MRI多参数定量分析对鼻腔鼻窦内翻性乳头状瘤恶性转化的预测价值.pdf

lviuuclllUllcuiugyJ4UO-U4/L3468张MRI多参数定量分析对鼻腔鼻窦内翻性乳头状瘤恶性转化的预测价值舵，等MRI多参数定量分析对鼻腔鼻窦内翻性乳头状瘤恶性转化的预测价值张舵，周金？，吴艳，郭莹，刘瑞超，徐金娥，刘冲！保定市第一中心医院医学影像一科；2 普外三科，河北保定0 7 10 0 0【摘要】目的：探究MRI多参数定量分析对鼻腔鼻窦内翻性乳头状瘤（sinonasal invertedpapilloma,SNIP）恶性转化的预测价值。方法：回顾性分析8 3例SNIP和2 1例SNIP转化鳞状细胞癌（SNIP-SCC）患者的临床及影像资料。采用单因素分析和多因素Logistic回归建立SNIP恶性转化的预测模型，受试者工作特征曲线（ROC)评价各独立危险因素及相关组合模型的预测能力。结果：年龄、表观扩散系数比（rADC）、流入指数（WII)2和WII3是预测SNIP恶性转化的独立危险因素,ROC曲线下面积（AUC)分别为0.7 6 7、0.8 6 2、0.727和0.7 0 4。上述危险因素组成的定量参数综合模型诊断恶性转化的AUC为0.92 9,敏感性为8 5.7 1%，特异性为92.7 7%，准确性为91.35%。结论：与评估年龄、rADC、W II等独立危险因素相比，定量参数综合模型能较好地提高SNIP与SNIP-SCC的鉴别诊断能力，为术前准确评估 SNIP的恶性转化提供重要依据。【关键词】鼻腔鼻窦；内翻性乳头状瘤；恶性转化；磁共振成像【中图分类号】R739.62【文献标识码】AD0I:10.3969/j.issn.1672-4992.2023.18.025【文章编号】16 7 2-4992-（2 0 2 3)18-346 8-0 5Predictive value of MRI multi-parameter quantitative analysis for malignant transforma-tion of sinonasal inverted papillomaZHANG Duo,ZHOU Jin,WU Yan,GUO Ying,LIU Ruichao,XU Jine,LIU ChongDepartment of Medical Imaging I;Department of General Surgery II,Baoding No.1 Central Hospital,Hebei Baoding 071000,China.Abstract Objective:To explore the predictive value of MRI multi-parameter quantitative analysis for malignanttransformation of sinonasal inverted papilloma(SNIP).Methods:Clinical and imaging data of 83 patients with SNIPand 21 patients with SNIP transformed squamous cell carcinoma(SNIP-SCC)were retrospectively reviewed.Thepredictive model of malignant transformation of SNIP was established by univariate analysis and multivariate Logisticregression,and the receiver operating characteristic(ROC)curve was used to evaluate the predictive ability of eachindependent risk factor and related combined models.Results:Age,ratio of apparent diffusion coefficient(rADC),wash in index(WII)2 and WI3 were independent risk factors for predicting malignant transformation of SNIP,andthe area under ROC curve(AUC)was 0.767,0.862,0.727 and 0.704,respectively.The AUC of the quantitative pa-rameter comprehensive model which composed of the above risk factors was 0.929,the sensitivity was 85.71%,thespecificity