引用本文： 彭盛坤, 張杰, 伍小花, 蒲紅, 印隆林, 萬紹平. 高斯分布（單指數、雙指數）與非高斯分布 DWI 模型對低分化胰腺癌的診斷價值. 中國循證醫學雜志, 2020, 20(4): 389-394. doi: 10.7507/1672-2531.201907075 復制
胰腺癌是一種高侵襲性的惡性消化道腫瘤，5 年生存率不到 6%，預計到 2020 年，全球每年將新增胰腺癌患者約 42 萬。我國每年胰腺癌病例數約占惡性腫瘤病例數的 2.42%，發病例數為 1.89 萬[1]。術前影像學的準確診斷，有利于臨床醫師進行腫瘤分期并指導臨床醫師選擇治療方案。目前磁共振成像已成為胰腺成像的重要手段之一，而擴散加權成像（diffusion weighted imaging，DWI）可反映病灶在細胞分子水平上的功能代謝變化[2-4]，其定量參數為胰腺疾病的診斷和分級提供重要幫助。DWI 目前大致分為高斯分布與非高斯分布兩大類，高斯分布 DWI 包括單指數模型（ADCstandard-DWI）及體素內不相干運動（intravoxel incoherent motion，IVIM）；非高斯分布包括擴散峰度成像（diffusion kurtosis imaging，DKI）及拉伸指數模型，兩種不同分布模型反映病灶的分子水平各有不同[5-7]。本研究采用高斯與非高斯分布模型（三種 DWI 功能成像序列：ADCstandard、DKI、IVIM）探討其定量參數檢測胰腺癌的診斷效能。
1 資料與方法
1.1 研究對象
回顧性收集 2017 年 6 月至 2018 年 10 月于四川省人民醫院經臨床手術病理證實的低分化胰腺導管腺癌住院患者 52 例，其中男性 39 例，女性 13 例，年齡 37～77 歲，平均 57.9 歲。臨床表現主要為腹痛、腹脹、消化不良、體重減輕和黃疸等。
1.2 設備與方法
所有患者在檢查前一晚行腸道準備，檢查前禁食禁水 4 小時。所有患者采用磁共振西門子 1.5T 掃描儀，32 通道腹部相控陣線圈，進行胰腺常規 MRI 掃描，包括軸位 T1WI、軸位 T2WI 掃描。軸位 T1WI 采用 FLASH2D 序列，掃描參數：TR4.3 ms，TE1.6 ms，層厚 4.0 mm，層間距 0.0 mm，矩陣 260×210，FOV360 mm×324 mm，激勵次數 1 次，反轉角 14°，掃描時間 11 s，帶寬 0 Hz/pixel，范圍包含整個胰腺。軸位 T2WI 采用 FSE 序列，應用呼吸門控和脂肪抑制技術，掃描參數：TR10 000 ms，TE70 ms，層厚 4.0 mm，層間距 0.5 mm，矩陣 320×320，FOV360 mm×360 mm，激勵次數 1.5 次，反轉角 110°，掃描時間 2～4 min，帶寬 62.5 Hz/pixel，掃描范圍包含整個胰腺。
1.3 DWI 成像參數
多 b 值 DWI 序列采用呼吸觸發技術，應用 EPI 序列進行軸位 DWI 掃描，掃描參數：TR5 300 ms，TE78 ms，層厚 6.0 mm，層間距 1.2 mm，矩陣 144×144，FOV380 mm×304 mm，激勵次數 1～8 次，加速因子 2～3 個擴散方向，掃描時間 2 min 15 s，帶寬 1 240 Hz/pixel，范圍包含整個胰腺。功能成像的高斯與非高斯分布模型一共包括三種 DWI 序列（ADCstandard、DKI、IVIM），成像參數分別為：高斯分布模型（雙指數模型）IVIM-DWI 掃描序列：采用軸位單次激發平面回波成像（EPI）序列掃描，b 值序列參數設置如下：0、50、100、150、200、500、800、1 000 s/mm2；（單指數模型）ADC-DWI 序列：b 值 0、500 s/mm2。非高斯分布模型 DKI 掃描序列：采用軸位單次激發平面回波成像（EPI）序列掃描，b 值序列參數設置如下：0、200、500、1 000、1 500、2 000 s/mm2。
