周永進，江春燕，舒恩芬，藍傳強，王祖飛，紀建松

（1.浙江省麗水市中心醫(yī)院放射科，浙江 麗水 323000；2.浙江省影像診斷與介入微創(chuàng)研究重點實驗室，浙江 麗水 323000；3.浙江省松陽縣人民醫(yī)院放射科，浙江 松陽 323400）

胰腺導(dǎo)管腺癌（pancreatic ductal adenocarcinoma，PDAC）是胰腺最常見的惡性腫瘤，病理分化程度越低，惡性程度越高，發(fā)生轉(zhuǎn)移風險越高，預(yù)后也越差［1-2］。2010 年WHO 將胰腺神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤（pancreatic neuroendocrine tumor，pNET）分為G1、G2、G3級［3］，病理級別越高，惡性程度越高［4］，而G3 pNET即使發(fā)生遠處轉(zhuǎn)移，仍可行手術(shù)治療，且預(yù)后也好于胰腺癌［2］。低分化PDAC 與G3 pNET 均為低分化腫瘤，影像學上兩者均表現(xiàn)為乏血供強化特征，治療前難以對兩者進行區(qū)分，因此，準確鑒別低分化PDAC和G3 pNET 具有重要的臨床意義［5］。目前，PDAC 和乏血供pNET 的鑒別研究多為基于CT 增強掃描的定性或定量評估［6-7］，而基于DWI 的定量分析研究尚少，且DWI 評估采用的是通過在腫瘤單一層面繪制ROI 獲取ADC 平均值，無法更全面地反映腫瘤整體內(nèi)部特征。本研究通過基于腫瘤全容積感興趣區(qū)（volume of interest，VOI）勾畫方式，獲取腫瘤的ADC直方圖特征參數(shù)聯(lián)合常規(guī)MRI 征象鑒別低分化PDAC 與G3 pNET，為臨床治療及預(yù)后提供更多的參考信息。

1 資料與方法

1.1 一般資料 回顧性分析2014 年6 月至2021 年4 月麗水市中心醫(yī)院經(jīng)穿刺活檢或手術(shù)病理證實的低分化PDAC 患者30 例（低分化PDAC 組）與G3 pNET 患者13 例（G3 pNET 組）。納入標準：①經(jīng)穿刺活檢或手術(shù)病理證實為低分化PDAC 或G3 pNET；②治療前常規(guī)行MRI 平掃、增強掃描及DWI 檢查；③檢查前未行放化療；④乏血供腫瘤標準為MRI 增強掃描動脈期強化幅度低于或等于正常胰腺實質(zhì)［8］。排除標準：①MRI 資料或病理資料不全或圖像質(zhì)量無法滿足診斷要求；②DWI 圖像偽影較重，軟件無法進行后處理；③病灶過小（直徑＜1 cm），無法勾畫病灶的VOI。

本研究通過麗水市中心醫(yī)院倫理委員會的批準。

1.2 儀器與方法 所有患者均在治療前行常規(guī)上腹部或胰腺MRI 平掃和增強掃描。采用Philips Ingenia 3.0 T MRI 掃描儀，體部專用32 通道相控陣線圈。掃描序列與參數(shù)：脂肪抑制T1WI 序列，采用多回波Dixon 技術(shù)進行，TR 3.71 ms，TE 0 ms，視野380 mm×300 mm，層厚4.0 mm，矩陣256×256；T2WI，TR 3 000 ms，TE 77.69 ms，視野360 mm×300 mm，層厚5.0 mm，矩陣276×276；DWI，TR 2 499.99 ms，TE 62.59 ms，視野360 mm×320 mm，層厚3.0～5.0 mm，b 值選取0、800 s/mm2；增強掃描采用mDixon 序列，TR 3.71 ms，TE 0 ms，視野380 mm×300 mm，層厚3.0 mm，矩陣244×180。常規(guī)放置靜脈留置針，對比劑為釓雙胺（歐乃影），劑量0.1 mmol/kg 體質(zhì)量，使用高壓注射器經(jīng)肘靜脈以流率2.0 mL/s 團注，使用2.0 mL 生理鹽水沖管，對比劑注射后15、30、90 s 行動脈期、門靜脈期、平衡期掃描。

