多参数多相位动脉自旋标记成像技术在脑星形细胞瘤中的应用

发布时间：2018-03-24 21:15

本文选题：中枢神经系统肿瘤　切入点：脑肿瘤　出处：《山东大学》2016年博士论文

【摘要】：第一部分综述动脉自旋标记成像在中枢神经系统肿瘤中的应用现状脑肿瘤是威胁人类健康和生命的最常见的脑内疾病之一。影像学检查是脑肿瘤疾病临床诊断和治疗必不可少的手段。脑肿瘤性疾病的神经成像已经不再只是简单的对病灶的解剖位置和形态学改变进行描述。组织灌注与人体组织功能密切相关,是人体的最基本的生理特征之一,是维持组织器官活性和功能的过程。各种疾病的发生及生理变化过程都与组织灌注异常有关。在各种成像技术中,灌注成像可以评价肿瘤的异常血管增生程度,是脑肿瘤特别是胶质瘤的重要的评价指标。随着技术的发展,用于评价血流动态灌注的方法有很多,最主要的有核医学成像方法,如正电子发射体层成像(PET),还有Xe-CT,动态灌注CT(PCT),多普勒成像以及磁共振灌注成像等。动态磁敏感对比增强成像(dynamic susceptibility contrast,DSC)是最常见,应用相对广泛的的磁共振灌注成像方法,其成像依赖于注入的外源性对比剂经过毛细血管的首过效应引起的T2和T2*弛豫效应。动脉自旋标记成像(arterial spin-labeling,ASL)作为另一种常用的磁共振灌注成像方法,目前,其应用范围和被认可程度要低于DSC,但是ASL有其独特的优势。ASL是利用翻转或饱和脉冲对动脉血内水质子进行激励以对其进行标记,获得标记前后采集的减影数据,用以反映组织的动态灌注情况。ASL最主要的优势是其可以完全非侵入性的进行CBF的测量,而且可以多次重复测量,因此尤为适用于对比剂不耐受,肾功能不全以及需要长期多次随访的病人。ASL灌注方法已经应用到临床的各个方面,包括急慢性脑血管病,中枢神经系统肿瘤,癫痫,神经退行性变,以及神经精神异常等疾病。虽然ASL技术在人体各器官均适用,但到目前为止,大量的ASL研究主要集中在脑内疾病。本综述简要介绍了 ASL的基本原理和类型并总结了 ASL成像方法在中枢神经系统肿瘤中的应用进展。第二部分多参数多相位动脉自旋标记技术在脑星形细胞瘤中应用的可行性:与动态磁敏感对比增强成像的相关性研究研究背景和目的胶质瘤是成人脑内最常见的原发性肿瘤之一,并且组织学类型比较复杂,不同级别的胶质瘤临床表现,组织学特征及治疗差异较大。星形细胞瘤是胶质瘤中最为常见的类型之一。磁共振成像是评价脑肿瘤最常用的成像方法,其中灌注成像技术在脑肿瘤性疾病中有很重要的诊断价值。动态磁敏感对比增强(DSC)成像技术是较为传统的和相对被广泛接受的脑灌注成像方法。动脉自旋标记(ASL)成像是采用翻转或饱和脉冲激励动脉血内水质子以其作为示踪剂,具有不需要团注对比剂,无侵入性的特点。多参数多相位动脉自旋标记(multi-parametric multi-inversion-time arterial spin-labeling,mTI-ASL)技术,在标记后采用多个标记后延长时间(post-labeling delay,PLD),又称翻转时间(inversion time,TI),对这一系列动态灌注数据分析,可以获得更为准确的脑血流量值(cerebral blood flow,CBF),并可以获得时间参数团注到达时间(bolus arrival time,BAT)。本研究通过与DSC行相关分析,来评价mTI-ASL及新时间参数BAT在星形细胞瘤中应用的可靠性及可行性。材料和方法1、研究对象第一阶段,评价新技术mTI-ASL的参数图CBF-mTI和BAT的再测信度(test-retest variability,TRV)。正常志愿者10例(其中男7名,女3名,平均年龄52岁,年龄范围21-65岁)在24小时内行两次相同mTI-ASL检查,间隔时间30分钟,两次扫描之间穿插一次矢状位3D-MPRAGE(3-dimensional magnetization-prepared rapid gradient echo)扫描。