1.4 圖像后處理方法
由 2 位具有豐富臨床工作經驗的中級職稱的影像醫師對圖像進行盲法閱片，并指出病灶范圍，如出現不同意見由 1 名主任醫師進行最終判定。由 1 名初級醫師根據閱片意見勾畫病灶并進行數據測量。所有病例原始數據通過 Body Diffusion Toolbox 軟件（西門子磁共振科研部提供）進行后處理，在西門子 sygno 工作站直接勾畫 ROI 得出相應的值。首先，通過 T2W、T1W 及 TIW 增強序列共同確定病灶準確位置，選取腫瘤 3 個較大層面（測量 3 次取其平均值），分別在 3 種 DWI 功能成像序列（ADCstandard、DKI、IVIM）放置腫瘤感興趣區（region of interesting，ROI），注意避開大血管、壞死、出血及囊變區；其次，選取腫瘤旁邊正常胰腺組織（兩處），同樣放置 ROI，注意避開擴張胰管。通過工作站分析處理，得到相關序列參數結果：① IVIM-DWI 序列得到參數：慢速表觀擴散系數（D 值，slow apparent diffusion，ADCslow）、快速表觀擴散系數（D*值，fast apparent diffusion，ADCfast）、快速擴散成分所占比例（fraction of fast apparent diffusion coefficient，f 值)；② DKI-DWI 序列得到平均擴散值（mean diffusivity，MD）及平均峰度值（mean kurtosis，MK）；③ ADCstandard 得到 ADC 值。
1.5 統計分析
對連續測量的數據采用 ANOVA 方差分析，當方差不齊時采用 Mann-Whitney 非參數檢驗對不同序列測量結果進行組內分析。對 3 種不同 DWI 序列結果繪制受試者工作特征曲線（receiver operating characteristic curve，ROC）確定曲線下面積（area under curve，AUC）在不同序列檢測腫瘤與非腫瘤病灶的效能。通過 logistic 回歸分析篩選出具有統計學意義的影像檢測指標，對整合后檢測方法建立 ROC 曲線。
2 結果
所有病灶均可在 3 種 DWI 序列（ADCstandard、DKI 及 IVIM）顯示。3 種序列可較好地分辨病灶與非病灶組織。ADC 值、D*值、f 值及 MD 值在鑒別腫瘤組織與正常組織上，差異均有統計學意義（P<0.05）（表 1）。病灶組織 ADC 值、D*值、f 值低于病灶周圍正常組織；而 MD 值高于周圍正常組織，差異有統計學意義（P<0.05）。AUC 最大者為 ADCstandard，MD 值、ADCfast 及 f 值 AUC 均大于 0.6（表 2）。通過回歸分析得到 ADCstandard 值與 MD 值整合后的 ROC 曲線具有較好的診斷效能（AUC 約 0.754）。胰腺癌病灶測量結果見圖 1。胰腺癌患者的病灶測量區域及相應序列的測值結果見圖 2。
表1
不同 DWI 模型各參數測量的結果
圖1
