方少伯 朱逸峰 王绍武

随着高分辨力MRI和信号处理方法的进步，肿瘤MR直方图分析方法日益受到关注。它主要通过描述像素值的分布规律来量化MRI影像信息，既能降低对影像医师诊断水平的依赖性又可消除传统兴趣区（ROI）勾画方式的主观选择性偏差[1]。表观扩散系数（ADC）作为扩散加权成像（D WI）的定量参数，能够对水分子在活体组织内的扩散运动状况进行定量评价。ADC直方图分析通过统计整个肿瘤组织内部ADC值的像素分布来描述水分子的扩散异质性，其丰富的描述性参数可以全面、直观、准确地反映肿瘤各个区域的水分子扩散特征，与传统影像方法相比具有独特优势。目前，ADC直方图分析方法主要用于肿瘤的鉴别诊断，以及术前预测肿瘤组织病理学分级、评价肿瘤疗效及预后。

1 ADC直方图分析方法

ADC直方图分析方法统计影像中具有不同ADC值像素的个数，可以将ROI面积缩小至单个像素的大小，并描述各ADC值像素的频数分布情况，这种方法的优势在于既降低了对影像医师临床经验及诊断水平的依赖，又可以通过对病灶的多个影像层面乃至全部影像层面进行整体分割来消除传统ROI勾画方式的主观选择性偏差。ADC直方图分析方法由于较少受到运动影响，最初的临床研究大多用于颅脑病变。近年来，这种方法越来越多地应用于颅外各种实体肿瘤（如宫颈癌、子宫内膜癌、乳腺肿瘤、前列腺癌、胃癌、膀胱癌和直肠癌等）。通常，ADC直方图分析方法在肿瘤中的应用可分为以下3个步骤。……