白 曼，程敬亮，張曉楠，宋承汝，馬可燃

(鄭州大學(xué)第一附屬醫(yī)院磁共振科，河南 鄭州 450052)

子宮內(nèi)膜間質(zhì)肉瘤(endometrial stromal sarcoma， ESS)起源于子宮內(nèi)膜間質(zhì)細胞，占子宮惡性腫瘤的0.2%～1.0%[1-2]，早期即可出現(xiàn)遠處轉(zhuǎn)移，預(yù)后不良[3]。ESS臨床少見，臨床誤診率高，既往國內(nèi)外相關(guān)影像學(xué)研究的以病例報道為主。子宮肌瘤是女性生殖系統(tǒng)最常見良性腫瘤，其治療及預(yù)后與ESS顯著不同；但生長到一定程度、瘤體內(nèi)發(fā)生變性時，其常規(guī)MRI表現(xiàn)與ESS較相似，易誤診。本研究探討基于T2WI腫瘤最大層面直方圖分析鑒別診斷ESS與變性子宮肌瘤的價值。

1 資料與方法

1.1 一般資料 回顧性分析2016年1月—2019年12月于鄭州大學(xué)第一附屬醫(yī)院經(jīng)病理證實的20例ESS患者(ESS組)及24例變性子宮肌瘤患者(變性子宮肌瘤組)。ESS組患者年齡21～76歲，平均年齡(46.3±15.2)歲；主要臨床表現(xiàn)為絕經(jīng)后陰道出血或不規(guī)則陰道出血11例，下腹痛5例，月經(jīng)量增多5例，自述觸及下腹部包塊2例，異常陰道流液1例，體檢發(fā)現(xiàn)2例；其中低級別ESS 15例、高級別5例；病灶位于肌層11例、宮腔內(nèi)5例、宮頸2例、盆腔內(nèi)2例，其中1例為肌層內(nèi)多發(fā)病變(4個病灶)；術(shù)后隨訪復(fù)發(fā)1例(盆腔轉(zhuǎn)移)。變性子宮肌瘤組患者年齡22～77歲，平均年齡(42.6±11.6)歲；主要臨床表現(xiàn)為盆腔包塊、腹痛3例，自捫及腹部包塊、腹痛2例，絕經(jīng)后陰道出血或異常陰道出血2例，經(jīng)量增多4例，痛經(jīng)加重1例，經(jīng)常規(guī)體檢發(fā)現(xiàn)12例；病灶位于肌層21例，宮腔3例。

1.2 儀器與方法 采用Siemens Skyra 3.0T超導(dǎo)MR掃描儀，體部線圈，以恥骨聯(lián)合上方2 cm處為中心進行MR常規(guī)平掃、DWI及增強掃描。常規(guī)MR掃描序列包括軸位T1W(TR 902 ms，TE 9.4 ms)、軸位脂肪抑制T2W(TR 3 000 ms，TE 90 ms)、矢狀位T2W(TR 4 020 ms，TE 108 ms)，層厚5 mm,層間距2 mm。DWI(TR 3 000 ms，TE 76 ms)，層厚 4 mm，層間距2 mm，b值分別為0、800 s/mm2，由后處理工作站自動生成ADC圖。動態(tài)增強掃描：以高壓注射器經(jīng)肘靜脈快速(<10 s)團注Gd-DTPA 0.2 mmol/kg體質(zhì)量，隨后快速跟注20 ml生理鹽水；采用軸位容積內(nèi)插體部檢查(volume interploated body examination, VIBE)序列行T1W(TR 732 ms，TE 12 ms) 脂肪抑制動態(tài)增強掃描，即注藥前平掃1期，注藥后無間斷重復(fù)掃描23期；隨后行常規(guī)增強T1W掃描。

1.3 圖像分析 由2名影像科主治醫(yī)師分析圖像，意見不同時經(jīng)討論達成一致。從PACS工作站以BMP格式導(dǎo)出全部MRI，選擇軸位脂肪抑制T2WI進行直方圖分析，以RadiAnt軟件調(diào)整窗寬、窗位，使所有脂肪抑制T2WI保持窗寬及窗位一致。提取紋理特征之前，對所有圖像均在(μ±3σ)范圍標準化其灰階水平。采用MaZda軟件進行直方圖分析，在軸位脂肪抑制T2WI所示腫瘤病變范圍最大層面圖像上手動勾畫ROI，軟件自動生成ROI內(nèi)9個直方圖參數(shù)，即平均值、方差、偏差、峰度及第1、10、50、90、99百分位數(shù)。

1.4 統(tǒng)計學(xué)分析 采用SPSS 21.0統(tǒng)計分析軟件。 以±s表示符合正態(tài)分布的計量資料，組間比較采用獨立樣本t檢驗；不符合正態(tài)分布者以中位數(shù)(上下四分位數(shù))表示，組間比較采用非參數(shù)秩和檢驗。以受試者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲線分析直方圖參數(shù)鑒別ESS與變性子宮肌瘤的診斷效能。P<0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

ESS組與變性子宮肌瘤組患者年齡差異無統(tǒng)計學(xué)意義(t=-0.91，P=0.37)。

2.1 直方圖特征參數(shù)組間比較 組間軸位脂肪抑制T2WI腫瘤最大層面直方圖參數(shù)平均值、偏度及第1、10、50、90、99百分位數(shù)差異均有統(tǒng)計學(xué)意義(P均<0.05)，方差及峰度差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P均>0.05)。見表1及圖1、2。