不同 DWI 序列及整合序列的 ROC 曲線
ADCfast：D*值；ADCslow：D 值
表2
不同 DWI 序列曲線下面積
圖2
胰腺癌病灶在各 DWI 序列的測量
a：b 值 1 000s/mm2的 ADC 圖；b：IVIM 序列 D 圖；c：IVIM 序列 D*圖；d：IVIM 序列 f 值圖；e：DKI 序列 MK 值圖；
3 討論
DWI 利用梯度磁場自旋回波技術來反應活動組織內微觀結構的變化及特點。在活體組織中除了組織內的水分子擴散，還存在細胞器、基質纖維以及毛細血管等微灌注的影響；當細胞密度增加、細胞膜功能改變或纖維變化時均會影響水分子擴散[8, 9]。
以往高斯分布的單指數模型 ADCstandard 所反映的活體組織水分子擴散值往往比真實組織的擴散值偏高。故 LeBihan 等[10]在上世紀 80 年代提出了 IVIM 概念。這種基于高斯分布的雙指數模型可以較精確描述純水分子的擴散（D 值）、微循環的灌注（D*）及灌注分數（f 值）。以往國外研究采用 IVIM 序列對胰腺占位性病變進行評價[11]，顯示其在鑒別胰腺實性腫瘤與正常組織上有較好的診斷效能。Li 等[12]通過 IVIM 序列來鑒別胰腺神經內分泌腫瘤與胰腺導管細胞癌，得到較好的診斷效能。IVIM 序列中，f 值可以反映胰腺癌腫瘤組織內擴散的部分占總體擴散的比例，本研究得到胰腺導管細胞癌患者腫瘤組織的 f 值較正常組織變低，與 Lemke 等[13]和馬婉玲等[14]研究基本一致。分析原因是胰腺為富血供實質器官，毛細血管網豐富，當胰腺癌腫瘤組織侵蝕正常胰腺實質導致毛細血管網被大量破壞減少，f 值呈現較低的灌注表現，故本研究認為 f 值可以作為鑒別胰腺癌腫瘤組織與否的鑒別指標之一。D 值（即 ADCfast）被稱為假性擴散系數[15, 16]，它同樣反映了局部感興趣區內由于微循環中血流擴散速度及血流量情況，因此又被稱為灌注相關擴散系數。本研究在腫瘤區域測得的 ADCfast 值較正常組織低，分析原因在于胰腺癌屬于缺乏血供的腫瘤，當腫瘤組織破壞微循環血管網必然導致血管擴散率及血流量減低，故 ADCfast 值呈現為低灌注表現。與國外學者 Kartalis 等[17]及國內學者何為等[18]研究結果一致。D 值（ADCslow 值）的意義在于反映感興趣區域內純水分子的擴散率。本研究中測得的腫瘤區域 ADCslow 值略低于正常組織，但兩組差異無統計學意義，與馬婉玲等[14]結果不同。分析認為本研究 IVIM 序列采用 8 個 b 值進行掃描，低 b 值區域設置（0≤b≤200 s/mm2）有 5 個 b 值；高 b 值區域（200<b≤2 000 s/mm2）設置 3 個 b 值。本研究設置的反映微循環的低 b 值區數目比國內研究者（9 個低 b 值區）少；且 ADCslow 值反映的是純水擴散率，雖然胰腺癌腫瘤組織中纖維化程度較重，但不同分化程度的胰腺癌組織纖維化程度有差異，說明腫瘤對微環境的影響主要體現在微血管灌注機血流上，純水擴散率對其沒有明顯的鑒別意義。
