月-2018年10月就诊于本院的住院患者。纳入标准：术前常规MRI检查考虑为幕上单发的HGG或MET的住院患者，术前未行放疗、化疗及手术治疗，最后在本院行手术切除或经临床证实获得可靠的病理结果为HGG或MET；患者的病灶位置及大小可以保证在瘤体区、瘤周及对侧正常脑白质区获得图像质量符合要求的谱线，即兴趣区(ROI)要避开出血、颅骨及含气窦腔等部位，且上述各区至少可以放置一个完整的体素(1 cm×1 cm×1.5 cm)而不受周围区干扰，最后重建的基线平稳。

总共有49例入组，男33例，女16例，年龄27～81岁，平均(60.82±11.07)岁。HGG(图1) 24例，男14例，女10例，年龄27～79岁，平均(60.54±12.10)岁。单发脑MET(图2) 25例，男19例，女6例，年龄43～81岁，平均(61.08±10.23)岁。

2.MRS及DWI扫描参数

采用Siemens 3.0T超导磁共振扫描仪(Magnetom prisma)及高分辨率64通道的头线圈进行数据采集。常规MR成像序列及参数：矢状面高分辨率T2WI序列(TR 3200 ms，TE 412 ms，FOV 230 mm×230 mm)，矢状面高分辨率T1WI序列(TR 2300 ms，TE 2.27 ms，FOV 230 mm×230 mm)，上述序列层厚1.0 mm，扫描范围从颅顶至枕骨大孔。SWI扫描参数：TR 28 ms，TE 20 ms，FOV 220 mm×220 mm，评价是否存在出血灶。1H-MRS成像扫描参数：在采集的矢状面高分辨率T2WI图像上进行矢状面、冠状面、横轴面三个方位的重建。根据被试常规MR平扫及增强扫描的图像特点，在上述3个方位的图像上选择合适的层面进行多体素二维化学位移成像，参数如下：TR 1700 ms，TE 135 ms，FOV 160 mm×160 mm。多b值DWI扫描参数：单次激发自旋回波-平面回波序列，TR 3300 ms，TE 71 ms，FOV 220 mm×220 mm，层厚5.0 mm。b值取1000、2000、4000、6000、8000、10000 s/mm2共6个值。

3.图像后处理及数据测量

1H-MRS图像后处理及数据测量：将原始数据导入Siemens Syngo via工作站生成拟合谱线。根据情况分别在瘤体区、瘤周区及对应正常脑质区选择1～3个谱线质量良好的体素作为ROI，记录每个ROI的Cho/Cr值、NAA/ Cr值及Cho/ NAA值。

多b值DWI的图像后处理及数据测量：将所得的原始数据导入到西门子工作站得到各个b值相应的ADC图，根据情况分别在瘤体区、瘤周区及对应正常脑质区取1～3个ROI。先在b=1000 s/mm2时所对应的ADC图各区画好面积均为20 mm2的圆形ROI，然后将其复制到剩下5个b值(b值分别为2000、4000、6000、8000、10000 s/mm2)对应的ADC图上，记录下各个ROI的ADC值。上述结果最后取各区平均值进行统计学分析。

4.统计学分析

采用SPSS 25.0进行统计学分析，采用独立样本t检验(正态分布)或Mann-WhitneyU检验(非正态分布)比较两组病变的MRS及多b值DWI参数值间的差异。采用ROC曲线分别找出1H-MRS及多b值DWI鉴别HGG与MET的最佳参数，采用二元Logistic线性回归建模找到MRS联合多b值DWI鉴别两者的预测概率，采用ROC曲线分析单一技术与联合两种技术的鉴别诊断效能，统计结果以均数±标准差表示，以P<0.05为差异有统计学意义。

结 果

1.1H-MRS鉴别HGG与MET的价值

HGG(图1)与MET(图2)瘤体区NAA/Cr值、Cho/NAA值及瘤周区NAA/Cr值、Cho/Cr值、Cho/NAA值间差异均有统计学意义(P<0.05，表1、2)；两组其余各参数间差异均无统计学意义(P>0.05，表1～3)。

表2 HGG与MET瘤周区MRS测量结果及比较

表3 HGG与MET对应正常脑质区MRS测量结果及比较

利用ROC曲线分析瘤体区NAA/Cr值、Cho/NAA值及瘤周区NAA/Cr值、Cho/Cr值及Cho/NAA值鉴别两种肿瘤的价值可知，瘤周区Cho/Cr值的鉴别诊断效能最高，其AUC为0.936，当临界值为1.35时，敏感度和特异度分别为90%和87%，为MRS鉴别两者的最佳参数(表4)。

表4 瘤体区及瘤周区各值鉴别两种肿瘤的价值

2.多b值DWI鉴别HGG与MET的价值

当b=1000、2000、4000、6000、8000 s/mm2时，瘤周区的平均ADC值(图1k～p、图2i～n)在HGG与MET之间差异均有统计学意义(P<0.05，表6)，其余各项参数在两者之间差异均无统计学意义(P>0.05，表5、7)。

采用ROC曲线分析不同b值时瘤周区ADC值鉴别两种肿瘤的价值可知，b=1000 s/mm2时相应的瘤周区ADC值诊断效能最高，其AUC为0.863，临界值为1.488时，敏感度和特异度分别为87%和78.9%，为DWI鉴别两种肿瘤的最佳参数(图3)。

