1.5 T MR多b值擴散加權(quán)成像對乳腺病變的顯示及對背景的抑制能力

宮 清，朱 萍

(江蘇省鎮(zhèn)江市第一人民醫(yī)院醫(yī)學(xué)影像科，江蘇 鎮(zhèn)江 212000)

·論著·

1.5 T MR多b值擴散加權(quán)成像對乳腺病變的顯示及對背景的抑制能力

宮 清，朱 萍*

(江蘇省鎮(zhèn)江市第一人民醫(yī)院醫(yī)學(xué)影像科，江蘇 鎮(zhèn)江 212000)

目的觀察1.5 T MR多b值擴散加權(quán)成像對乳腺病變的顯示及對背景的抑制能力。方法乳腺癌患者80例,進行MR擴散加權(quán)成像(diffusion weighted imaging,DWI)和不同b值的背景信號抑制擴散加權(quán)成像(diffusion-weighted whole-body imaging with background body signal suppression,DWIBS)掃描，測定不同b值下乳腺病變的顯示能力、信噪比和擴散系數(shù)。結(jié)果b值為800 mm2/s 時，DWIBS序列對腫瘤實質(zhì)、轉(zhuǎn)移性淋巴結(jié)和瘤內(nèi)壞死灶的顯示率高于DWI序列(P<0.05)；b值800 mm2/s組圖像質(zhì)量最高，顯示率最高(P<0.05)；b值800 mm2/s組對腫瘤實質(zhì)、轉(zhuǎn)移性淋巴結(jié)、瘤內(nèi)壞死灶顯示率最高(P<0.05)。隨著b值的增加，DWIBS圖像信噪比逐漸下降(P<0.05)。結(jié)論b值為800 mm2/s時，DWIBS所獲取圖像質(zhì)量、顯示能力和背景抑制能力良好，能有效鑒別良惡性病變，對乳腺癌病變的診斷具有臨床應(yīng)用前景。

乳腺腫瘤；彌散磁共振成像；診斷

10.3969/j.issn.1007-3205.2017.11.022

乳腺癌發(fā)病率逐漸增加，并呈年輕化趨勢，其診斷和治療越來越為重要[1]。MR擴散加權(quán)成像(diffusion weighted imaging，DWI)是乳腺癌診斷的影像學(xué)技術(shù)，通過檢測組織含水量并測定表觀彌散系數(shù)(apparent diffusion coeffecient,ADC)值來診斷乳腺癌病變，但由于DWI缺少高質(zhì)量的脂肪抑制和良好的信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)，容易出現(xiàn)偽影而導(dǎo)致結(jié)果有誤[2]。在DWI基礎(chǔ)上發(fā)展出來的新的背景信號抑制擴散加權(quán)成像(diffusion-weighted whole-body imaging with background body signal suppression,DWIBS)[3]，由于采用短時間翻轉(zhuǎn)恢復(fù)回波成像(theshort TI inversion recovery-echo planar imaging，STIR-EPI)序列，背景抑制能力更好，能夠獲得較高分辨率、對比度和SNR的圖像，可直觀顯示病變組織形態(tài)和大小，對乳腺病變的顯示具有巨大的潛力。但由于MRI設(shè)備和掃描參數(shù)存在差異，尤其是b值的差異，往往導(dǎo)致診斷結(jié)果不同[4]。本研究選擇乳腺病變病灶行多b值掃描，評價多b值DWIBS技術(shù)對乳腺癌病變的顯示能力和背景抑制能力，探討多b值DWIBS技術(shù)對乳腺癌良惡性病變的診斷效能，旨在為臨床提供依據(jù)?，F(xiàn)報告如下。

1 資 料 與 方 法

1.1 一般資料 選擇2010年3月—2016年11月我院收治的乳腺癌患者80例，年齡37～79歲，平均(54.1±10.9)歲。納入標(biāo)準(zhǔn)：①病理證實；②腫塊最大直徑≥2 cm；排除標(biāo)準(zhǔn)：①因金屬異物產(chǎn)生偽影者；②已經(jīng)進行新輔助化療者；③MR檢查前1周內(nèi)進行乳腺腫塊穿刺者。所有患者均行MR檢查并經(jīng)手術(shù)病理證實為乳腺癌。病理診斷結(jié)果：浸潤性導(dǎo)管癌71例，導(dǎo)管內(nèi)癌6例，黏液癌1例，乳頭狀腺癌2例。