常規 DWI（ADCstandard）及 IVIM 序列的理論基礎均為符合水分子正態分布的高斯分布模型，而在實際情況中由于腫瘤組織對周圍結果的不均勻破壞和腫瘤的異質性，真正的水分子彌散呈非正態分布即 DKI[19-21]。DKI 技術在 2005 年由紐約大學 Jensen 教授提出，其理論基礎是在活體狀態下，感興趣區局部組織結構及形態的復雜性導致局部水分子的擴散運動呈現非高斯分布狀態，較正態分布有更高的峰值、更長的尾巴。DKI 序列中主要以高 b 值為主，DKI 可得到兩個數值，MK 值及 MD 值。其中，MK 被稱為平均峰度，它的意義在于反映微環境的指標，MK 值與感興趣區內組織結構的復雜性成正比，表現為彌散受限明顯，腫瘤復雜程度越高，MK 值也越高。Shen 等[22]通過對 2012～2018 年的 14 篇 DKI 文獻進行 Meta 分析，得出 MK 和 MD 對惡性腫瘤與良性病變的分離具有良好的診斷效果。Rosenkrantz 等[23]對前列腺癌的研究發現，MK 值在鑒別惡性腫瘤的分級以及 Gleason 評分 6 分與外周帶良性病變的鑒別上優于 ADC 值及 MD 值。Hu 等[24]通過 DKI 評價腫瘤療效的評估得到，MK 對腫瘤的療效評估具有較好的診斷效能。本研究結果顯示 MK 值在腫瘤組織中的測值明顯高于周圍正常組織，分析原因為：腫瘤組織侵犯周圍結構產生微環境灌注的變化及胰腺癌腫瘤組織產生纖維化、結締組織增生和腫瘤病灶本身的異質性，故測得的 MK 值呈現明顯差異統計學意義。MD 值是指通過非高斯分布進行矯正后的 ADC 值，本次研究得到的結果差異無統計學意義，與國外學者的研究[17]結果一致。
本研究通過 ROC 曲線對不同 DWI 診斷效能進行評價，研究結果顯示不同 DWI 值均可較好地分辨腫瘤組織與正常組織。AUC 最大者為單指數模型 ADCstandard 值，提示有較高的診斷效能，雙指數模型的 ADCfast、f 值及非高斯分布模型的 MD 值 AUC 均大于 0.6，提示有一定的診斷效能。ADCstandard 單一診斷的效能較高，分析原因為本研究采用高 b 值（b1 000～b0）得到，胰腺癌腫瘤組織侵犯正常胰腺實質后以纖維化為主要的組織學變化，單指數模型反應的是高斯分布條件下活體組織水分子的擴散情況，纖維化的成分導致水分子擴散受限明顯，故單指數模型可以一定程度反應胰腺癌腫瘤組織的生物學行為。ADCstandard 值與 MK 值兩者合并呈現較高的診斷效能（AUC 為 0.754）。通過高斯與非高斯的兩種模型聯合可以較好地區別腫瘤組織與非腫瘤組織。IVIM 序列在本研究的診斷效能較其他兩種 DWI 序列的診斷效能較低，分析原因在本研究與其他學者研究差異在于低 b 值區（≤200 s/mm2）的設置較少，如 Robertis 等[11]采用 9 種低 b 值區進行成像，可得到更多的低灌注信息；其次是病例數相對較少。
本研究對于胰腺癌患者的磁共振功能成像，得到了影像的定量結果，可較好的量化胰腺癌病灶的影像生物學指標，為臨床診斷、治療提供了有效的量化評估數據。從腫瘤的診斷出發，量化的影像指標可回顧性分析確診的胰腺導管腺癌患者，將病理學分級的高低與相應的影像量化指標進行匹配，設置與病理分級匹配的影像分級診斷閾值，可更好地為臨床提供治療前的病例影像分級預測，避免主觀因素導致的腫瘤分級。從胰腺病灶的鑒別診斷方面，尤其是與胰腺導管腺癌類似影像表現的胰腺病灶鑒別，比如腫塊型胰腺炎、實性假乳頭狀瘤以及胰腺內分泌腫瘤等。已有文獻提示慢性胰腺炎患者 D 值與胰腺導管腺癌有明顯差異[14]。另外，從腫瘤的治療角度出發，可以進行腫瘤治療前、后療效的評估量化指標，腫瘤病灶構成復雜，影響微循環。本研究的結論通過兩種模式的影像功能成像可得到詳細的腫瘤微循環量化指標，可對治療前后病人的療效進行量化的評估，進一步為臨床提供較為客觀的指標。
