陳斌娟，王引弟，穆晶晶，王 媛，王 挺(蘭州大學(xué)第二醫(yī)院超聲科，甘肅 蘭州 730030)

周圍神經(jīng)病變(diabetic peripheral neuropathy, DPN)是糖尿病的嚴(yán)重并發(fā)癥之一，以正中神經(jīng)(median nerve, MN)、腓神經(jīng)等較為常見，約占30%～50%[1]；其特征是病程較為隱匿且預(yù)后差，嚴(yán)重影響患者生活質(zhì)量。臨床常用神經(jīng)電生理檢查診斷DPN，但不能明確病變的程度和具體位置，且為有創(chuàng)檢查。高頻超聲已廣泛應(yīng)用于診斷周圍神經(jīng)病變，但有一定局限性。剪切波彈性成像(shear wave elastography, SWE)技術(shù)可無創(chuàng)提供組織彈性信息及其量化指標(biāo)，已成為超聲領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，并用于診斷乳腺、甲狀腺等疾病，但將其用于2型糖尿病患者周圍神經(jīng)病變的研究較少見。本研究探討2型糖尿病DPN患者M(jìn)N的SWE特征，以期為臨床早期診斷DPN提供依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 一般資料 收集2016年12月—2017年12月于我院接收診治的2型糖尿病患者120例，男62例，女58例，年齡29～76歲，平均(53.0±11.2)歲；均符合2015年美國糖尿病協(xié)會提出的診斷標(biāo)準(zhǔn)[2]。根據(jù)電生理檢查結(jié)果和臨床癥狀，將患者分為2組：合并DPN者60例(DPN組)，男32例，女28例，年齡29～76歲，平均(52.7±12.0)歲；未合并DPN者60例(非DNP組)，男29例，女31例，年齡30～70歲，平均(53.2±10.5)歲。排除標(biāo)準(zhǔn)：1型糖尿病，高血壓，全身大血管病變，肝腎疾病以及頸椎、腰椎病變等引起的神經(jīng)病變。選取同期60名健康志愿者為對照組，男25名，女35名，年齡23～68歲，平均(49.3±12.1)歲；均無糖尿病及神經(jīng)系統(tǒng)疾病、上肢外傷史及高血壓，神經(jīng)系統(tǒng)檢查無陽性體征。本研究經(jīng)我院倫理委員會批準(zhǔn)，所有受試者均簽署知情同意書。

1.2 儀器與方法 采用SuperSonic Imaging AixPlorer型SWE超聲診斷儀，線陣探頭，頻率4～15 MHz。囑受檢者取坐位，將檢查側(cè)前臂平放于檢查床，呈自然放松狀態(tài)。首先將超聲耦合貼片放置于前臂正中皮膚上，再將探頭垂直放置于前臂長軸的腕橫紋近端約5 cm處，于淺層屈肌與深層屈肌之間清晰顯示“篩網(wǎng)狀”結(jié)構(gòu)，測量MN的寬徑、厚徑、周長及橫截面積。將探頭旋轉(zhuǎn)90°，保持探頭平穩(wěn)，啟用SWE模式觀察對MN縱切面，獲得理想圖像后凍結(jié)；勾畫ROI，面積為2 mm2，測量其內(nèi)神經(jīng)組織的楊氏模量值，系統(tǒng)自動計(jì)算楊氏模量的平均值，重復(fù)測量3次，取均值。SWE圖像通過彩色編碼技術(shù)以藍(lán)-綠-黃-紅表示彈性模量值由小到大。由1名從事肌骨超聲檢查的高年資醫(yī)師獨(dú)立進(jìn)行測量，將圖像及數(shù)據(jù)存儲于超聲工作站。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 采用SPSS 19.0統(tǒng)計(jì)分析軟件。對數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)分析(Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn))和方差齊性(Levene檢驗(yàn))分析，計(jì)量資料以±s表示，采用單因素方差分析比較3組受檢者年齡和MN的寬徑、厚徑、周長、橫截面積及楊氏模量值，以χ2檢驗(yàn)比較3組受檢者性別。以電生理檢查結(jié)果為金標(biāo)準(zhǔn)，繪制ROC曲線，獲得最佳閾值，評價(jià)楊氏模量值鑒別診斷DPN與非DPN的敏感度及特異度。P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

3組受檢者年齡(F=2.091，P=0.127)、性別(χ2=2.136，P=0.344)差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

3組MN厚徑的差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05)；3組MN的寬徑、橫截面積、周長、楊氏模量值總體差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均<0.05)，DPN組MN的寬徑、橫截面積、周長、楊氏模量值均大于非DPN組及對照組(P均<0.05)；非DPN組MN的楊氏模量值大于對照組(P<0.001)，但2組間MN的寬徑、橫截面積、周長的差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均>0.05)，見表1。

彈性圖像上，DPN組表現(xiàn)為黃綠色(圖1)，非DPN組表現(xiàn)為綠藍(lán)色(圖2)，對照組表現(xiàn)為藍(lán)色(圖3)。

以電生理檢查結(jié)果為金標(biāo)準(zhǔn)，繪制ROC曲線(圖4)；楊氏模量值的閾值取61.25 kPa時，ROC曲線下面積為0.822(P<0.001)，鑒別診斷DPN與非DPN的敏感度、特異度分別為78.30%、70.00%。

