子宮内膜癌の特徴付けのための拡散強調イメージングの複数の数学的モデル。予後に関連する危険因子との相関

Multiple mathematical models of diffusion-weighted imaging for endometrial cancer characterization: Correlation with prognosis-related risk factors.

• Qi Zhang
• Han Ouyang
• Feng Ye
• Shuang Chen
• Lizhi Xie
• Xinming Zhao
• Xiaoduo Yu

抄録

目的:

子宮内膜癌(EC)の予後関連危険因子の評価のための拡散強調イメージング(DWI)の単指数モデル、双指数モデル、伸張指数モデルを検討する。

PURPOSE: To investigate mono-exponential, bi-exponential, and stretched-exponential models of diffusion-weighted imaging (DWI) for evaluation of prognosis-related risk factors of endometrial cancer (EC).

方法:

2016年9月から2018年5月までの間に複数b値DWIによる骨盤MRIを術前に受けたEC患者連続61例を登録した。見かけの拡散係数（ADC）、両指数モデルパラメータ（D、D*、f）、伸張指数モデルパラメータ（DDC、α）を測定し、病理学的に確認された予後関連危険因子である組織学的悪性度、子宮筋浸潤の深さ、子宮頸部間質浸潤（CSI）、リンパ管浸潤（LVSI）を解析した。段階的多変量ロジスティック回帰とレシーバー操作特性（ROC）曲線を用いて統計解析を行った。

METHOD: Sixty-one consecutive patients with EC who preoperatively underwent pelvic MRI with multiple b value DWI between September 2016 and May 2018 were enrolled. The apparent-diffusion-coefficient (ADC), bi-exponential model parameters (D, D* and f) and stretched-exponential model parameters (DDC and α) were measured and compared to analyze the following prognosis-related risk factors confirmed by pathology: histological grade, depth of myometrial invasion, cervical stromal infiltration (CSI) and lymphovascular invasion (LVSI). A stepwise multilvariate logistic regression and the receiver operating characteristic (ROC) curves were performed for further statistical analysis.

結果:

低悪性度群と比較して高悪性度の腫瘍ではADC、D、f、DDCの値が低く、fとDDCの値を組み合わせた場合に最大の曲線下面積(AUC)が得られた。深部子宮筋膜浸潤（DMI）のある患者では、DMIのない患者と比較してADC、D、f、DDC、αが有意に異なっていた；f、DDC、αの組み合わせが最も高いAUCを示した。ADCとfはCSIの有無で有意に異なっており、f値はAUCが0.825と最も高い診断性能を示した。LVSIに関しては、ADC、D*、f、およびDDCはLVSIのある腫瘍ではLVSIのない腫瘍と比較して有意に低かった；fとDDCの組み合わせは最大のAUCを示した。

RESULTS: Lower ADC, D, f, and DDC were observed in tumor with high grade compared with a low-grade group, and the largest area under curve (AUC) was obtained when combining f and DDC values. ADC, D, f, DDC, and α were significantly different in patients with deep myometrial invasion (DMI) compared to those without DMI; the combination of f, DDC and α showed the highest AUC. Significantly different ADC and f were found between patients' presence and absence CSI; the f values showed the highest diagnostic performance with an AUC of 0.825. Regarding the LVSI, ADC, D*, f, and DDC were significantly lower in tumors with LVSI compared to those without LVSI; the combination of f and DDC showed the largest AUC.

結論:

複数の数学的DWIモデルはECの予後関連危険因子の予測に有用なアプローチである。

CONCLUSION: Multiple mathematical DWI models are a useful approach for the prediction of prognosis-related risk factors in EC.

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