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一、目的：(1)探讨静脉注射Gd-DTPA后肝脏磁共振扩散加权成像(diffusion-weighted imaging, DWI)的信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)、对比噪声比(contrast-to-noise ratio, CNR)及表观扩散系数(apparent diffusion coefficient, ADC)测量值的变化,以评价增强扫描后进行DWI的可行性。(2)通过分析DWI图像肝细胞癌(hepatocellular carcinoma, HCC)的信号强度(signal intensity, SI)、ADC值和不同组织分化之间的关系,探讨扩散加权成像评价肝细胞癌组织分化程度的诊断价值。(3)通过分析HCC磁共振动态增强(dynamic contrast-enhanced,DCE)的时间-信号强度曲线(time of intensity curve, TIC)类型及半定量参数,探讨磁共振动态增强对HCC组织分化程度的评价价值。二、材料与方法：1、研究对象(1)第一部分：2008年11月至2009年6月经B超或CT检查发现肝脏局灶性病变而行MRI检查以进一步明确诊断的患者26例。其中男性19例,女性7例。年龄范围：37～67岁,平均年龄54.50±9.12岁。以病灶的最大径测量,范围：2.1～18cm,平均7.17±4.03cm。(2)第二部分及第三部分：采用同一组病例,2008年11月至2010年3月在齐鲁医院做肝癌手术切除患者27例,组织病理诊断为肝细胞癌。其中男性24例,女性3例。年龄范围：36～68岁,平均年龄55.90±9.52岁。以病灶的最大径测量,最小为2cm,最大18cm,平均6.19±3.10cm。2、扫描方法所有研究对象的磁共振扫描均在同一台3.0T的磁共振仪(Signa Exite, GE Healthcare, Milwaukee, WI)上完成,信号采集使用8通道表面相阵控线圈。扫描序列包括T1WI T2WI、DWI及3D-FAME动态增强扫描。DWI采用b值600s/mm2。3、图像分析方法(1)第一部分测量在ADW4.2工作站(Advantage Window, GE Medical System, Milwaukee, WI)进行,利用Function2的扩散成像自动分析软件建立ADC图。选择病灶最大直径层面作为测量感兴趣区((region of interest, ROI)层面,分别测量注射Gd-DTPA前后病灶的ADC值及SI值,周围正常肝脏的SI值、背景的SD。同一个病灶注射Gd-DTPA前后的DWI图像、ADC图及放置感兴趣区位置尽可能保持一致。SNR及CNR的计算依次根据下述公式：SNR=SInormal/SDnoise, CNR= I SIlesion-SInormal I/SDnoise。(2)第二部分DWI图像目测评价DWI图像HCC的信号强度分为等信号、略高信号及高信号。ADC值及SI值的测量测量在ADW4.2工作站(Advantage Window, GE Medical System, Milwaukee, WI)进行,利用工作站中的Function2的扩散成像自动分析软件建立ADC图。选择病灶最大直径层面作为ROI层面,测量病灶的ADC值及SI值。(3)第三部分所有DCE-MRI图像的观察及测量均在ADW4.2工作站(Advantage Window, GE Medical System, Milwaukee, WI)上进行,利用工作站中的function2动态强化自动分析软件进行分析,将感兴趣区(ROI)置于病灶最大直径层面的病灶区,自动生成TIC,分析曲线类型。并通过TIC获得半定量参数：最大上升斜率(maximum slop of increase,MSI)及信号增强率(signal enhancement ratio, SER)。4、组织病理学第二及第三部分病例均为HCC,依据Edmondson-Steiner’s分级系统,肝细胞癌分化程度分为高分化、中分化及低分化。如果1个病灶中同时存在不同分化程度的肿瘤组织,则选择占主要优势组织的分化代表整个病灶的分化程度。5、统计学分析统计学分析采用SPSS 16.0统计软件进行资料录入和统计分析。数据测量结果以平均值士标准差(X±s)的形式描述。