第二阶段,进行多参数多相位ASL与DSC的相关性分析研究。本研究纳入了 24例经病理学证实的脑星形细胞瘤患者(11例女性,13例男性,平均年龄55岁,年龄范围16-70),包括胶质母细胞瘤7例[WHO(World Health Organization)Ⅳ级],间变性星形细胞瘤(WHOⅢ)8例,弥漫性星形细胞瘤(WHO Ⅱ级)9例。2、设备及参数使用西门子 Magnetom Skyra 3.0T 超导型 MR 成像系统(Siemens Healthcare,Erlangen,Germany),32通道头部线圈对受试者进行扫描。第一部分,正常志愿者行两次相同mTI-ASL检查,间隔时间30分钟,两次扫描之间穿插一次矢状位3D-MPRAGE扫描。第二部分肿瘤病例,行常规轴位T2WI、T1WI、mTI-ASL扫描及DSC扫描。我们选用的PASL采用血流敏感翻转恢复(flow-sensitive alternating inversion recovery,FAIR)方法进行标记,以及 Q2TIPS(quantitative imaging of perfusion using a single subtraction Ⅱ with thin-section TIl periodic saturation scheme)方案,结合 3D-GRASE(3D gradient and spin-echo readout)技术进行图像数据采集,iPAT mode 联合采用 GRAPPA(generalized autocalibrated partially parallel acquisitions,一般性自动校准部分并行采集技术)技术。本扫描包括M0图像的采集,并且16个TI扫描数据采用Buxton非线性数学公式对数据进行拟合得到参数图。DSC扫描采用gradient-echo echo-planar imaging(EPI)技术,使用高压注射器,经肘静脉以5ml/s速度注射钆对比剂,注射量5ml/kg,在对比剂后继续注入20 mL生理盐水。3、数据处理及测量mTI-ASL扫描完成后自动重建生成CBF-mTI和BAT图像。DSC数据在西门子Siemens Syngo.via工作站手动处理产生CBF-DSC,CBV,MTT,TTP图像。本研究第一阶段,对10位健康志愿者前后两次连续的mTI-ASL数据应用统计参数图SPM8软件进行体素水平上分析。每个体素的再测信度的计算公式如下:200%*(test l-test 2)/(test 1 + test 2)。本研究第二部分,使用MRIcron软件在T2WI肿瘤实性部分划3个8-10体素大小的VOI(volume of interest,感兴趣区),相应的在对侧额叶正常白质(contralateral normal-appearing white matter,NAWMc)区划一个同样大小 VOI。所有VOI均可配准到ASL和DSC所得图像上,计算肿瘤三个VOI均值得到mTI-ASL 来源的绝对值aCBF-mTI,aBAT及 DSC 来源的 aCBF-DSC,aCBV,aMTT,aTTP。以肿瘤参数绝对值除以对侧正常白质VOI的绝对值得标准化的nCBF-mTI,nBAT,nCBF-DSC,nCBV,nMTT,nTTP。4、统计分析:再测信度检验采用SPM的配对t检验。肿瘤病例mTI-ASL与DSC数据分析应用SPSS Version 19.0来完成。采用Spearman's非参数检验对mTI-ASL与DSC各参数的绝对值和标准化值进行相关分析。BAT及TTP图的对比噪声比(contrast-to-noiseratio,CNR)之间采用 Wilcoxon Sign-Rank 检验。mTI-ASL 与DSC各参数在高、低级别星形细胞瘤之间的比较采用Mann-Whitney U检验。