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磁共振成像  2024年7月第15卷第7期  Chin J Magn Reson Imaging, Jul, 2024, Vol. 15, No. 7          综   述｜｜Reviews


              1 常规MRI序列                                            一定的鉴别诊断价值，且 ADC 诊断效能更优。既
                                                                                               min
                  有研究显示     [11-12] ，LVSI的发生与较大的肿瘤直径相              往研究表明      [20-21] 在大多数 EC 患者中，LVSI 与较高的
              关，随着肿瘤的直径的增大，肿瘤增殖变得更加旺盛，                             肿瘤组织学级别之间存在显著相关性。分析原因可
              其侵袭力变得更强，不断向组织深部浸润生长，甚至可                             能是伴有 LVSI 阳性的 EC 肿瘤恶性程度更高，肿瘤
              突破邻近血管壁或毛细淋巴管壁，形成在光学显微镜                              细胞增殖更为迅速，核质比增高，细胞密度增大，组
              下可以观察到的 LVSI，然后进入脉管系统，继而引起                           织结构更紧密，进而细胞外的空间减少，使得细胞外
              肿瘤的淋巴结转移或血行转移。OLIVER-PEREZ等                   [12]   水分子弥散受限，最终导致 ADC值趋于更低，ADC                    min
              研究表明肿瘤直径≥2 cm 是 LVSI 阳性的独立预测                         能够更好地反映肿瘤区域的真实扩散水平，从而诊
              因素。                                                  断效能较优。
                  EC 短轴与 LVSI 阳性也存在相关性，BEREBY-                         MA 等 对 227 例 EC 患者 DWI 的回顾性研究发
                                                                             [22]
                         [13]
              KAHANE等 分析73例EC患者的临床和影像资料，                           现，ADC   mean 值在评估 LVSI 阳性方面效果最好。然
                                                                                                 [14]
              发现肿瘤短轴≥26 mm 为 LVSI 的最佳预测指标。                         而，与其的结果相反，LAVAUD 等 对 104 例 EC 患者
                         [14]
              LAVAUD 等 对 104 名 EC 患者进行研究中发现，肿                      的研究认为 LVSI 阳性和 LVSI 阴性的 EC 所有 ADC
              瘤短轴>24 mm 与 LVSI 的存在具有相关性。上述两                        值（最小、平均和最大 ADC 值）均无显著差异。分析
              项研究所报道的短轴阈值不同，这种差异可能与研                               原因可能是 LAVAUD 等的研究纳入样本量有限，特
              究人群不同有关，BEREBY-KAHANE 等的研究纳入                         别是对于 LVSI 阳性的 EC 患者仅有 23 例，并且研究
              EC 患者中部分肿瘤侵犯宫颈间质，部分发生了局部                             队列中的非子宫内膜腺癌病例（主要是浆液性癌和
              区域和宫体扩散，而 LAVAUD 等的研究只纳入浸润                           透明细胞癌）对 ADC 阈值可能产生影响；此外，在其
              局限于肌层的EC患者。                                          分析中缺乏对肌层浸润深度、淋巴结转移、肿瘤亚型
                                [15]
                  NOUGARET 等 回顾性研究 70 例 EC 患者的                     和组织学分级的考虑，也可能对 ADC 值产生潜在影
              MRI，通 过 测 量 平 均 肿 瘤 体 积 和 肿 瘤 体 积 比（the              响从而导致观察结果不一致。尽管既往研究表明
                                                                                                    [23]
              tumor volume ratio, TVR），发现伴有 LVSI 的 EC 患者           ADC 值对于 LVSI 诊断具有一定价值 ，但未来需要
              的平均肿瘤体积和 TVR 显著大于无 LVSI的患者，并                         在不同ｂ值、不同场强下对大样本 EC 进行 LVSI 的
              提出 EC 以 TVR≥25% 为阈值预测 LVSI 的敏感度为                     前瞻性多中心研究，进一步分析肌层浸润、组织学分
                                           [16]
              77%，特异度为 83%。KELES 等 研究 42 例 EC 患者                   级等方面可能对 LVSI 产生的影响。同时，也应该对
              发现 LVSI 与 TVR 显著相关（P=0.002）。综上，TVR                   LVSI 阳性患者进行进一步肿瘤级别（G1、G2 和 G3）
              及肿瘤短轴等形态学方面评估可能会提高术前 EC                              分层分析。
              术前LVSI预估的准确性，                                        2.2 体素内不相干运动
                  常规的 MRI 序列对评估 EC 的 LVSI 价值有限，                        体素内不相干运动（introvoxel incoherent motion,
              结合其他技术如影像组学等，可能更有助于评估肿                               IVIM）是指在给定体素内，在测量时间内呈现速度方
                                                                                             [24]
              瘤侵袭性。LUO 等 在 MRI基础上得出多参数的放                           向和/或振幅分布的平移运动 ，通过观察组织内部
                               [17]
              射组学列线图，用于预测 EC 的 LVSI 状态，结果诊断                        的分子运动、微循环内的水分子扩散运动，IVIM可以
              性能较好。深度学习可用于从传统 MRI中自动识别                             更好的反映病灶内部的异质性。IVIM双指数模型的
              EC 患者的 LVSI 状态，有潜力帮助临床医生为 EC 患                       定量参数包括：真实扩散系数（D 值），反映水分子在
              者选择合适的治疗方法 。然而，基于 MRI 的深度                            组织中的真实扩散情况，与 ADC 值相比，D 值可以更
                                    [18]
              学习在应用于临床实践之前需要更多的研究进行验                               准确地检测生物组织中的细胞密度；假性扩散系数
              证说明。                                                （D 值），用于反映组织的微血管灌注情况；水分子扩
                                                                     *
                                                                   散分布指数（distributed diffusion coefficient, DDC），
              2 多模态扩散加权成像                                          反映水分子的扩散运动；灌注分数（perfusion fraction,
              2.1 扩散加权成像                                           f），代表体素微循环灌注相关扩散效应占总体扩散效
                  扩散加权成像（diffusion weighted imaging, DWI）          应的比例 。
                                                                           [25]
                                                                                [26]
              通过水分子布朗运动，直观显示并量化水分子在组                                   ZHANG等 对61例EC患者的IVIM（b=0、25、50、
              织中的扩散自由度，通过表现水分子在组织内的弥                               75、100、150、200、400、800、1000、1500、2000 s/mm ）的回
                                                                                                            2
              散受限的程度进而反映组织微观结构特征。表观                                顾性研究发现，LVSI阳性组D 、f、DDC值低于LVSI阴
                                                                                             *
              弥散系数（apparent diffusion coefficient, ADC）值是          性组，并且 f 和 DDC 组合在 LVSI 预测中表现出最佳
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              DWI的一个定量参数。                                          的诊断效果（AUC 为 0.797）。王芳等 通过前瞻性
                           [19]
                  漆万银等 通过对 97 例 EC 患者 DWI 回顾性分                     分析 62例 EC患者的 IVIM成像（b=0、20、40、80、120、
              析显示最小 ADC 值（ADC minimum, ADC ）及 ADC                  200、400、800 s/mm ），发现 LVSI 阳性组 D 值较 LVSI
                                                                                                        *
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              平均值（mean ADC, ADC      mean ）对是否存在 LVSI 具有           阴性组高，ｆ值较LVSI阴性组低，但组间差异无统计
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