綜上所述，高斯分布的單指數模型（DWI-ADC）、雙指數模型（IVIM）對鑒別腫瘤與否有一定的診斷價值。非高斯分布模型（DKI）對鑒別腫瘤與否有較高的診斷效能。高斯分布模型與非高斯分布模型聯合可以較好的區別腫瘤與非腫瘤病變并能對病灶進行量化。
胰腺癌是一種高侵襲性的惡性消化道腫瘤，5 年生存率不到 6%，預計到 2020 年，全球每年將新增胰腺癌患者約 42 萬。我國每年胰腺癌病例數約占惡性腫瘤病例數的 2.42%，發病例數為 1.89 萬[1]。術前影像學的準確診斷，有利于臨床醫師進行腫瘤分期并指導臨床醫師選擇治療方案。目前磁共振成像已成為胰腺成像的重要手段之一，而擴散加權成像（diffusion weighted imaging，DWI）可反映病灶在細胞分子水平上的功能代謝變化[2-4]，其定量參數為胰腺疾病的診斷和分級提供重要幫助。DWI 目前大致分為高斯分布與非高斯分布兩大類，高斯分布 DWI 包括單指數模型（ADCstandard-DWI）及體素內不相干運動（intravoxel incoherent motion，IVIM）；非高斯分布包括擴散峰度成像（diffusion kurtosis imaging，DKI）及拉伸指數模型，兩種不同分布模型反映病灶的分子水平各有不同[5-7]。本研究采用高斯與非高斯分布模型（三種 DWI 功能成像序列：ADCstandard、DKI、IVIM）探討其定量參數檢測胰腺癌的診斷效能。
1 資料與方法
1.1 研究對象
回顧性收集 2017 年 6 月至 2018 年 10 月于四川省人民醫院經臨床手術病理證實的低分化胰腺導管腺癌住院患者 52 例，其中男性 39 例，女性 13 例，年齡 37～77 歲，平均 57.9 歲。臨床表現主要為腹痛、腹脹、消化不良、體重減輕和黃疸等。
1.2 設備與方法
所有患者在檢查前一晚行腸道準備，檢查前禁食禁水 4 小時。所有患者采用磁共振西門子 1.5T 掃描儀，32 通道腹部相控陣線圈，進行胰腺常規 MRI 掃描，包括軸位 T1WI、軸位 T2WI 掃描。軸位 T1WI 采用 FLASH2D 序列，掃描參數：TR4.3 ms，TE1.6 ms，層厚 4.0 mm，層間距 0.0 mm，矩陣 260×210，FOV360 mm×324 mm，激勵次數 1 次，反轉角 14°，掃描時間 11 s，帶寬 0 Hz/pixel，范圍包含整個胰腺。軸位 T2WI 采用 FSE 序列，應用呼吸門控和脂肪抑制技術，掃描參數：TR10 000 ms，TE70 ms，層厚 4.0 mm，層間距 0.5 mm，矩陣 320×320，FOV360 mm×360 mm，激勵次數 1.5 次，反轉角 110°，掃描時間 2～4 min，帶寬 62.5 Hz/pixel，掃描范圍包含整個胰腺。
1.3 DWI 成像參數
多 b 值 DWI 序列采用呼吸觸發技術，應用 EPI 序列進行軸位 DWI 掃描，掃描參數：TR5 300 ms，TE78 ms，層厚 6.0 mm，層間距 1.2 mm，矩陣 144×144，FOV380 mm×304 mm，激勵次數 1～8 次，加速因子 2～3 個擴散方向，掃描時間 2 min 15 s，帶寬 1 240 Hz/pixel，范圍包含整個胰腺。功能成像的高斯與非高斯分布模型一共包括三種 DWI 序列（ADCstandard、DKI、IVIM），成像參數分別為：高斯分布模型（雙指數模型）IVIM-DWI 掃描序列：采用軸位單次激發平面回波成像（EPI）序列掃描，b 值序列參數設置如下：0、50、100、150、200、500、800、1 000 s/mm2；（單指數模型）ADC-DWI 序列：b 值 0、500 s/mm2。非高斯分布模型 DKI 掃描序列：采用軸位單次激發平面回波成像（EPI）序列掃描，b 值序列參數設置如下：0、200、500、1 000、1 500、2 000 s/mm2。
