摘要
背景和目的： 腮腺肿瘤种类繁多，约68％为良性肿瘤，按发病率由高到低依次是多形性腺瘤、Warthin瘤、基底细胞腺瘤，恶性肿瘤最常见的是黏液表皮样癌，其次是腺样囊性癌。腮腺肿瘤的临床表现相近，但治疗策略与预后常大有不同，故术前准确诊断意义重大。磁共振成像(magnetic resonance imaging，MRI)是诊断腮腺肿瘤最敏感、最特异的影像学检查方法。 弥散加权成像(diffusion weighted imaging，DWI)对于腮腺肿瘤的诊断及鉴别具有重要意义，其表观扩散系数(apparent diffusion coefficient，ADC)值可定量评估组织内水分子的布朗运动扩散情况。长可变回波链分段读出DWI(readout segmentation of long variable echo-trains DWI,RESOLVE-DWI)较常规DWI伪影更少，变形更小，质量更高。弥散峰度成像(diffusion kurtosis imaging，DKI)提供了一种先进的模型来量化水分子扩散的非高斯行为，但RESOLVE-DKI鉴别腮腺肿瘤的报道较少。T2 mapping作为定量MR成像的一种，通过测量病灶的T2值可提高诊断的准确性，但T2 mapping在腮腺肿瘤中的应用报道极少。T1 mapping是一种新型MRI技术，测得的T1值能够客观反映生物组织特征，尚未见研究将其应用在腮腺肿瘤中。动态增强（dynamic contrast enhanced，DCE）MRI在引入对比剂后，利用快速T1加权像(T1 weighted imaging，T1WI)连续动态扫描，获得时间-信号强度曲线（time signal intensity curve，TIC）。既往研究提示DCE-MRI可用于腮腺肿瘤的鉴别诊断，但仍存在时间分辨率低等缺陷。 本研究旨在探讨人口统计学、常规MRI、RESOLVE-DWI、RESOLVE-DKI、T2 mapping、T1 mapping及DCE-MRI鉴别诊断腮腺肿瘤的价值，并建立诊断模型预测腮腺肿瘤类型，以提高诊断准确率。 材料与方法： 1、研究对象及MRI检查:收集我院2018年6月至2021年7月经病理证实的168例腮腺肿瘤患者的MRI资料。168例患者增强前均行常规MRI、RESOLVE-DWI、RESOLVE-DKI、T2 mapping、T1 mapping扫描，其中，133例行DCE扫描及延迟增强扫描，128例DCE扫描后行T1 mapping扫描。首先将腮腺肿瘤分为良性和恶性两组，再将良性肿瘤进一步分为多形性腺瘤组、Warthin瘤组、基底细胞腺瘤组。 2、图像、数据处理和分析:分析并比较腮腺肿瘤的人口学资料和常规MRI特征。测量、计算并比较腮腺肿瘤的ADC值、K值、D值、T2值、增强前T1(T1pre)值、增强后T1(T1post)值、Ktrans值、Kep值、Ve值、相对ADC (rADC)值、相对K (rK)值、相对D(rD)值、相对T2 (rT2)值、相对T1pre (rT1pre)值、相对T1post (rT1post)值、增强前后T1绝对差异(△T1)、相对差异（T1值变化率）、相对Ktrans (rKtrans)值、相对(rKep)值及相对(rVe)值，比较腮腺肿瘤TIC的差异，绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic，ROC)曲线，计算曲线下面积(area under the curve，AUC)并分析上述参数值及TIC在腮腺肿瘤中的鉴别诊断效能，计算灵敏度和特异度指标。 3、构建联合诊断模型:基于人口学及多模态MRI比较获得的具有诊断价值的变量，以任意两种腮腺肿瘤研究对象的参数水平为自变量，以研究对象是否患有某种类型腮腺肿瘤事件作为因变量，运用Logistic回归分析构建联合诊断模型，按照公式PRE=1/(1+EXP(-Logit(P)))，获得研究对象患某种腮腺肿瘤的预测概率(P)。当PRE＞0.5，则该研究对象被预测为患某种腮腺肿瘤。 结果： 1、腮腺肿瘤的人口学特征:恶性肿瘤患者的平均年龄较良性肿瘤明显大（P=0.014），但性别无显著差异（P=0.863）。多形性腺瘤好发于中年女性，Warthin瘤好发于老年男性。 2、腮腺肿瘤常规MRI表现:良性肿瘤多边界清、形态规则、有包膜，好发于浅叶，T1WI多呈低信号。多形性腺瘤T2加权像(T2 weighted imaging，T2WI)多呈高信号，多呈明显强化。Warthin瘤可双侧发病，T2WI多呈低信号，囊变多见，多为轻度强化。基底细胞腺瘤多呈T2WI相对低信号及明显强化。恶性肿瘤多浸润性生长，边界不清，信号不均匀，T2WI多呈低信号，多呈中度强化。 3、腮腺肿瘤的RESOLVE-DWI分析:①腮腺恶性肿瘤的ADC值、rADC值较良性肿瘤显著低(P＜0.001)。多形性腺瘤的ADC值及rADC值最高，基底细胞腺瘤次之，恶性肿瘤第三，Warthin瘤最低。②ADC值、rADC值鉴别诊断腮腺良性与恶性肿瘤的AUC各是0.719和0.695，以ADC值1.04×10-3mm2/s、rADC值0.72为阈值，灵敏度各是67.80％、49.15％，特异度各是74.00％、84.00％。ADC值、rADC值鉴别诊断多形性腺瘤与Warthin瘤的AUC各是0.999和0.950，以ADC值0.92×10-3mm2/s、rADC值0.28为阈值，灵敏度各是100.00％、95.89％，特异度各是96.55％、82.76％。ADC值鉴别诊断多形性腺瘤与基底细胞腺瘤的AUC为0.723;以ADC值1.37× 10-3mm2/s为阈值，灵敏度系47.95％，特异度系90.91％。ADC值、rADC值鉴别诊断多形性腺瘤与恶性肿瘤的AUC各是0.866和0.799，以ADC值1.04×10-3mm2/s、rADC值0.39为阈值，灵敏度各是93.15％、86.30％，特异度各是74.00％、60.00％。ADC值、rADC值鉴别诊断Warthin瘤与基底细胞腺瘤的AUC各是0.966和0.950，以ADC值0.80× 10-3mm2/s、rADC值0.25为阈值，灵敏度皆是100.00％，特异度各是82.76％、79.31％。ADC值、rADC值鉴别诊断Warthin瘤与恶性肿瘤的AUC各是0.694和0.646，以ADC值0.80×10-3mm2/s、rADC值0.25为阈值，灵敏度各是82.76％、79.31％，特异度各是64.00％、56.00％。rADC值鉴别诊断基底细胞腺瘤与恶性肿瘤的AUC为0.795，以rADC值0.25为阈值，灵敏度系100.00％，特异度系48.00％。 结论： 1、RESOLVE-DWI、RESOLVE-DKI、T2 mapping、 T1 mapping及DCE-MRI有助于腮腺肿瘤的鉴别诊断，其中DCE-MRI、T1 mapping为鉴别Warthin瘤与恶性肿瘤的优选序列。 2、联合诊断模型在鉴别多形性腺瘤与Warthin瘤、多形性腺瘤与基底细胞腺瘤、多形性腺瘤与恶性肿瘤、Warthin瘤与基底细胞腺瘤、Warthin瘤与恶性肿瘤方面均表现出较高的诊断效能，具有一定的临床应用价值。
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