[Tumor Margin Infiltration in Soft Tissue Sarcomas: Prediction Using 3T MRI Texture Analysis].

Purpose: To determine the value of 3 Tesla (T) MRI texture analysis for predicting tumor margin infiltration in soft tissue sarcomas. Materials and
Methods: Thirty-one patients who underwent 3T MRI and had a pathologically confirmed diagnosis of soft tissue sarcoma were included in this study. Margin infiltration on pathology was used as the gold standard. Texture analysis of soft tissue sarcomas was performed on axial T1-weighted images (WI) and T2WI, fat-suppressed contrast-enhanced (CE) T1WI, diffusion-weighted images (DWI) with b-value of 800 s/mm2, and apparent diffusion coefficient (ADC) was mapped. Quantitative parameters were compared between sarcomas with infiltrative margins and those with circumscribed margins.
Results: Among the 31 patients with soft tissue sarcomas, 23 showed tumor margin infiltration on pathology. There were significant differences in kurtosis with the spatial scaling factor (SSF) of 0 and 6 on T1WI, kurtosis (SSF, 0) on CE-T1WI, skewness (SSF, 0) on DWI, and skewness (SSF, 2, 4) on ADC between sarcomas with infiltrative margins and those with circumscribed margins (p ≤ 0.046). The area under the receiver operating characteristic curve based on MR texture features for identification of infiltrative tumor margins was 0.951 (p < 0.001).
Conclusion: MR texture analysis is reliable and accurate for the prediction of infiltrative margins of soft tissue sarcomas. Copyrights

서론

연조직 육종은 70개 이상의 조직학적 아형이 있는 희귀한 이질성 중간엽 종양(heterogeneous mesenchymal tumor)이다(1). 대부분의 육종은 진단 시 국소적 상태(localized status)이고, 수술은 국소적 상태의 육종을 치료하는 주요 방법이다(2). 연조직 육종의 치료에 있어 초기 절제가 얼마나 잘 이루어지는지는 국소 재발 및 생존에 영향을 미친다(3). 때때로, 종양 외과 의사는 환자가 완전 절제술을 받을 것인지, 사지 구제 수술(limb salvage surgery)을 위해 방사선 요법을 통해 수술 전 종양 크기 축소를 할 것인지 결정해야 한다(45). 이러한 이유로 절제연(resection margin)의 결정은 수술 전 계획에 필수적이며, 이는 수술 전 영상에서 종양 가장자리 침윤의 평가를 기반으로 이루어진다. 자기공명영상은 종양의 범위를 평가하는 데 중요한 역할을 해왔다(46). 그러나 종양 가장자리 침윤을 평가하기 위한 기존 자기공명영상의 진단능은 실망스럽다. 종양 주변의 고신호강도 또는 조영증강은 주변 부종, 염증, 혈관 충혈 및 종양 침윤으로 인해 발생할 수 있다(78). 따라서 기존 자기공명영상에서 종양 침윤을 진단하는 것은 종종 영상의학과 전문의에게도 어려운 일이다.

의료영상을 정성적으로 분석하는 것이 고식적인 판독 방법이라면, 영상을 정량적으로 분석하는 텍스처 분석(texture analysis)은 새로운 기법으로 최근 활발히 연구되고 있는 분야이다. 텍스처 분석이란 자기공명영상과 같은 영상을 고차원 데이터로 변환한 후 의미 있는 정보를 추출하는 것으로 정의할 수 있다(910). 이러한 추출된 영상 특징(feature)에는 사람의 눈에 보이는 것보다 더 많은 데이터가 포함된다. 종양에 대한 텍스처 분석 결과는 종양의 이질성(heterogeneity)과 공격성(aggressiveness)을 반영한다고 알려져 있다(111213). 최근 몇 년 동안 연조직 종양에 대한 자기공명영상 특징 분석(MR feature analysis)에 관한 여러 연구가 있었다. 이 연구들은 조직 병리학적 등급 및 연조직 종양의 국소 재발을 예측할 수 있는 가능성을 보여주었다(14151617).

이에 저자들은 연조직 육종의 국소 침습성 평가에서 자기공명영상 기반 텍스처 분석의 잠재적인 사용 가능성에 착안하였다. 이 연구의 목적은 연조직 육종의 종양 가장자리 침윤을 평가함에 있어서 3 Tesla (이하 T) 자기공명영상 텍스처 분석의 가치를 규명하는 것이었다.

대상과 방법

연구 대상

본원 임상연구심사위원회(Institutional Review Board)가 이 후향적 연구를 승인하였으며 사전 동의는 면제되었다(IRB No. KC19RISI0914). 포함 기준은 1) 2014년 1월부터 2019년 2월까지 확산강조영상(diffusion-weighted image; 이하 DWI)을 포함한 치료 전 3T 자기공명영상을 시행한, 연조직 육종을 가진 일련의 성인(17세 이상) 환자 및 2) 외과적 절제 생검을 통하여 종양 가장자리에 대한 기술과 함께 명확한 조직 병리학적 확진을 받은 환자였다. 제외 기준은 1) 작은 크기(1 cm 미만) 및 2) 기술적 오류로 텍스처 분석이 안 되는 경우였다. 33명 중 2명이 제외되어 최종적으로 31명의 환자가 이 연구에 포함되었다.