所有统计学参数用中位数(范围)来表示。将P0.05定义为差异具有统计学意义。结果10例健康志愿者前后两次连续扫描之间没有明显统计学差异(P0.05)。在大部分脑皮质区TRV值维持在10%左右。绝对值相关分析显示,aCBF-mTI与aCBF-DSC呈正相关(r = 0.605,P = 0.002)。aCBV 同样与 aCBF-mTI(r = 0.475,P = 0.019),aCBF-DSC(r = 0.864,P0.001),aMTT(r = 0.425,P = 0.038)具有相关性。绝对值形式参数值aBAT与aTTP之间呈统计学相关(r = 0.430,P = 0.036)。各参数标准化值相关分析中,nCBF-mTI与nCBF-DSC之间的相关性较高(r=0.768,P0.001)。nCBV与很多参数均具有较高的相关性,包括nCBF-mTI(r =0.635,P = 0.001),nCBF-DSC(r = 0.756,P0.001),nMTT(r = 0.447,P = 0.029)。nBAT 与 nTTP 呈统计学相关(r = 0.483,P =0.017)。我们将BAT与TTP图进行比较,比较两种方法的信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)和对比噪声比(CNR)。选取肿瘤测量平面的全脑作为背景信号区。计算方法如下:SNRtumor = BATtumor(TTPtumor)/SDbg[1]SNRNAWMc = BATNAWMc(TTPNAWMc)/SDbg[2]CNR(BAT orTTP)= SNRtumor-SNRNAWMc[3]BATtumor(TPtumor)=肿瘤组织的BAT或TTP绝对值;BATNAWMc(TTPNAWMc)=对侧正常白质的BAT或TTP绝对值;SDbg =在BAT或TTP图像上,背景信号强度的标准差。BAT图像的CNR明显高于TTP,两者具有明显统计学差异(median,0.69;range,0.06-1.36,versus 0.10,0.01-1.10,P0.001)。本研究还比较了 mTI-ASL和DSC在对高、低级别星形细胞瘤进行鉴别的能力。结果显示标准化的参数值效力较高,nCBF-mTI(18.24,5.80-67.56 vs 6.66,3.05-14.65,P = 0.008),nBAT(0.67,0.40-1.57 vs 1.26,0.83-1.66,P = 0.005),nCBF-DSC(6.20,0.74-11.82 vs 1.26,0.72-7.24,P = 0.007)和 nCBV(7.01,2.95-15.70 vs 1.61,0.71-8.52,P = 0.012)在高、低级别星形细胞瘤之间均有明显统计学差异,除外nMTT(P = 0.523)和nTTP(P = 0.474)。绝对值形式的参数值中,只有 aCBF-DSC(413.61,192.91-683.53 vs 96.47,41.96-425.53,P = 0.001)和aCBV(92.7,39.21-209.76 vs 29.57,7.93-140.70,P = 0.015)在高、低级别星形细胞瘤之间有明显统计学差异。与相对值形式参数值相比,不但aMTT(P = 0.814)和aTTP(P = 0.790)在高、低级别星形细胞瘤之间无差异,而且aCBF-mTI(P =0.087)和aBAT在高、低级别星形细胞瘤之间也无统计学差异(P = 0.367)。结论本研究采用的mTI-ASL可以得到时间参数BAT,可以得到更为准确的CBF值,不但可以评估组织血流量灌注异常,而且可以检测时间灌注变化。mTI-ASL参数的相对值形式与DSC具有更高的相关性,且在对高低级别星形细胞瘤分级方面,标准化形式的参数效力更高。BAT与TTP具有很好的相关性,且BAT图像的对比噪声比明显高于TTP,具有更好的视觉敏感性。