1.4 圖像后處理方法
由 2 位具有豐富臨床工作經驗的中級職稱的影像醫師對圖像進行盲法閱片，并指出病灶范圍，如出現不同意見由 1 名主任醫師進行最終判定。由 1 名初級醫師根據閱片意見勾畫病灶并進行數據測量。所有病例原始數據通過 Body Diffusion Toolbox 軟件（西門子磁共振科研部提供）進行后處理，在西門子 sygno 工作站直接勾畫 ROI 得出相應的值。首先，通過 T2W、T1W 及 TIW 增強序列共同確定病灶準確位置，選取腫瘤 3 個較大層面（測量 3 次取其平均值），分別在 3 種 DWI 功能成像序列（ADCstandard、DKI、IVIM）放置腫瘤感興趣區（region of interesting，ROI），注意避開大血管、壞死、出血及囊變區；其次，選取腫瘤旁邊正常胰腺組織（兩處），同樣放置 ROI，注意避開擴張胰管。通過工作站分析處理，得到相關序列參數結果：① IVIM-DWI 序列得到參數：慢速表觀擴散系數（D 值，slow apparent diffusion，ADCslow）、快速表觀擴散系數（D*值，fast apparent diffusion，ADCfast）、快速擴散成分所占比例（fraction of fast apparent diffusion coefficient，f 值)；② DKI-DWI 序列得到平均擴散值（mean diffusivity，MD）及平均峰度值（mean kurtosis，MK）；③ ADCstandard 得到 ADC 值。
1.5 統計分析
對連續測量的數據采用 ANOVA 方差分析，當方差不齊時采用 Mann-Whitney 非參數檢驗對不同序列測量結果進行組內分析。對 3 種不同 DWI 序列結果繪制受試者工作特征曲線（receiver operating characteristic curve，ROC）確定曲線下面積（area under curve，AUC）在不同序列檢測腫瘤與非腫瘤病灶的效能。通過 logistic 回歸分析篩選出具有統計學意義的影像檢測指標，對整合后檢測方法建立 ROC 曲線。
2 結果
所有病灶均可在 3 種 DWI 序列（ADCstandard、DKI 及 IVIM）顯示。3 種序列可較好地分辨病灶與非病灶組織。ADC 值、D*值、f 值及 MD 值在鑒別腫瘤組織與正常組織上，差異均有統計學意義（P<0.05）（表 1）。病灶組織 ADC 值、D*值、f 值低于病灶周圍正常組織；而 MD 值高于周圍正常組織，差異有統計學意義（P<0.05）。AUC 最大者為 ADCstandard，MD 值、ADCfast 及 f 值 AUC 均大于 0.6（表 2）。通過回歸分析得到 ADCstandard 值與 MD 值整合后的 ROC 曲線具有較好的診斷效能（AUC 約 0.754）。胰腺癌病灶測量結果見圖 1。胰腺癌患者的病灶測量區域及相應序列的測值結果見圖 2。
表1
不同 DWI 模型各參數測量的結果
圖1
不同 DWI 序列及整合序列的 ROC 曲線
ADCfast：D*值；ADCslow：D 值
表2
不同 DWI 序列曲線下面積
圖2
胰腺癌病灶在各 DWI 序列的測量