本研究獲得醫(yī)院倫理委員會批準(zhǔn)，患者及其家屬均簽署知情同意書。

1.2 方法

1.2.1 MR掃描方法 所有患者均行傳統(tǒng)DWI掃描和DWIBS掃描，具體如下：應(yīng)用Siemens 1.5T MR設(shè)備進行掃描，線圈為乳腺相控陣表面線圈，梯度場強為30 mT/s，切換率為150 mT/s?；颊吒┡P位，保持雙側(cè)乳腺自然下垂于表面線圈中。傳統(tǒng)DWI掃描方法：擴散系數(shù)b值取800 mm2/s，24層，每層8 mm，重復(fù)時間(repetition time,TR)和回波時間(echo time,TE)分別為 3646 ms、95 ms，激勵次數(shù)(number of acquistions,NSA)為 4，掃描視野(field of view,FOV)為430 mm×430 mm，矩陣為112 mm×256 mm，采集l min。SENSE掃描方法：掃描序列為STIR-EPI DWI序列，b值分別取300、800、1 400和2 000 mm2/s，TR和TE分別為8 349 ms、90 ms，反轉(zhuǎn)時間(Invert time，TI)為180 ms，NSA取7，F(xiàn)OV為430 mm×430 mm，矩陣為112 mm×256 mm，43層，每層4 mm，SENSE因子為2，回波平面序列(echo planar imaging,EPI)成像為單激發(fā)，采集4 min。

1.2.2 圖像及數(shù)據(jù)處理 ①圖像質(zhì)量評價由2名MRI診斷高年資醫(yī)生進行3D-MIP重組和黑白反轉(zhuǎn)，閱片后進行質(zhì)量分級，具體分級標(biāo)準(zhǔn)[5]如下：病灶結(jié)構(gòu)清晰，背景抑制充分、均勻，未出現(xiàn)階梯偽影視為質(zhì)量好；背景信號不勻，圖像外圍有低信號，病灶結(jié)構(gòu)部分顯示不清，或出現(xiàn)輕度的階梯偽影視為質(zhì)量一般；不能充分抑制背景，有偽影干擾，圖像外圍有明顯低信號，結(jié)構(gòu)顯示不清視為質(zhì)量差。②ADC：利用感興趣區(qū)技術(shù)，在不同n值的ADC圖像上測定腫瘤的的ADC值，每個感興趣區(qū)包括100個像素點以上。③SNR計算公式：SNR為S組織和SD噪聲的比值，S組織是組織器官的信號強度，SD噪聲是相應(yīng)層面背景噪聲信號強度的標(biāo)準(zhǔn)差。

1.3 統(tǒng)計學(xué)方法 應(yīng)用SPSS 19.0統(tǒng)計學(xué)軟件分析數(shù)據(jù)。計量資料比較分別采用F檢驗和q檢驗；計數(shù)資料比較采用χ2檢驗；等級資料比較采用秩和檢驗。P<0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié) 果

2.1 DWIBS和DWI圖像對病灶顯示率比較 b值為800 mm2/s 時，DWIBS序列對腫瘤實質(zhì)、轉(zhuǎn)移性淋巴結(jié)和瘤內(nèi)壞死灶的顯示率高于DWI序列，差異均有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)；但對正常腺體顯示率與DWI序列差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05)。見表1，圖1。

表1 不同序列對病灶顯示率比較 (n=80，例數(shù)，%)

圖1傳統(tǒng)DWI掃描和DWIBS序列

A.傳統(tǒng)DWI掃描；B.b值為800 mm2/s 時，DWIBS序列

2.2 不同b值DWIBS圖像質(zhì)量及顯示率比較 所有患者不同b值DWIBS圖像均經(jīng)MIP重組和黑白反轉(zhuǎn)顯示，并進行質(zhì)量分級。 b值800 mm2/s組圖像質(zhì)量最高，顯示率最高，差異均有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)。見表2。

表2 不同b值DWIBS圖像質(zhì)量及顯示率比較 (n=80，例數(shù)，%)

*P<0.05與b值800 mm2/s比較(χ2檢驗)

2.3 不同b值DWIBS圖像對病灶顯示能力比較 b值800 mm2/s組對腫瘤實質(zhì)、轉(zhuǎn)移性淋巴結(jié)、瘤內(nèi)壞死灶顯示率最高，差異均有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)；不同b值DWIBS圖像對正常腺體顯示率差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05)。見表3。

表3 不同b值DWIBS圖像對病灶顯示率比較 (n=80，例數(shù)，%)

*P<0.05與b值800 mm2/s比較(χ2檢驗)

2.4 不同b值DWIBS圖像SNR比較 b值800、1 400、2 000 mm2/s組DWIBS圖像SNR低于b值300 mm2/s組，b值1 400、2 000 mm2/s組DWIBS圖像SNR低于b值800 mm2/s組，b值2 000 mm2/s組DWIBS圖像SNR低于b值1 400 mm2/s組，差異均有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)，見表4。

b值(mm2/s)SNR 30017．2±2．5 80010．8±1．3?14008．4±1．1?#20005．9±1．4?#△F677．132P0．000

*P<0.05與b值300 mm2/s比較 #P<0.05與b值800 mm2/s比較 △P<0.05與b值1 400 mm2/s比較(檢驗)