总之,mTI-ASL是一种可靠的灌注成像方法。第三部分合并时间参数的动脉自旋标记技术在提高脑星形细胞瘤分级准确率中的应用研究背景和目的明确肿瘤的组织学分级对于制定最佳治疗方案是至关重要的。传统MRI或CT成像在对肿瘤进行级别和恶性程度的鉴别方面是有限的。传统成像方法依赖肿瘤强化程度,肿瘤边界,坏死程度等特征对肿瘤进行诊断。然而,这些特征缺乏特异性,并具有观察者主观依赖性,例如一般认为高强化程度代表肿瘤内血管异常增生程度,表明肿瘤恶性程度较高,但是低级别肿瘤亦可出现由血脑屏障破坏引起的明显强化。动脉自旋标记成像,以动脉血内标记水质子为示踪剂,其对灌注程度的评价不受血脑屏障破坏的影响。多参数多相位动脉自旋标记成像(multi-parametric multi-inversion-time arterial spin-labeling,mTI-ASL),是采用多个标记后延迟时间,应用Buxton模型进行拟合,不但能得到更为准确的CBF值,而且可以获得团注到达时间参数BAT,对肿瘤的灌注描述更为准确和全面。本研究通过与传统MR成像方法和单相位ASL在肿瘤方面的应用进行比较,探讨多参数多相位动脉自旋标记技术在提高脑星形细胞瘤分级准确率中的应用,特别是新时间参数BAT鉴别脑星形细胞瘤的价值。材料和方法1、研究对象43例原发性脑星形细胞瘤患者纳入研究(男性21例,女性22例,包括WHO Ⅱ级肿瘤患者15例,WHO Ⅲ级肿瘤患者15例,WHO Ⅳ级肿瘤患者13例,患者平均年龄51岁,年龄范围15-73岁),将病例中WHO Ⅱ级肿瘤定义为低级别胶质瘤(LGG)组,WHO Ⅲ级和WHO Ⅳ级肿瘤定义为高级别胶质瘤(HGG)组。所有病例均经穿刺活检或病理学检查证实。2、设备及参数使用3.0T磁共振扫描仪(Magnetom Skyra,Siemens Erlangen,Germany),32通道头部线圈进行数据采集,所有病例均行轴位常规T2WI,T1WI,增强后T1WI扫描。mTI-ASL在对比剂注入之前扫描。具体扫描参数同第二部分所述。3、数据处理及测量由两位10年以上工作经验的神经放射医师对以下8项传统MR特征进行评分:水肿程度,占位效应,边界清晰度,肿瘤异质性,血管增生,坏死或囊变情况,出血程度,流空效应,强化情况。取两位观察者对8项特征评分总分的平均分(sum of scores)进行分析。由两位10年以上工作经验的放射医师分别使用MRIcron软件在T2WI肿瘤实性部分划3个8-10体素大小的VOI(volume of interest,感兴趣区),相应的在对侧额叶正常脑白质(contralateralnormal-appearingwhitematter,NAWMc)内划一个同样大小VOI。所有VOI均可配准到ASL所得图像上,计算肿瘤三个VOI均值得到肿瘤灌注值,将肿瘤灌注值除以对侧白质测量值得到标准化后的nCBF-mTI,nBAT值,取多相位ASL中TI值为1920 ms的灌注加权图像为单相位图像进行分析得到单相位灌注参数值nCBF-sTI。取两位观察者所得标准化后的数据均值为研究对象。4、统计分析应用SPSS Version 19.0软件来进行统计学分析。WHO II级,WHO III级,以及WHO IV级星形细胞瘤之间各参数值的组间比较采用Kruskal-Wallis检验。高、低级别肿瘤之间各参数值的比较采用Mann-Whitney U检验。nCBF-mTI和nCBF-sTI值之间比较采用Wilcoxon Sign-Rank检验。不同级别肿瘤之间比较进行受试者工作特征曲线分析(ROC)并计算曲线下面积(AUC)。利用Fisher确切概率法对各参数进行胶质瘤分级的准确性进行分析。所有参数以中位数(范围)来进行描述。显著性水平定义为P0.05。结果1、高级别组和低级别组之间各参数值组间比较分析结果显示,常规MR特征 sum of scores(P = 0.006),nCBF-mTI(P0.001),nBAT(P = 0.002)以及nCBF-sTI(P = 0.003)在两组之间均具有统计学差异。