2.2 診斷效能 ROC曲線結(jié)果顯示，組間差異有統(tǒng)計學(xué)意義的7個直方圖參數(shù)中，以第50百分位數(shù)的曲線下面積(area under the curve, AUC)最大，為0.742(P=0.01)，其鑒別診斷ESS與變性子宮肌瘤的敏感度為70.0%，特異度為83.3%。見表2、圖3。

3 討論

ESS是臨床罕見的女性生殖系統(tǒng)惡性腫瘤，源自子宮內(nèi)膜間質(zhì)細胞，好發(fā)年齡為40～60歲[4]，臨床通常無特異性表現(xiàn)。子宮肌瘤起源于子宮平滑肌細胞及增生結(jié)締組織，好發(fā)于育齡期婦女，其發(fā)生變性后病變成分較復(fù)雜，MRI多呈不均勻信號。ESS與變性子宮肌瘤發(fā)病部位相似，均可累及肌層、宮腔等部位，且臨床及影像學(xué)表現(xiàn)亦均較為類似，臨床鑒別診斷存在一定困難。既往文獻[5]報道，ADC及動態(tài)增強MRI有助于鑒別子宮肉瘤與變性子宮肌瘤。常規(guī)MRI中，ESS與變性子宮肌瘤T2WI均呈不均勻高信號。本研究采用灰度直方圖分析腫瘤最大層面T2WI紋理信息，探討其鑒別ESS與變性子宮肌瘤的價值。

表1 組間基于T2WI腫瘤最大層面直方圖參數(shù)比較

圖1 患者女，47歲，ESS A.原始軸位MR T2WI； B.ROI標記后圖像； C.直方圖

表2 基于T2WI腫瘤最大層面直方圖分析鑒別診斷ESS與變性子宮肌瘤效能的ROC曲線結(jié)果

灰度直方圖分析是基于像素的圖像紋理分析方法，可于平掃MRI、ADC圖及增強MRI中提取病變ROI的像素或灰度值分布信息并加以分析，進而獲得有助于鑒別診斷、疾病分級及預(yù)測治療效果等的定量參數(shù)信息，易于操作，可重復(fù)性強。灰度直方圖分析方法可基于MR不同成像序列進行分析[6]。既往研究[7]顯示，基于增強MRI直方圖分析可用于鑒別腮腺常見腫瘤；基于ADC直方圖分析可鑒別室管膜瘤、脈絡(luò)叢乳頭狀瘤及中樞神經(jīng)細胞瘤[8]；牛淼等[9]基于ADC及紋理分析鑒別子宮肉瘤與變性肌瘤。目前灰度直方圖分析亦已用于預(yù)測疾病預(yù)后等[10]。WANG 等[11]利用ADC及T2-液體衰減反轉(zhuǎn)恢復(fù)(fluid attenuated inversion recovery, FLAIR)紋理分析評估缺血性腦卒中嚴重程度及預(yù)后；亦有學(xué)者[12]基于T2WI直方圖紋理分析鑒別診斷胰腺實性病變。

本研究觀察腫瘤最大層面T2WI灰度直方圖參數(shù)鑒別診斷ESS與變性子宮肌瘤的價值，發(fā)現(xiàn)ESS的平均值和第1、10、50、90、99百分位數(shù)均明顯高于變性子宮肌瘤，提示ESS病灶T2WI信號強度更高。ESS呈浸潤性生長，腫瘤細胞間排列更密集，且瘤體內(nèi)血供較豐富。直方圖平均值用于描述病變特征值的平均大小，方差、偏度及峰度則為描述腫瘤異質(zhì)性的常用指標。方差是描述病變特征值的分離程度，方差越大，數(shù)據(jù)越偏離平均值，即表示病變的不均質(zhì)性越強。本研究中2組病灶的方差差異無統(tǒng)計學(xué)意義，可能與2組病例瘤體內(nèi)均出現(xiàn)囊變、壞死等導(dǎo)致病變信號不均勻有關(guān)。偏度和峰度提供直方圖的形態(tài)特征信息，可在一定程度上反映腫瘤組織的微觀結(jié)構(gòu)和功能。偏度反映直方圖灰度值分布的不對稱性，一般以正負偏度加以評價，正值提示該分布具有右側(cè)較長尾部，負值提示該分布具有左側(cè)較長尾部。本研究中ESS組灰度值分布總體上為負偏度，變性子宮肌瘤組灰度值分布總體上呈正偏度，且ROC曲線結(jié)果顯示偏度鑒別診斷二者具有較高的特異度，但敏感度偏低。峰度是描述直方圖灰度值分布形態(tài)的陡緩程度，反映其相比正態(tài)分布而言的尖銳或平坦程度。本研究中ESS組和變性子宮肌瘤組峰度均為正峰度，且ESS組有大于變性子宮肌瘤組的趨勢，提示可能ESS信號更集中、腫瘤相對均質(zhì)。百分位數(shù)值描述各灰度值在最大值和最小值之間的分布信息，反映形成直方圖的體素；本研究ROC曲線結(jié)果表明第50百分位數(shù)的診斷效能更佳。

圖2 患者女，50歲，變性子宮肌瘤 A.原始軸位MR T2WI； B.ROI標記后圖像； C.直方圖

圖3 基于T2WI腫瘤最大層面直方圖參數(shù)鑒別ESS與變性子宮肌瘤的ROC曲線

總之，基于T2WI腫瘤最大層面直方圖分析可用于鑒別ESS與變性子宮肌瘤。本研究的主要局限性：①為回顧性分析，樣本量較小，需擴大樣本量進一步深入分析；②僅基于T2WI腫瘤最大層面進行直方圖分析，圖像紋理信息提取不夠全面；③所選圖像格式可能導(dǎo)致部分信息丟失。