was 92.77%,and the accuracy was 91.35%.Conclusion:Compared with the evaluation of age,rADC,andWII,the quantitative parameter comprehensive model can better improve the differential diagnosis ability of SNIP andSNIP-SCC,and provide important basis for the accurate preoperative evaluation of malignant transformation of SNIP.Key words sinonasal,inverted paplloma,malignant transformation,magnetic resonance imagingM1O3463472鼻腔鼻窦内翻性乳头状瘤（sinonasal invertedpapilloma，【收稿日期】2023 03 22【修回日期】2023 05 17【基金项目】河北省保定市科学技术局自筹项目（编号：2241ZF251)【作者简介】张舵（198 9一），男，河北保定人，主治医师，研究方向：头颈部病变的影像诊断。Em a i l：z h a n g d u o 2 6 6 8 【通信作者】刘冲（197 7 一），男，河北保定人，副主任医师，研究方向：头颈部病变及神经系统的影像诊断。E-mail：chongliuabc SNIP)是一种起源于鼻腔和副鼻窦的良性上皮性肿瘤，占鼻窦原发肿瘤的0.5%4.0%1-2 。虽然组织学分类为良性，但其具有局部侵袭性、多中心性、高复发率，并可能恶变，其中鳞状细胞癌（squamous cell carcinoma,SCC）是常见的恶变类型3-41。恶性肿瘤术后可能涉及化疗、放疗或其综合治疗。因此，术前准确预测鼻腔鼻窦内翻性乳头状瘤恶性转化可能有助于改善患者的治疗方案和预后根据以往的多项研究，影像学检查是区分SNIP和恶性鼻窦肿瘤的常见手段。计算机断层扫描（CT）及氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描/计算机断层扫描（FDGPET/CT）由于各自的局限性，很难区分病变的良恶性5-8 。磁共振成像3469:MODERNONCOI31.No.182023年0 9 月第31卷第18 期现代肿瘤医学(MRI)的软组织分辨率明显高于CT9,而弥散加权成像(DWI)等功能成像序列可以为患者的评估提供有效的信息。既往研究表明卷积脑回征（CCP）是SNIP的可靠MRI特征10 ,其结构紊乱或消失,可能标志着恶性转化的存在1一些研究者认为动态增强MRI(DCE-MRI）的流出型时间信号强度曲线（TIC）是区分SNIP与SNIP鳞状细胞癌转化(SNIP-SCC)的最佳影像学特征12-13。然而,这些定性和半定量方法的分析结果相对主观，因此，有必要综合考虑两组病变的体积、信号和血供特点，并作出定量分析。据我们所知,这种定量方法以前曾用于胃肠道和肾脏肿瘤的鉴别诊断14-15。本研究的目的是定量分析两组病变的临床及MRI特征，以便找到预测SNIP恶性转化的敏感参数，提供术前鉴别两组病变的较为准确的依据。1资料与方法1.1一般资料分析2 0 17 年0 1月至2 0 2 2 年10 月在我院病理确诊的SNIP及SNIP-SCC患者的相关资料。纳人标准：(1)所有患者在组织病理诊断前1个月内行MRI平扫和动态增强扫描。(2)局部生长活跃的SNIP病例及复发病例也纳人研究。排除标准：（1)受试者在影像学检查前进行肿瘤的临床治疗,包括化疗及放疗。（2)MRI伪影严重、定量参数测量误差大的病例。本研究经我院伦理评审委员会批准（快2 0 2 2 0 46号），此研究为回顾性研究，故放弃书面知情同意。1.2MRI成像所有MRI均使用3.OT设备（AchievaTX；荷兰飞利浦公司)的16 通道神经血管线圈。造影剂为钇喷酸葡胺注射液（G d-D T PA，德国拜耳公司）,0.1mmol/kg，流速为2 mL/s。在注射造影剂之前，先获得预扫描图像。分别选择注射后35s、52 s、157 s 扫描图像为动脉期、静脉期和延迟期。