1.3 圖像分析與后處理

1.3.1 常規(guī)MRI 圖像評估 由2 名經(jīng)驗豐富的高年資醫(yī)師采用盲法對MRI 圖像進行分析，遇到分歧時經(jīng)商議達成一致意見。評估內(nèi)容包括腫瘤部位、大小、質(zhì)地（實性或囊實性）、邊緣（清晰或模糊）、胰周侵犯、上游主胰管擴張、強化模式、胰周淋巴結(jié)及肝轉(zhuǎn)移情況。腫瘤質(zhì)地評估：實性為強化實質(zhì)≥90%，囊實性為強化實質(zhì)＜90%；胰管擴張標準為直徑＞3 mm；強化模式包括門脈期高強化或延遲期等高強化、門脈期低強化或延遲期漸進性強化、持續(xù)低強化［8］。

1.3.2 DWI 圖像后處理 使用Firevoxel 軟件分析b=800 s/mm2的DWI 圖像。由1 名有8 年腹部MRI工作經(jīng)驗的放射科診斷醫(yī)師逐層手動定義病灶ROI，每層ROI 盡可能包括更多的腫瘤組織，包括囊變、壞死及出血成分，使得DWI 能更好地評估腫瘤的異質(zhì)性，為減小部分容積效應(yīng)，ROI 勾畫范圍稍小于實際腫瘤范圍（圖1）。

圖1 男，67 歲，G3 級胰腺神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤（G3 pNET）圖1a b=800 s/mm2 時勾畫容積感興趣區(qū)（VOI）示意圖圖1b Firevoxel 軟件生成的ADC 圖

使用Firevoxel 軟件生成整個腫瘤容積，以體素為單位勾畫出腫瘤VOI 后自動計算出每個體素的ADC 值，從而生成全容積ADC 直方圖，得到多個ADC 直方圖參數(shù)，包括ADC 最小值（ADCmin）、ADC平均值（ADCmean）、ADC 最大值（ADCmax）、ADC 第10 百分位數(shù)（ADC10%）、ADC 第50 百分位數(shù)（ADC50%）、ADC第90 百分位數(shù)（ADC90%）、偏度系數(shù)、峰度系數(shù)、熵。

1.4 統(tǒng)計學分析 采用SPSS 26.0 及MedCalc 19.0軟件進行統(tǒng)計學分析。采用Shapiro-Wilk 檢驗確定計量資料是否符合正態(tài)分布，符合正態(tài)分布時以表示，組間比較行獨立樣本t 檢驗；偏態(tài)分布則以M（QR）表示，組間比較行秩和檢驗（Mann-Whitney U檢驗）。2 組計數(shù)資料比較行χ2檢驗或Fisher 確切概率法。采用單因素和多因素二元Logistic 回歸分析篩選出獨立預(yù)測因子，構(gòu)建診斷模型。使用ROC 曲線確定MRI 征象及ADC 直方圖參數(shù)的診斷效能，同時計算最佳臨界點、敏感度和特異度。以P＜0.05 為差異有統(tǒng)計學意義。

2 結(jié)果

2.1 2 組臨床及MRI 征象比較（表1）2 組年齡、性別、腫塊最大徑、邊緣情況、病灶質(zhì)地、胰周淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移情況差異均無統(tǒng)計學意義（均P＞0.05）；強化模式、胰周侵犯、上游主胰管擴張及肝臟轉(zhuǎn)移情況差異均有統(tǒng)計學意義（均P＜0.05）。低分化PDAC 及G3 pNET 的MRI 及病理學圖片見圖2，3。

圖2 男，59 歲，低分化胰腺導(dǎo)管腺癌（PDAC），腫瘤位于胰頭，最大徑2.9 cm圖2a DWI（b=800 s/mm2）示腫瘤擴散受限圖2b MRI 平掃呈稍低信號，胰周組織侵犯圖2c～2e 動脈期、門脈期、延遲期圖像，腫瘤呈持續(xù)低強化圖2f 病理學圖片示腫瘤細胞異型性表達，細胞核深染，大小不一，細胞排列呈腺管狀、條索狀（HE，低倍放大）