表5 不同b值时瘤体区相应的ADC值及比较 (×10-3mm2/s)

表6 不同b值时瘤周区相应的ADC值及比较 (×10-3mm2/s)

表7 对应正常脑质区区相应的ADC值及比较 (×10-3mm2/s)

3.MRS联合多b值DWI鉴别HGG与MET的价值

采用二元Logistic回归分析瘤周区Cho/Cr值、b=1000 s/mm2时相应的瘤周区ADC值及两者联合鉴别HGG与MET的效能可知，两者联合时鉴别诊断的效能最大，此时AUC、敏感度、特异度分别为0.973、86.4%、100% (表8)。

表8 相应的瘤周区ADC值及两者联合鉴别两种肿瘤的价值

讨 论

脑HGG与MET的术前鉴别一直是影像学研究的一个热点问题，关于这方面的问题做过许多假设及探讨，例如利用扩散峰度成像鉴别两者[5]。脑功能MRI由于能够检测组织的代谢情况而在鉴别两者中发挥了重要的作用。MRS是目前唯一一种可以测定体内化学成分的无创技术。DWI是一种能在活体上利用水分子扩散运动的特性进行水分子扩散测量的功能成像技术。

1.MRS鉴别HGG与MET的价值

1H-MRS是基于化学位移原理测定体内化学成分的一种无创技术，它可以观察多种在神经生物学上起重要作用的代谢物质的浓度，主要包括N-乙酰天门冬氨酸(N-acetyl aspartate，NAA)、胆碱(choline，Cho)、肌酸(creatine，Cr)等，为病变诊断和治疗提供常规形态学检查所不能提供的代谢信息。对于瘤体区MRS参数鉴别HGG与MET一直有争议，这可能是由于肿瘤细胞密度、核大小、血管增生程度、同质成分、坏死、囊变、出血以及研究者选取ROI的部位等都会对瘤体区代谢物浓度造成影响而导致的。本实验中MET的瘤体区Cho/NAA值为1.22～7.62，四分位距为1.77，中位数为2.247，由此说明MET瘤体区Cho/NAA异质性非常大。瘤周区的Cho/Cr值及Cho/NAA值在HGG与MET间差异具有统计学意义，这与以前报道的大多数研究结果相符[6-8]，这可能与两种肿瘤的瘤周水肿形成机制有关。HGG表现为向周围脑组织浸润性生长，同时产生大量细胞外基质为肿瘤细胞沿细胞外间隙的粘附及后续迁移创造了条件，在肿瘤的生长、浸润中起着重要的作用[9]。MET属于颅内脑外肿瘤，不具有血脑屏障，且呈膨胀性生长，一般不向周围组织浸润。所以HGG瘤周区主要为肿瘤细胞的大量浸润，MET瘤周区主要为受压水肿的脑组织。

2.多b值DWI鉴别HGG与MET的价值

人体内水分子的扩散运动有很多种，其中包括细胞内扩散和细胞外扩散。细胞内扩散通常是慢扩散，在高b值DWI时更容易被探测到，基于高b值的ADC值将更准确地反映肿瘤细胞密度[10]；而细胞外扩散通常是快扩散，在相对低b值(b≤1000 s/mm2)的DWI时更容易被探测到。ADC值用来描述DWI中不同方向的分子扩散运动的速度和范围，其大小与扩散能力呈正相关，即扩散能力越弱，ADC值则越小，反之则越大。当b值相同时，各个b值相应的瘤体区的平均ADC值在HGG与MET间差异没有统计学意义，与Tsougos等[6]的研究结果相符。ADC值与肿瘤细胞的密度呈负相关，且在b=4000 s/mm2时的ADC值较b=1000 s/mm2时与细胞密度有更好的相关性[10]。HGG由于其生长方式的特点导致瘤周区存在肿瘤细胞浸润，细胞密度增加，水分子的扩散运动受限。高b值时，慢扩散成分对ADC值的贡献更大，而瘤周区主要为血管源性水肿所致，为快扩散成分增多，所以当b值太大(例如b=10000 s/mm2)，高b值反映瘤周区水分子运动受限的优势明显减弱。

3.MRS联合多b值DWI鉴别HGG与MET的价值

联合两技术的最佳参数即瘤周区平均Cho/Cr值与b=1000 s/mm2时相应的瘤周区ADC值，评价不同区域的代谢物浓度及水分子扩散情况，减少单一技术鉴别诊断的重叠，这对于鉴别诊断非常有意义。

本研究不足之处：①没有使用代谢物的绝对值来评估，ADC值及1H-MRS的代谢物比值都没有与对应正常脑质的相应值相除进行标准化，不能排除不同层面脑白质本身的差异。②样本数太少，HGG的病理诊断是按送检标本内恶性度最高的肿瘤细胞级别为准，而恶性度最高的肿瘤细胞分裂繁殖快，细胞密度大，相应的ADC值最低，许多研究同时比较最小ADC值及平均ADC值对两者的鉴别诊断效能，发现最小ADC值鉴别诊断效能更大，以后在样本数较大的情况下，可以分析最小ADC值鉴别两者的诊断效能，或者利用多种数学模型对采集的多b值ADC数据进行分析。

综上所述，应用1H-MRS联合多b值DWI对两种肿瘤的鉴别诊断效能优于单一脑功能成像技术的鉴别诊断效能，可以帮助临床更好地做出术前诊断。