具体扫描参数如表1所示表1鼻腔鼻窦肿瘤的MRI扫描协议Tab.1MRI protocol for sinonasal tumorsMRI sequencesParameterT2-WeightedT2-WeightedT2-WeightedT1-WeightedDynamicDiffusionPlaneCoronalAxialAxialAxialAxialAxialFat saturationYesYesNoNoYesYesTR/TE(ms)4365/804500/704000/70544/168.1/3.84259/68NEX11.31.31.813Angle()808080801580Slice thickness(mm)33331.53FOV(mm)350319240240240240240240240240240240Voxel size(mm)1.01.03.00.8 1.03.00.8 1.03.00.8 1.0 3.01.0 1.0 1.52.02.53.0Scan time(s)135126130132197179bvalue(s/mm)一一一一一0,8001.3图像分析所有图像都由超过8 年工作经验的两名放射科医生进行盲法后处理。将T2WI的DICOM格式的图像导人到ITk-SNAP软件（3.6.0 版本），逐层手工绘制肿瘤轮廓，软件自动计算肿瘤体积。肿瘤T2WI信号强度比（T2WSIR）、A D C比（r A D C）、流人指数(WII)按之前描述的信号测量方法14-16 稍作修改后，在后处理工作站和影像存档与传输系统(PACS）中测量。在各病变最大层面的ADC图上，手动沿肿瘤实性区域的边缘绘制感兴趣区（ROI），且避开肿瘤内部囊变和坏死区，记录为肿瘤最大层面水平的ADC值，T2WI信号强度测量采用相同方法。同时，在同层或相邻层面未受侵犯的翼外肌上勾画出约10 mm的ROI作为对照，获得T2WSIR和rADC。放射科医师确定强化最明显的肿瘤实质区域，划定约为10 mm的区域作为WII测量的ROI。T 2 W SI R、rADC、W I I 的具体公式如下：（a）T 2 W SI R=（SI 肿瘤/SI肌肉）10 0,其中SI肿瘤及SI肌肉分别为肿瘤及翼外肌ROI的T2WI信号强度。（b）r A D C=（A D C肿瘤/ADC肌肉）100,其中ADC肿瘤及ADC肌肉分别为肿瘤及翼外肌ROI的ADC值。（c）W I I=（SI 增强-SI未增强）/SI未增强100,其中SI增强为各期增强图像的信号强度，SI未增强为预扫描图像的信号强度。利用动脉期得到早期动脉流人指数（WII1），利用静脉期得到实质流入指数（WII2），利用延迟期得到晚期流入指数（WII3）。1.4统计学分析使用SPSS（19.0 版,IBMSPSS）和MedCalc（11.3.0.0版，MedCalcSoftware）软件进行数据分析。单因素分析用于评估两组间相关参数的关系，定量变量（年龄、体积、T2WSIR、r A D C、W I I)采用t检验或MannWhitneyU检验，以均数标准差表示；定性变量（性别）以频率（百分比）表示，采用卡方检验。P0.1的显著因素从单变量分析进人逐步多变量Logistic回归分析，多变量分析P0.75为一致性良好。2结果两名医师的ICC均大于0.8,最终定量参数取测量的平均值。2.1一般临床特征分析SNIP患者男性8 1%（6 7/8 3），女性19%（16/8 3），平均年龄43.0 岁。SNIP-SCC患者中7 6%（16/2 1）为男性，2 4%(5/21)为女性，平均年龄57.5岁。SNIP和SNIP-SCC患者之间存在年龄差异，发生SNIP-SCC的患者年龄更大（P0.001）。两组性别差异无统计学意义（P=0.644）（表2）。3470张MRI多参数定量分析对鼻腔鼻窦内翻性乳头状瘤恶性转化的预测价值舵，等表2SNIP和SNIP-SCC患者的临床特征Tab.2Clinical information of SNIP and SNIP-SCCItemsSNIPSNIP-SCCPAge(years,xs)43.0 10.557.5 16.60.001*Gender(n)0.644Male6716Female165注：*表示差异有统计学意义。Note:*indicates statistical significance.2.2定量分析SNIP组病变平均体积约为2 5.1cm（范围为7.8 50.3cm）,SNIP-SCC组约为2 8.4cm（8.5 6 7.5c m），两组间体积差异无统计学意义（P=0.428）。两组间T2WSIR差异无统计学意义（P=0.764）。SNI P-SCC组rADC显著低于SNIP组（P0.001）。在动态增强扫描参数方面，除WII1外，两组间WII2、W II3差异均有统计学意义（P0.001,P=0.003）,SNI P-SC C 组的WI2大于SNIP组，WII3低于SNIP组（图1，2），具体结果见表3。ABDEF图16 0 岁男性SNIP患者影像图A：轴位T2WI显示病变位于左中下鼻道及上颌窦口。T2WSIR=257.6。B:A D C图，rADC=156.0。C-F：依次为轴位平扫、动脉期、静脉期和延迟期图像。肿瘤呈渐进性强化（WII1=127.3,WII2=143.1,WII3=162.3）。RO I 选择区域如图黄线所示。C、D、E的ROI位置和大小与F相同。