表1 2 組臨床及MRI 征象比較

2.2 2 組ADC 直方圖參數(shù)比較（表2）低分化PDAC組ADCmean、ADCmin、ADCmax、ADC10%、ADC50%、ADC90%均高于G3 pNET 組，差異均有統(tǒng)計學意義（均P＜0.05）；偏度系數(shù)、峰度系數(shù)及熵值在2 組間差異均無統(tǒng)計學意義（均P＜0.05）。

表2 2 組ADC 直方圖參數(shù)比較

2.3 MRI 征象與ADC 直方圖參數(shù)的預(yù)測效能（表3，4）ROC 曲線分析表明，MRI 征象對低分化PDAC和G3 pNET 的鑒別診斷效能中，強化模式的AUC最大，敏感度61.54%，特異度100.00%（圖4）。ADC直方圖參數(shù)中ADCmean的AUC 最大，敏感度96.67%，特異度61.54%（圖5）。MRI 征象和ADC 直方圖參數(shù)構(gòu)建的二元Logistics 回歸聯(lián)合模型顯示，胰周侵犯、上游主胰管擴張、肝臟轉(zhuǎn)移、ADCmean、ADC90%為獨立預(yù)測因子，該模型診斷效能最佳，AUC 為0.977，特異度100.00%，敏感度86.67%（圖6）。

圖4 單個MRI 征象鑒別低分化PDAC 和G3 pNET 的ROC 曲線圖5 ADC 直方圖參數(shù)鑒別低分化PDAC 和G3 pNET 的ROC 曲線圖6 聯(lián)合ADC 直方圖參數(shù)和MRI 征象鑒別低分化PDAC 和G3 pNET 的ROC 曲線

表3 MRI 征象鑒別低分化PDAC 和G3 pNET 的效能

表4 ADC 直方圖參數(shù)鑒別低分化PDAC 和G3 pNET 的效能

3 討論

PDAC 和pNET 是胰腺最常見的腫瘤，其病理類型與患者生存預(yù)后相關(guān)，PDAC 的5 年生存率僅4.2%，pNET 則可達49.2%［9］。PDAC 是典型的乏血供腫瘤，惡性程度高，發(fā)現(xiàn)時常伴胰周及遠處侵犯。研究表明，pNET 隨病理級別增加，病灶強化程度減弱［10］，G3 pNET 因惡性程度高亦表現(xiàn)為乏血供，且發(fā)現(xiàn)時腫塊常較大，可合并胰管擴張、胰周組織受累或肝轉(zhuǎn)移等，與PDAC 相似，因此兩者區(qū)分存在困難。本研究中，MRI 征象包括腫瘤強化模式、胰周侵犯、上游主胰管擴張及肝臟轉(zhuǎn)移情況，可鑒別低分化PDAC和G3 pNET。ADC 直方圖參數(shù)包括ADCmean、ADCmin、ADCmax、ADC10%、ADC50%、ADC90%6 個參數(shù)可鑒別兩者，其中以ADCmean的診斷效能最高（AUC=0.800），敏感度96.67%，特異度61.54%，鑒別最佳臨界值為1.144×10-3s/mm2。聯(lián)合ADC 直方圖參數(shù)和MRI 征象進行鑒別診斷，AUC 為0.977，特異度100.00%，敏感度86.67%。以上結(jié)果表明，ADC 直方圖參數(shù)、MRI征象能較好地鑒別低分化PDAC 和G3 pNET，以ADC 直方圖參數(shù)與MRI 征象聯(lián)合診斷效能最高。

圖3 男，67 歲，G3 pNET，腫瘤位于胰頭，最大徑2.1 cm圖3a DWI（b=800 s/mm2）示腫瘤擴散受限圖3b MRI 平掃呈低信號，胰周組織未見受侵圖3c～3e 動脈期、門脈期、延遲期圖像示腫瘤動脈期低強化，門脈期呈稍高強化，延遲期進一步強化圖3f 病理學圖片示腫瘤細胞呈巢狀排列，胞核染色質(zhì)細膩（HE，低倍放大）