表1 3組MN測量值比較(±s,n=60)

表1 3組MN測量值比較(±s,n=60)

組別厚徑(cm)寬徑(cm)橫截面積(cm2)周長(cm)楊氏模量值(kPa) DPN組0．24±0．030．43±0．05?#0．08±0．01?#1．08±0．09?#73．65±17．66?# 非DPN組0．24±0．030．39±0．060．07±0．011．00±0．1157．20±11．20? 對照組0．23±0．030．38±0．060．07±0．010．99±0．2038．79±8．73 F值2．47015．1886．5207．832106．592 P值0．087<0．0010．0020．001<0．001

注：*：與對照組比較，P<0.05；#：與非DPN組比較，P<0.05

圖1 DPN患者，男，58歲 二維聲像圖(A)及超聲彈性圖像(B)，楊氏模量值為159.1 kPa 圖2 非DPN患者，女，61歲 二維聲像圖(A)及超聲彈性圖像(B)，楊氏模量值為53.9 kPa 圖3 志愿者女，42歲 二維聲像圖(A)及超聲彈性圖像(B)，楊氏模量值為33.9 kPa

圖4 以楊氏模量值61.25 kPa鑒別診斷DPN與非DPN的ROC曲線

3 討論

糖尿病的嚴(yán)重并發(fā)癥以DPN常見，其特征是發(fā)病過程較隱匿，早期表現(xiàn)為患者肢體末端對稱性疼痛及麻木，晚期可出現(xiàn)糖尿病足及潰瘍等，嚴(yán)重影響患者生活質(zhì)量。有研究[3]提出周圍神經(jīng)病變在糖尿病患者的發(fā)病率高達(dá)50%。目前臨床主要采用神經(jīng)電生理檢查診斷DPN，但無法明確診斷MN病變的程度及位置。高頻超聲的二維圖像可清晰顯示外周神經(jīng)的形態(tài)、結(jié)構(gòu)，并可通過測量獲得MN周長、橫截面積等參數(shù)。本研究中，DPN組MN的寬徑、周長及橫截面積值均較非DPN組及對照組增大(P均<0.05)，與Watanabe等[4-6]的研究結(jié)果相似；分析原因，可能是血糖增高引起大量山梨醇和果糖沉積于外周神經(jīng)，引起神經(jīng)細(xì)胞內(nèi)外的滲透壓不平衡，進(jìn)而導(dǎo)致細(xì)胞水腫[7-8]。

彈性技術(shù)是目前超聲研究的熱點(diǎn)。彈性可反映生物的組織學(xué)特性[9]，不同生物組織彈性測量值的差異可為診斷疾病提供重要依據(jù)。SWE已廣泛應(yīng)用于腫瘤的鑒別診斷等方面[10-12]，但其在外周神經(jīng)的應(yīng)用較少見。高頻超聲評估MN病變的優(yōu)勢在于可清晰直觀地顯示其分布、走行形態(tài)及內(nèi)部回聲改變等[13]；但當(dāng)MN出現(xiàn)輕度病變時，二維超聲對顯示此類變化并不明顯，而此時MN的彈性值可能已經(jīng)發(fā)生改變。通過測量病變神經(jīng)的楊氏模量值評估有無神經(jīng)病變及其程度，對外周神經(jīng)的預(yù)后和功能恢復(fù)至關(guān)重要[14]。本研究中，3組間MN的楊氏模量值差異均有統(tǒng)計(jì)意義(P均<0.05)，DPN組楊氏模量值最大，對照組楊氏模量值最?。磺以趶椥詧D像上，DPN組表現(xiàn)為黃綠色，非DPN組表現(xiàn)為綠藍(lán)色，對照組表現(xiàn)為藍(lán)色；提示MN硬度越大，顏色偏黃色，楊氏模量值越大；反之，硬度越小，顏色偏藍(lán)色，楊氏模量值越小。此外，本研究中，楊氏模量值的閾值為61.25 kPa時，ROC曲線下面積為0.822(P<0.001)，鑒別診斷DPN與非DPN的敏感度、特異度分別為78.30%、70.00%。

本研究的局限性：樣本量較小，結(jié)果可能存在偏倚；SWE技術(shù)在非常表淺的組織中成像效果并不理想，故采用了超聲耦合貼片以增加深度；僅選取MN腕橫紋上約5 cm處測量楊氏模量值，雖然圖像穩(wěn)定性較好，但MN在前臂及腕部走行時形態(tài)具有差異，對于MN整體的形態(tài)改變及彈性變化缺乏一定客觀性，將在今后研究中選取MN的不同點(diǎn)測量其形態(tài)變化及彈性值，并進(jìn)行對比分析。

綜上所述，2型糖尿病患者中，合并DPN者楊氏模量值大于非DPN者，彈性圖像多偏黃色；以楊氏模量值鑒別診斷DPN與非DPN，有助于早期診斷2型糖尿病合并DPN。