Fig.1 Imaging of a 60-year-old male with SNIPA:Axial T2WI showed lesions in the left middle and lower nasal tract and the ostoma of the maxillary sinus.T2W SIR=257.6.B:ADC map,rADC=156.0.C-F:Axial plain scan,arterial phase,venous phase and delayed phase images.The tumor showed progressive enhancement(WI11=127.3,WI12=143.1,WI13=162.3).The R0I selection area is shown in the yellow line.The ROI locations and sizes of C,D and E are the same asthose of F.DE图2 6 6 岁男性SNIP-SCC患者影像图A：轴位T2WI显示病变位于右鼻腔及鼻前庭。T2WSIR=280.3。B:A D C图,rADC=116.7。C-F:依次为轴位平扫、动脉期、静脉期和延迟期图像。肿瘤呈流出型强化（WII1=131.9,WII2=176.4，W II3=12 8.9）。Fig.2Imaging of a 66-year-old male with SNIP-SCCA:Axial T2WI showed lesions located in the right nasal cavity and nasal vestibule.T2W SIR=280.3.B:ADC map,rADC=116.7.C-F:Axial plainscan,arterial phase,venous phase and delayed phase images.The tumor showed effluent enhancement(WI11=131.9,W112=176.4,WI13=128.9).MODERNONCOL31,No.1834712023年0 9 月第31卷第18 期现代肿瘤医学表3MRI定量参数xsTab.3Quantitative MRI parametersx土sParameterSNIPSNIP-SCCPVolume(cm3)25.1 11.128.4 17.80.428T2WSIR261.6 99.6254.674.70.764rADC151.8 22.1118.4 22.70.001*WII1129.4 45.6130.3 33.30.935WI12139.4 48.6177.4 43.20.001*WII3169.3 48.0132.7 50.00.003*注：*表示差异有统计学意义。Note:*indicates statistical significance.2.3多因素Logistic回归和ROC曲线分析单因素分析中P0.1的变量,包括年龄、rADC、W I 2 和WI3,纳人正向LR逐步回归。结果表明,这些因素都是预测SNIP-SCC的独立危险因素。建立定量参数综合模型（年龄+rADC+WI2+WII3），并绘制ROC曲线，评估各因素及综合模型对SNIP恶变的预测能力。当年龄、rADC、W I 2 和WII3的截断值分别为58、12 8.0、154.8 和151.6 时，定量参数联合模型诊断SNIP恶变的AUC为0.9 2 9，高于年龄(0.767)、r A D C(0.8 6 2)、W I I 2(0.7 2 7)和 WII3(0.704)(P0.05)(图3)。100F806040-Age20IADCWI12WI13Comprehensivemodel0020406080100100-Specificity(%)图3年龄、rADC、W I I 2、W I 3、定量参数综合模型预测SNIP恶变的ROC曲线Fig.3ROC curve of SNIP malignant transformation predicted by age,rADC,WII2,WII3 and quantitative parameter comprehensivemodel3讨论文献报道SNIP-SCC的发病率约为9%17 。病理上，SNIP-SCC可分为三组：（1)肿物以IP为主，仅存在较小的原位或浸润性SCC;(2)肿物主要是SCC,只有少量IP；（3)组织学证实的IP,术后复发为单纯性SCC18。组织病理学检查是诊断SNIP和SNIP-SCC的金标准，但SCC的转化可能不累及整个肿瘤，可能给术前病理活检带来困难,增加病理检查次数。同时，对于内窥镜难以发现的位置，即使多次活检也可能漏诊19。在本研究中，我们评估术前MRI预测SNIP恶性转化的能力,并与术后病理进行对比,构建了由年龄、rADC、W I I 2、W I I 3组成的定量参数综合预测模型,对SNIP的恶性转化有较高的预测能力。