WHO Ⅱ级和Ⅴ级星形细胞瘤之间的常规MR特征评分总分sum of scores有明显统计学差异(P = 0.015)。WHO Ⅱ级和 WHO Ⅲ级(P = 0.021),WHO Ⅱ级和 WHO Ⅳ级(P0.001),以及WHO Ⅲ级和WHO Ⅳ级(P = 0.023)星形细胞瘤之间的nCBF-mTI值均有统计学差异。nCBF-sTI值只在WHO Ⅱ级和WHO Ⅳ级星形细胞瘤之间有统计学差异(P = 0.006)。nBAT值只在WHO Ⅱ级和WHO Ⅲ级星形细胞瘤之间有统计学差异(P = 0.005)。2、nCBF-mTI值要明显高于nCBF-sTI值。首先不分级别,将所有病例视为一个群体,结果显示nCBF-mTI值要显著高于nCBF-sTI值(P = 0.012)。在HGG组,nCBF-mTI值和nCBF-sTI值之间的差异也具有统计学意义(P = 0.023),nCBF-mTI 值高于 nCBF-sTI 值。但是在 LGG 病例组,nCBF-mTI 值和 nCBF-sTI值之间无明显统计学差异。在单独的WHO II级,III级和IV级别星形细胞瘤组内,nCBF-mTI值非显著性高于nCBF-sTI值,两者之间的差异无统计学意义。nCBF-mTI和nCBF-sTI随着肿瘤级别的升高而增大,nBAT则相反,随着肿瘤级别的增高而减低。nBAT 与 nCBF-mTI(r =-0.467,P = 0.002)和 nCBF-sTI(r =-0.302,P = 0.049)均呈统计学负相关。3、常规MR特征sum of scores诊断不同级别星形细胞瘤的AUC值在WHO Ⅱ级和Ⅲ级肿瘤之间为0.716,在WHO Ⅱ级和Ⅳ级肿瘤之间为0.805,在WHO Ⅲ级和Ⅳ级肿瘤之间为0.603,在低级别组和高级别组之间为0.757。nCBF-mTI的AUC值较大,在WHO Ⅱ级和WHO Ⅲ级肿瘤之间为0.813,在WHOⅡ和Ⅳ级肿瘤之间为0.964,在WHO Ⅲ和Ⅳ级肿瘤之间为0.872,以及在低级别组和高级别组之间为0.883。nBAT值在WHO Ⅱ级和WHO Ⅲ级肿瘤之间进行比较时,有统计学差异,计算所得其AUC值为0.836。nCBF-sTI在鉴别WHO Ⅱ级和WHO Ⅳ级星形细胞瘤时,其AUC值为0.826。nCBF-mTI值鉴别各级别星形细胞瘤的AUC值均非显著性高于常规MR特征sum of scores。4、各参数准确率分析结果显示,nCBF-mTI在鉴别WHO Ⅱ,WHO Ⅲ,和WHO Ⅳ级星形细胞瘤的诊断中具有最高的准确率为65.10%,传统MR特征的准确率为 55.80%,nCBF-sTI 为 51.20%,nBAT 为 37.20%。nCBF-mTI 和 nBAT联合起来将准确率从65.1%提高到72.10%,这代表了 mTI-ASL的整体分级准确率。nCBF-sTI的和常规MR特征联合起来的准确率为55.50%,虽然比单独应用nCBF-sTI的准确率51.20%略高,但是比单独应用常规MR特征的55.80%并没有明显改善。把nCBF-mTI,nBAT和常规MR特征联合起来,准确率提高到81.40%。结论nCBF-mTI对WHO Ⅱ级,WHO Ⅲ级和WHO Ⅳ级星形细胞瘤的分级诊断要优于单独应用传统MR特征,nCBF-sTI以及nBAT。nBAT可以有效的评价脑星形细胞瘤的时间灌注行为,并且与nCBF-mTI联合起来可以有效的提高星形细胞瘤分级的准确率。把mTI-ASL与传统MR特征相结合可以显著的提高星形细胞瘤分级的准确率。
[Abstract]:......
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R445.2;R739.41

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