a：b 值 1 000s/mm2的 ADC 圖；b：IVIM 序列 D 圖；c：IVIM 序列 D*圖；d：IVIM 序列 f 值圖；e：DKI 序列 MK 值圖；
3 討論
DWI 利用梯度磁場自旋回波技術來反應活動組織內微觀結構的變化及特點。在活體組織中除了組織內的水分子擴散，還存在細胞器、基質纖維以及毛細血管等微灌注的影響；當細胞密度增加、細胞膜功能改變或纖維變化時均會影響水分子擴散[8, 9]。
以往高斯分布的單指數模型 ADCstandard 所反映的活體組織水分子擴散值往往比真實組織的擴散值偏高。故 LeBihan 等[10]在上世紀 80 年代提出了 IVIM 概念。這種基于高斯分布的雙指數模型可以較精確描述純水分子的擴散（D 值）、微循環的灌注（D*）及灌注分數（f 值）。以往國外研究采用 IVIM 序列對胰腺占位性病變進行評價[11]，顯示其在鑒別胰腺實性腫瘤與正常組織上有較好的診斷效能。Li 等[12]通過 IVIM 序列來鑒別胰腺神經內分泌腫瘤與胰腺導管細胞癌，得到較好的診斷效能。IVIM 序列中，f 值可以反映胰腺癌腫瘤組織內擴散的部分占總體擴散的比例，本研究得到胰腺導管細胞癌患者腫瘤組織的 f 值較正常組織變低，與 Lemke 等[13]和馬婉玲等[14]研究基本一致。分析原因是胰腺為富血供實質器官，毛細血管網豐富，當胰腺癌腫瘤組織侵蝕正常胰腺實質導致毛細血管網被大量破壞減少，f 值呈現較低的灌注表現，故本研究認為 f 值可以作為鑒別胰腺癌腫瘤組織與否的鑒別指標之一。D 值（即 ADCfast）被稱為假性擴散系數[15, 16]，它同樣反映了局部感興趣區內由于微循環中血流擴散速度及血流量情況，因此又被稱為灌注相關擴散系數。本研究在腫瘤區域測得的 ADCfast 值較正常組織低，分析原因在于胰腺癌屬于缺乏血供的腫瘤，當腫瘤組織破壞微循環血管網必然導致血管擴散率及血流量減低，故 ADCfast 值呈現為低灌注表現。與國外學者 Kartalis 等[17]及國內學者何為等[18]研究結果一致。D 值（ADCslow 值）的意義在于反映感興趣區域內純水分子的擴散率。本研究中測得的腫瘤區域 ADCslow 值略低于正常組織，但兩組差異無統計學意義，與馬婉玲等[14]結果不同。分析認為本研究 IVIM 序列采用 8 個 b 值進行掃描，低 b 值區域設置（0≤b≤200 s/mm2）有 5 個 b 值；高 b 值區域（200<b≤2 000 s/mm2）設置 3 個 b 值。本研究設置的反映微循環的低 b 值區數目比國內研究者（9 個低 b 值區）少；且 ADCslow 值反映的是純水擴散率，雖然胰腺癌腫瘤組織中纖維化程度較重，但不同分化程度的胰腺癌組織纖維化程度有差異，說明腫瘤對微環境的影響主要體現在微血管灌注機血流上，純水擴散率對其沒有明顯的鑒別意義。
常規 DWI（ADCstandard）及 IVIM 序列的理論基礎均為符合水分子正態分布的高斯分布模型，而在實際情況中由于腫瘤組織對周圍結果的不均勻破壞和腫瘤的異質性，真正的水分子彌散呈非正態分布即 DKI[19-21]。DKI 技術在 2005 年由紐約大學 Jensen 教授提出，其理論基礎是在活體狀態下，感興趣區局部組織結構及形態的復雜性導致局部水分子的擴散運動呈現非高斯分布狀態，較正態分布有更高的峰值、更長的尾巴。DKI 序列中主要以高 b 值為主，DKI 可得到兩個數值，MK 值及 MD 值。