显著性水准均采用0.05(双侧),P值<0.05被认为有统计学意义。第一部分病灶增强前后的SNR, CNR及ADC值均符合正态分布,增强前后均数的比较采用配对t检验。第二部分采用Fisher’s精确概率法检验目测观察DWI图像HCC信号强度的差异。三种不同分化程度HCC的ADC值及SI值均符合正态分布且满足方差齐性,采用单因素方差分析(one-way ANOVA),均数之间的两两比较采用LSD检验。采用ROC分析评价ADC值诊断低分化HCC的最佳界点和相应的诊断敏感性和特异性。第三部分三种不同分化程度HCC的MSI值、SER值均符合正态分布且满足方差齐性,采用单因素方差分析(one-way ANOVA),均数之间的两两比较采用LSD检验。三、结果1.第一部分(1).DWI图像目测观察结果注射对比剂前后在DWI图像观察到相同数目病灶,但注射对比剂后信号强度略有增高。(2).静脉注射Gd-DTPA前后SNR、CNR及ADC值的测量结果注射对比剂后病灶的ADC值较增强前降低,且二者之间有显著性统计学差异(t=2.717,P=0.019)。注射对比剂后DWI的SNR及CNR较增强前增高,且两者之间有显著性统计学差异(t=2.356,P=0.036；t=3.170,P=0.008)。2.第二部分(1).组织学结果本组27个HCC病灶中,高分化HCC病灶6个,中分化HCC病灶10个低分化HCC病灶11个。(2).DWI图像目测信号强度结果本组资料27个HCC中,96.3%(26/27)在DWI表现为略高信号和高信号。三种不同分化HCC的目测信号强度之间无统计学差异(P=0.567,Fisher’s精确概率法)。(3).ADC值及SI值的测量结果高、中、低分化HCC的平均ADC值表现降低的趋势,且三者之间有显著性差异(F= 5.921, P= 0.008, one-way ANOVA检验)。其中低分化HCC的ADC值明显低于高、中分化HCC(P= 0.004, P= 0.023, LSD检验)。虽然高分化HCC的ADC值高于中分化HCC的ADC值,但二者之间的ADC值无统计学差异(P=0.281,LSD检验)。ROC分析显示ADC值用于鉴别诊断低分化HCC及高中分化HCC有显著性意义(Az=0.790, P=0.012,95%CI:0.618-0.962). ADC值用于诊断低分化HCC的最佳界点为1.1450,此时诊断的敏感性和特异性分别为100%和54.5%。高、中、低分化HCC的平均SI值之间有显著性差异(F=.4.161, P= 0.028, one-way ANOVA检验)。其中高、低分化HCC的SI值明显高于中分化HCC(P= 0.025, P= 0.019, LSD检验)。但高、低分化HCC的SI值之间无统计学差异(P=0.281,LSD检验)。3.第三部分(1).组织学结果同第二部分(2).TIC类型TICⅠ型及Ⅱ型最常见于高、中分化HCC (14/16)。TICⅢ型最常见于低分化HCC(6/11)。(3).MSI及SER值的测量结果高、中、低分化HCC的平均MSI值之间有显著性差异(F= 4.071,P=0.030, one-way ANOVA检验)。高分化HCC的MSI值明显高于中、低分化HCC(P= 0.019, P= 0.014, LSD检验)。中、低分化HCC之间的MSI值无统计学差异(P=0.934,LSD检验)。高、中、低分化HCC的平均SER值之间无统计学差异(F= 2.758, P= 0.084, one-way ANOVA检验)。四、结论1.静脉注射Gd-DTPA后DWI图像的SNR及CNR不但没有降低,相反明显升高,所以DWI图像质量有所提高,与注射对比剂前DWI相比更易于显示病灶。静脉注射Gd-DTPA后ADC值明显减低。由于ADC值受多种因素影响,静脉注射Gd-DTPA后ADC的变化目前尚无明确结论,DWI图像采集最好选择在注射对比剂前进行。2.不同分化程度HCC的ADC值之间有显著性差异,低分化HCC的ADC值明显低于高、中分化HCC。因此,ADC值的测量是一有价值的非侵袭性预测HCC分化程度的指标。因不同分化程度HCC的ADC值有较大的重叠,所以仅通过ADC值来正确预测HCC的组织分化程度是有一定限度的。3. DCE-MRI在一定程度上反映了不同分化程度HCC的血流动力学特征,低分化HCC动脉血流有降低的趋势。TIC类型和半定量参数有助于不同分化程度HCC的预测,对于HCC治疗的选择及预后能提供有价值的影像信息。