Page 108 - 南京医科大学学报自然科学版

第42卷第9期
·1302 · 南 京 医 科 大 学 学 报 2022年9月

的能力。
2 500 ADC
DDC 本研究对各参数在5个预后分组之间的分布进
MD
2 000 行对比时发现，根据Kruskal⁃Wallis检验结果，ADC、
α、DDC、MD、MK 的分布均存在差异。将 ADC 分别
（ ×10 -6 mm 2 /s ） 1 500 20 28 ＊ 26 与DDC、MD进行Wilcoxon秩检验发现，ADC与DDC
26
的分布存在显著差异；ADC 与 MD 的分布差异无统
28
28
数值 1 000 26 56 计学意义。在分别对各参数与预后分组进行曲线
拟合时，发现 ADC、DDC、MD 与预后分组均呈负相
500
关（r 值分别为-0.601、-0.627、-0.566），且以逆模型
的拟合度较高（R 分别为0.644、0.749、0.643）；MK与
2
0
预后分组呈正相关（r=0.537），逆模型的R 为0.345；
2
1 2 3 4 5
预后分组 α与预后分组的曲线拟合度较低（r=0.239）。这说明
各参数在预后分组分布上总体呈下降趋势，且 DDC 比 ADC 和 3 种模型和预后分组均呈现较强的相关性，ADC 作
MD有更大的斜率。
为经典的扩散系数模型在判断PCa预后有很高的价
图2 ADC、DDC、MD在预后分组上的分布
值，SEM和DKI模型在这一方面也有较好的表现 。
［19］

A B C D
2
-6
-6
2
A、B：预后分组为 1 的 81 岁患者（A：ADC，病灶信号为 1 151.08×10 mm /s；B：DDC，病灶信号为1 294.92×10 mm /s）。C、D：预后分组为2
的75岁患者（C：ADC，病灶信号为880.56×10 mm /s；D：DDC，病灶信号为657.11×10 mm /s）。
2
-6
-6
2
图3 患者ADC和DDC对比
SEM 模型中的 DDC 比单指数模型的 ADC 与预 步研究。
后分组的相关性更强 ［20-21］ ，可能是因为ADC 作为高 DKI模型中的MD ［23-24］ 与预后分组的相关性，理
斯模型，无法详尽表达非高斯模型的弥散运动，而 论上应优于ADC，但在本研究中二者在不同预后分
DDC是校正非高斯运动后的ADC，所以DDC在一定 组上的分布没有显著差异，且二者与预后分组的曲
程度上更能描述水分子弥散受限程度。在和预后 线拟合度也几乎一致（R 分别为0.644、0.643），故二
2
分组的拟合曲线上，DDC有着比ADC斜率更大的切 者在预测 PCa 的 Gleason 评分方面，意义基本相当。
线（图1）。不同预后分组DDC数值上的差异比ADC 本研究中发现MK与预后分组呈正相关，这与赵芯一
大，特别是 1 组和 2 组之间的差异最为明显（图 2）， 等 ［25］ 的研究结果一致。随着肿瘤恶性程度提高，
在低级别中，DDC 数值普遍高于 ADC，在高级别中 水分子扩散运动受限更加明显，且组织结构变得
DDC 普遍低于 ADC（图 2、3）。可见，在通过扩散成 更加混杂 ［26］ ，进而水分子的扩散偏离高斯分布的程

像的各参数的值，对 Gleason 评分进行预测时，DDC 度更大 ［27］ ，而 MK 描述的是该扩散偏离高斯分布的
的敏感度高于 ADC。本研究发现拉伸指数校正系 程度，故与预后分组呈正相关。
［11］
数α与预后分组的相关性较弱，与郭然等 对肝细胞 本研究的局限性在于，由于 EPI⁃DWI 序列矩阵
癌的研究以及马彦云等 对乳腺癌的研究结果有差 和分辨率比较低，以致有些较小病灶所占的像素比
［18］
异，这可能与PCa分为中央带、外周带、移行带 ，而 较少，不能进行有效测量。在今后研究中可以对序
［22］
不是一个均质整体，且各分区组织细胞的组成之间 列参数进行优化 ［28-30］ 。
存在差异有关，但本研究未对不同分区进行细化分 综上所述，PCa预后分组的预判中，单指数模型
组，今后可以细化到前列腺的某个单独分区来进一 仍是实际应用中性价比最高的方法，SEM模型中的