3.1一般临床特征在本研究中,年龄为预测 SNIP-SCC 的独立危险因素【比值比（0 R）=1.0 6 5,95%置信区间（95%CI）：1.0 0 91.123,P=0.022。但既往研究12,2 0-2 1 发现两组患者发病年龄无显著差异。结果不一致的原因可能是恶性肿瘤主要是由于手术不完全、手术反复刺激和复发引起的，而我们纳人了复发的病例，他们普遍具有较长的病程。3.2定量参数和多参数分析以往的研究多是根据实体瘤的计算公式2 1 或病变的最大直径2 2 来估计肿瘤体积，我们的测量较为准确，两组间差异无统计学意义（P=0.428）。既往研究表明,SNIP-SCC坏死、囊变概率较高，T2WI信号更不均匀13，但由于本研究关注的是两组肿瘤实质信号差异，因此在测量时避开上述区域,为了将患者个体因素和技术因素引起的变异归一化,计算T2WSIR,结果显示，两组间实质信号无显著性差异。DWI是评估良恶性肿瘤常用的MRI序列之一,它对水分子的扩散运动敏感，并可测量ADC值作为其量化参数，从而反映肿瘤内部的微观结构特征。本研究发现rADC是预测SNIP恶性转化的独立危险因素（OR=0.938,95%CI:0.8960.981,P=0.001）。由于恶性肿瘤细胞核增大,细胞数量增多，导致水分子扩散受限，DWI信号增高，ADC值和rADC降低2 3。以往的研究大多采用直接测量ADC值的方法，本研究采用相对ADC值，避免了不同的检测设备对测量结果的影响，测量结果可能更加准确。YAN等2 1 报道以ADC值1.4710-3mm/s作为截断值，鉴别两组病变的敏感性为100%，特异性为7 7.8%。在我们的研究中,rADC鉴别良恶性肿瘤的敏感性较低。我们认为,如果 SNIP-SCC 病理分组为第一组,将与 SNIP的rADC重叠较多,可能导致其对良恶性肿瘤的鉴别不准确，所以我们需要结合其他方法来区分这两种病变。DCE-MRI可以动态观察病变强化的程度和方式,并能在一定程度上反映相应病变的动态灌注、血管通透性和细胞外间隙体积,因此，它可能有助于两组病变的鉴别。由于时间一信号强度曲线（TIC）是半定量的，可能会导致测量误差13，又由于检测设备或方法的限制，可能会导致TIC的获取困难。在本研究中，我们定量分析了SNIP和SNIPSC C 的增强特征，结果显示，WII2（O R=1.0 18，95%CI:1.004 1.033,P=0.015)和 WII3(0R=0.982,95%CI:0.9670.998,P=0.029）是预测SNIP恶变的独立危险因素。两组WII1值无差异，说明两组肿瘤动脉期强化程度相似,恶性组WII2值高于良性组（P0.001），表明SNIP-SCC静脉期强化较SNIP组更明显，SNIP-SCC组WII3值低于SNIP组（P=0.003），表明恶性组延迟期强化幅度低于良性组。联合应用定量参数可大大提高诊断效率，定量参数综合模型诊断SNIP-SCC的AUC为0.92 9(95%CI:0.8620.970），敏感性为8 5.7 1%，特异性为92.7 7%，准确性为91.35%，高于其他预测模型。故该综合模型在预测SNIP的恶性转化方面具有良好的临床价值。我们的研究有一些局限性。首先，这是一项回顾性研究,可能存在选择偏倚，相应的结果需要进一步的前瞻性研究来验证。此外，大部分病变是零碎切除的，这限制了我们在研究中进行准确的病理影像学对照。另一个局限性是我们只关注肿瘤的实体成分来获得定量参数，没有测量常见的囊变、出血和坏死区域，这些区域可以反映肿瘤的整体强化程度和ADC值的平均值。（编校：谈静）3472：张MRI多参数定量分析对鼻腔鼻窦内翻性乳头状瘤恶性转化的预测价值舵，等综上所述，我们发现SNIP-SCC患者年龄较大，病变ADC值较低，动态对比增强时静脉期强化幅度较高，延迟期强化幅度较低。定量参数综合模型能较好地提高SNIP恶性转化的预测能力，为术前准确评价SNIP的恶性转化提供重要依据。【参考文献】1沈楚，陈玉赞，黄文龙，等.经鼻内镜鼻内翻性乳头状瘤手术临床分析J.中国中西医结合耳鼻咽喉科杂志，2 0 2 2,30（0 6）：420 423,449.SHEN C,CHEN YZ,HUANG WL,et al.Clinical analysis of tran-snasal endoscopic surgery for nasal inverted papilloma J.ChineseJournal of Integrated Traditional and Western Medicine Otorhinolar-yngology,2022,30(06):420=423,449.2MELROY CT,SENIOR BA.Benign sinonasal neoplasms:a focus 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