3 討 論

DWIBS是新開發(fā)的成像方法，其采用自由呼吸，能夠在較長時間內(nèi)提供多層面的激勵和信號，從而具有較好的SNR和高質(zhì)量的脂肪抑制，優(yōu)于傳統(tǒng)的DWI技術(shù)[6]。DWIBS之所以能獲得高質(zhì)量圖像，與其采用的SENSE技術(shù)和EPI序列密切相關(guān)，SENSE技術(shù)避免了過高場強和梯度的干擾，有助于醫(yī)生了解病變區(qū)域的結(jié)構(gòu)以及腫瘤和淋巴結(jié)的分布，而SENSE技術(shù)和EPI序列的聯(lián)用可減少磁敏感和化學(xué)位移偽影[7]。盡管DWIBS優(yōu)勢明顯，但在乳腺癌病變的顯示和診斷中應(yīng)用報道較少。本研究分別采用DWIBS和DWI技術(shù)對乳腺癌病灶進行掃描，結(jié)果發(fā)現(xiàn)b值為800 mm2/s 時，DWIBS序列對腫瘤實質(zhì)、轉(zhuǎn)移性淋巴及腫瘤瘤內(nèi)壞死灶的顯示率高于DWI序列(P<0.05)，但對正常腺體的顯示率差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05)。說明DWIBS技術(shù)對乳腺癌病灶的篩查是可行的，其顯示能力優(yōu)于傳統(tǒng)的DWI技術(shù)。然而，由于MR成像系統(tǒng)場強、成像序列和參數(shù)不同，對乳腺癌的診斷結(jié)果也會存在差異，其中又以DWI掃描參數(shù)b值的選取最為重要[8]。b值的大小受擴散編碼梯度場強的強度和持續(xù)時間影響，b值越高越偏重擴散像，越低越偏重于T2像，故要反映真實病灶應(yīng)盡量取較大的b值[9]。但較高的b值又容易產(chǎn)生偽影。張靜等[10]研究發(fā)現(xiàn)，b值在800～1 000 mm2/s時，圖像質(zhì)量良好，又能準(zhǔn)確鑒別乳腺癌良惡性病變，是1.5T MR乳腺DWI的最佳b值范圍。然而，目前尚無文獻報道DWIBS的最佳b值取值范圍。

本研究在不同b值下進行DWIBS序列掃描，并對圖像質(zhì)量進行評價，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，隨著b值升高，DWIBS圖像質(zhì)量先升高后降低，不同b值DWIBS圖像對腫瘤實質(zhì)、轉(zhuǎn)移性淋巴結(jié)和瘤內(nèi)壞死灶的顯示率差異均有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)。說明b值的大小影響DWIBS圖像質(zhì)量及其對病灶的顯示能力。其中b值為800 mm2/s組圖像質(zhì)量最高，能夠清晰顯示正常結(jié)構(gòu)或病變，顯示率最高，同時對腫瘤實質(zhì)、轉(zhuǎn)移性淋巴結(jié)、正常腺體和瘤內(nèi)壞死灶顯示率均較高。提示DWIBS序列掃描的最佳b值可能為800 mm2/s。SNR是圖像質(zhì)量的重要性能參數(shù)[11]。本研究將圖像SNR作為b值選取的重要考慮因素，結(jié)果表明，隨著b值增加，DWIBS的SNR逐漸下降。這是由于b值增加會增強擴散，導(dǎo)致信號降低，且b值增加會增加擴散梯度脈沖持續(xù)時間，引起回波時間延長和信號衰減，進而降低圖像質(zhì)量[12]。當(dāng)b值為300 mm2/s時正常腺體為高信號，不利于病灶的顯示，但當(dāng)b值增加至2 000 mm2/s以上時，病灶信號與背景噪聲對比度消失，很難觀察[13]。因此，從SNR值來看，b值為800 mm2/s時，正常腺體信號受抑制，腫瘤信號突出，是較佳的b值。

良惡性乳腺癌病變在DWIBS上具有不同的信號強度，可用于良惡性病變的診斷[14-15]。在DWIBS圖像上，ADC值與信號呈反比，良惡性病變ADC值差較大時，所得到的診斷結(jié)果穩(wěn)定性較好?？傊?，DWIBS技術(shù)克服了傳統(tǒng)DWI技術(shù)的低SNR和低分辨率的局限[16]。但不同b值的DWIBS技術(shù)顯著影響乳腺病變的顯示能力、圖像質(zhì)量及SNR、良惡性病變ADC差值，其中b值為800 mm2/s所獲取圖像質(zhì)量良好，又能有效鑒別良惡性病變，是1.5T MR DWIBS技術(shù)較為合理的b值。

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2017-02-17；

2017-03-28

宮清(1977-)，女，江蘇鎮(zhèn)江人，江蘇省鎮(zhèn)江市第一人民醫(yī)院主管技師，從事醫(yī)學(xué)影像技術(shù)研究。

*通訊作者

R737.9

B

1007-3205(2017)11-1333-04

(本文編輯：趙麗潔)