本研究顯示，低分化PDAC 和G3 pNET 患者的性別、年齡、腫塊最大徑差異無統(tǒng)計學意義，與Jeon等［8］的結(jié)果一致，提示這些臨床指標對兩者的鑒別診斷價值不大。病灶邊緣清晰與否及腫瘤質(zhì)地的差異無統(tǒng)計學意義，這與兩者均為低分化腫瘤、惡性程度較高、病灶侵襲性較強而使腫瘤包膜完整性下降有關(guān)［11］，同時高級別pNET 及低分化PDAC 均易出現(xiàn)壞死、囊變［1，12］。PDAC 具有更強的侵襲性，常呈浸潤性生長，易累及周圍組織、血管。本研究中低分化PDAC 和G3 pNET 患者胰周侵犯情況差異有統(tǒng)計學意義。上游主胰管擴張在低分化PDAC 更明顯，差異有統(tǒng)計學意義，與PDAC 腫瘤起源于導(dǎo)管上皮、破壞胰管形成腫塊阻塞胰管、引起上游胰管擴張有關(guān)，而pNET 起源于胰島細胞，其出現(xiàn)的胰管擴張常為腫塊較大而致的壓迫性擴張［1，13］。

低分化PDAC 和G3 pNET 常表現(xiàn)為乏血供，動脈期腫瘤強化程度低于周圍正常胰腺實質(zhì)，但兩者門靜脈與延遲期強化特征差異有統(tǒng)計學意義，低分化PDAC 主要表現(xiàn)為門脈期低強化及延遲期漸進強化或持續(xù)低強化，而G3 pNET 門脈期及延遲期表現(xiàn)為高或等強化，這與Jeon 等［8］報道的結(jié)果一致。G3 pNET 因病理級別高往往侵襲性更高，發(fā)生肝臟轉(zhuǎn)移的情況更常見，而PDAC 亦常出現(xiàn)肝臟轉(zhuǎn)移。本研究中，G3 pNET 肝轉(zhuǎn)移率較低分化PDAC 更高，這可能與納入的低分化PDAC 患者的分期不一致相關(guān)，部分PDAC 患者雖為低分化，但仍屬于早期，尚未發(fā)現(xiàn)肝轉(zhuǎn)移。

基于DWI 圖像計算的ADC 值是評估組織內(nèi)水分子擴散程度最常用且穩(wěn)定的參數(shù)，可區(qū)分良惡性病變及不同惡性程度的組織，對胰腺腫瘤進行全容積ADC 直方圖分析，可提取較平均ADC 值更全面的信息。本研究結(jié)果顯示，2 組ADC 直方圖參數(shù)ADCmean、ADCmin、ADCmax、ADC10%、ADC50%、ADC90%差 異有統(tǒng)計學意義，與Kim 等［14］的研究結(jié)果一致，而與王英偉等［15-16］的結(jié)果相反，需注意的是上述研究均未對pNET 進行病理分級分析，而本研究僅納入了G3 pNET 患者，可解釋結(jié)果不一致的原因。pNET 是一類異質(zhì)性明顯的腫瘤，Wang 等［17-18］研究證實，隨病理級別增高，水分子擴散受限程度增加，以G3 pNET 擴散受限最顯著，其腫瘤細胞排列更密實，胞核胞質(zhì)比增加，因而水分子擴散受限程度更顯著。而馬露等［19］研究表明，PDAC 的體素內(nèi)不相干運動成像參數(shù)D值高于乏血供pNET，認為與PDAC 腫瘤內(nèi)腺管樣結(jié)構(gòu)增生、水分子擴散自由度增加、腫瘤擴散受限下降有關(guān)，可解釋本研究中G3 pNET 組ADC 直方圖參數(shù)值明顯低于低分化PDAC 組的結(jié)果。

本研究的局限性：①為單中心研究且樣本量較小，未納入pNET 其他級別乏血供腫瘤，而G3 pNET發(fā)病率低，這可能會對結(jié)果產(chǎn)生偏差，有待通過多中心大樣本對結(jié)果進一步驗證；②未對患者血液腫瘤指標，如CA19-9 等進行分析，這些亦是兩者的影響因素。

綜上所述，全容積ADC 直方圖參數(shù)和多種MRI征象可鑒別低分化PDAC 和G3 pNET，MRI 征象中強化模式、ADC 直方圖參數(shù)中ADCmean對兩者鑒別診斷效能較高，而以ADC 直方圖參數(shù)聯(lián)合MRI 征象效能最高，可為兩者鑒別提供更有價值的參考信息。