其中，MK 被稱為平均峰度，它的意義在于反映微環境的指標，MK 值與感興趣區內組織結構的復雜性成正比，表現為彌散受限明顯，腫瘤復雜程度越高，MK 值也越高。Shen 等[22]通過對 2012～2018 年的 14 篇 DKI 文獻進行 Meta 分析，得出 MK 和 MD 對惡性腫瘤與良性病變的分離具有良好的診斷效果。Rosenkrantz 等[23]對前列腺癌的研究發現，MK 值在鑒別惡性腫瘤的分級以及 Gleason 評分 6 分與外周帶良性病變的鑒別上優于 ADC 值及 MD 值。Hu 等[24]通過 DKI 評價腫瘤療效的評估得到，MK 對腫瘤的療效評估具有較好的診斷效能。本研究結果顯示 MK 值在腫瘤組織中的測值明顯高于周圍正常組織，分析原因為：腫瘤組織侵犯周圍結構產生微環境灌注的變化及胰腺癌腫瘤組織產生纖維化、結締組織增生和腫瘤病灶本身的異質性，故測得的 MK 值呈現明顯差異統計學意義。MD 值是指通過非高斯分布進行矯正后的 ADC 值，本次研究得到的結果差異無統計學意義，與國外學者的研究[17]結果一致。
本研究通過 ROC 曲線對不同 DWI 診斷效能進行評價，研究結果顯示不同 DWI 值均可較好地分辨腫瘤組織與正常組織。AUC 最大者為單指數模型 ADCstandard 值，提示有較高的診斷效能，雙指數模型的 ADCfast、f 值及非高斯分布模型的 MD 值 AUC 均大于 0.6，提示有一定的診斷效能。ADCstandard 單一診斷的效能較高，分析原因為本研究采用高 b 值（b1 000～b0）得到，胰腺癌腫瘤組織侵犯正常胰腺實質后以纖維化為主要的組織學變化，單指數模型反應的是高斯分布條件下活體組織水分子的擴散情況，纖維化的成分導致水分子擴散受限明顯，故單指數模型可以一定程度反應胰腺癌腫瘤組織的生物學行為。ADCstandard 值與 MK 值兩者合并呈現較高的診斷效能（AUC 為 0.754）。通過高斯與非高斯的兩種模型聯合可以較好地區別腫瘤組織與非腫瘤組織。IVIM 序列在本研究的診斷效能較其他兩種 DWI 序列的診斷效能較低，分析原因在本研究與其他學者研究差異在于低 b 值區（≤200 s/mm2）的設置較少，如 Robertis 等[11]采用 9 種低 b 值區進行成像，可得到更多的低灌注信息；其次是病例數相對較少。
本研究對于胰腺癌患者的磁共振功能成像，得到了影像的定量結果，可較好的量化胰腺癌病灶的影像生物學指標，為臨床診斷、治療提供了有效的量化評估數據。從腫瘤的診斷出發，量化的影像指標可回顧性分析確診的胰腺導管腺癌患者，將病理學分級的高低與相應的影像量化指標進行匹配，設置與病理分級匹配的影像分級診斷閾值，可更好地為臨床提供治療前的病例影像分級預測，避免主觀因素導致的腫瘤分級。從胰腺病灶的鑒別診斷方面，尤其是與胰腺導管腺癌類似影像表現的胰腺病灶鑒別，比如腫塊型胰腺炎、實性假乳頭狀瘤以及胰腺內分泌腫瘤等。已有文獻提示慢性胰腺炎患者 D 值與胰腺導管腺癌有明顯差異[14]。另外，從腫瘤的治療角度出發，可以進行腫瘤治療前、后療效的評估量化指標，腫瘤病灶構成復雜，影響微循環。本研究的結論通過兩種模式的影像功能成像可得到詳細的腫瘤微循環量化指標，可對治療前后病人的療效進行量化的評估，進一步為臨床提供較為客觀的指標。
綜上所述，高斯分布的單指數模型（DWI-ADC）、雙指數模型（IVIM）對鑒別腫瘤與否有一定的診斷價值。非高斯分布模型（DKI）對鑒別腫瘤與否有較高的診斷效能。高斯分布模型與非高斯分布模型聯合可以較好的區別腫瘤與非腫瘤病變并能對病灶進行量化。
