卵巢病变的良恶性鉴别的准确表征具有极高的临床意义。US是评估卵巢肿块的主要影像学手段。MRI是进一步评估超声不确定性卵巢病变的首选影像学检查方法。常规MRI包括T1加权、t2加权、脂肪抑制和对比增强序列，其准确性在71%到93%之间。半定量动态对比增强MRI进一步提高了诊断性能，准确性高达100%。

近年来，包括扩散加权MRI之类的功能性MRI技术迅速发展扩散峰度MRI于2005年首次提出，该技术对非高斯水扩散系数进行了量化，并可提供有关组织异质性、细胞性和血管性的附加信息。但是，其在卵巢良性和恶性病变的诊断价值仍存在争议。

近日，发表在Radiology杂志的一项研究评价了超高b值扩散峰度MRI在鉴别卵巢良、恶性病变中的诊断能力，并探讨了与常规MRI结合的扩散峰度变量在提高术前MRI评估的总体性能方面的附加价值，为临床准确地术前评估及预后预测提供了新的思路。

本项前瞻性队列研究评估了2016年11月至2018年12月期间有超声检查不确定性附件肿块的连续患者。每位患者均接受了包括弥散加权MRI (b值0-2000秒/mm²)序列的3.0T MRI扫描。计算表观扩散系数(ADC)并进行峰度拟合。采用logistic混合模型评估恶性和良性病变之间ADC、峰度衍生ADC (D_app)和明显峰度系数(K_app)的差异。计算ADC、D_app和K_app鉴别良恶性病变的受试者工作特征曲线下面积(AUC)，特异性敏感度为100%。以组织病理分析为参考标准。

本研究共对58名女性的79个卵巢病变进行了评估（平均年龄±标准差，48岁±14）。有62例（78％）病变表现为良性组织学表现，而17例（22％）病变显示为恶性组织学表现。在恶性病变的ADC和D_app较低而K_app较高：恶性病变的ADC中位数、D_app和K_app分别为0.74 µm² / msec（范围0.52-1.44 µm² / msec）、0.98 µm² / msec（范围0.63-2.12 µm² / msec）、1.01（范围0.69-1.30），良性病变分别为1.13 µm² / msec（范围0.35-2.63 µm² / msec）、1.45 µm² / msec（范围0.44-3.34 µm² / msec）和0.65（范围，0.44-1.43）（P值分别为.01，.02和<.001）。K_app的AUC（0.85，95％置信区间：0.77，0.94）大于ADC的AUC（0.78，95％置信区间：0.67，0.89; P = .047）。

图 箱形图，A-C为1%的体素分析，D-F为10%的体素分析，A和D为表观扩散系数(ADC)和两个扩散峰度MRI衍生变量，B,和E为峰度衍生ADC (D_app)， C和 F为表观峰度系数(K_app)。

表 扩散及峰度扩散系数在鉴别卵巢良恶性病变中的诊断价值。

综上所述，扩散峰度MRI在超声不确定性卵巢病变的术前MRI评估中发挥者重要作用。同时本研究还发现，与单纯的表观扩散系数相比，表观峰度系数能更好地鉴别卵巢良恶性病变。本研究为临床选择最佳的卵巢病变检查手段提供了技术支持。

原文出处：

Theresa Mokry,Anna Mlynarska-Bujny,Tristan Anselm Kuder,et al.Ultra-High- b-Value Kurtosis Imaging for Noninvasive Tissue Characterization of Ovarian Lesions.DOI:10.1148/radiol.2020191700