자기공명영상 프로토콜

자기공명영상 검사는 3T 자기공명영상 장치(Magnetom Verio; Siemens, Erlangen, Germany)로 수행되었다. 표준 자기공명영상은 해부학적 영역에 따라 위상 배열 코일 또는 8채널 사지코일을 임상 프로토콜에 따라 얻었다. 종축방향 지방억제 T2 강조 터보스핀에코(turbo spinecho) 영상, T1 강조 터보스핀에코 영상, 지방억제를 하거나 하지 않은 축방향 T2 강조영상, 종축 및 축방향 지방억제 조영증강 T1 강조영상이 포함되었다. 다른 변수는 Table 1에 나와 있다.

Table 1

MRI Parameters

CHESS = chemical shift selective, DWI = diffusion-weighted image, EPI = echoplanar imaging, TE = echo time, TR = repetition time, T1WI = T1-weighted MR image, T2WI = T2-weighted MR image

단일 여기 스핀에코 에코평면(single-shot spin-echo echoplanar) 확산강조영상은 조영증강 전에 축상면에서 얻었다. GeneRalized Autocalibrating Partially Parallel Acquisitions (GRAPPA)를 사용하는 병렬영상기법은 가속 계수 2로 사용되었다. 인코딩은 3개의 직교축 방향으로 수행되었다. 픽셀 기반 현성확산계수(apparent diffusion coefficient, ADC) 지도는 상용 소프트웨어 및 워크 스테이션(Leonardo MR Workplace, Siemens Medical Solution, Erlangen, Germany)을 사용하여 0 및 800 sec/mm2 b-값의 DWI로부터 단일 지수 계산을 통하여 생성되었다(41819)

자기공명영상 정성분석

근골격 영상의학에 12년의 경험을 가진 한 명의 영상의학과 전문의(S.Y.L.)가 종양 내부의 괴사(necrosis), 출혈성 변화(hemorrhagic change), 석회화(calcification)에 대하여 분석하였다. 종양 가장자리에 관한 병리학적 결과를 알지 못하는 상태에서 후향적으로 평가하였다. 괴사는 T2 강조영상에서 고신호강도를 보이면서 지방억제 조영증강 T1 강조영상에서 조영증강이 되지 않는 경우, 출혈성 변화는 T1 강조영상에서 고신호강도를 보이면서 다른 자기공명영상 시퀀스에서 지방 신호에 부합하지 않는 경우로 정의하였다(20). 석회화는 종양 평가를 위해 같이 시행한 양전자 단층촬영(PET/CT) 또는 전산화단층촬영(CT)에서 석회화가 보이는 경우로 정의하였다. 종양과 종양 주변 조직과의 경계는 분명한 경계와 불분명한 경계 두 가지로 평가하였다. 불분명한 경계는 축상면, 시상면, 관상면 세면을 종합적으로 평가하여 경계가 불분명한 부분이 있는 경우로 정의하였다. 종양과 닿아있는 주변 조직에서 조영증강 여부를 평가하였다.

자기공명영상 정량 분석(텍스처 분석)

침윤성 가장자리는 종양의 공격적인 증식과 관련이 있기 때문에, 종양의 가장자리를 직접 분석하지 않더라도 종양 내 분석(intratumoral analysis)이 종양의 표면 성장 패턴을 반영한다고 가정하여, 종양 내부에 대하여 분석하였다. 근골격 영상의학에 20년의 경험을 가진 한 명의 영상의학과 전문의(W.H.J.)가 자기공명영상을 후향적으로 분석하였다. 종양 가장자리에 관한 병리학적 보고에 대하여 평가자 맹검을 시행하였다. 여과 히스토그램법(filtration-histogram method) (1221)으로 구성된 조직 분석을 위해, 상용 소프트웨어인 TexRAD (http://www.texrad.com, part of Feedback Plc, Cambridge, UK)를 사용하였다. 모든 자기공명영상 시퀀스와 세 개 축을 검토하여 종양의 경계를 확인하였다. 종양이 가장 크게 보이는 축상면 평면 한 개를 선택하여 이 평면에서 관심영역(region of interest, ROI)을 수동으로 그렸다. 관심영역은 종양 경계부분을 포함하지 않는 범위에서 최대한 크게 그렸다. 해당 평면의 괴사, 출혈, 지방조직도 관심영역에 포함되었다. 주변부 침윤은 이번 연구에서 관심영역 분석에 포함되지 않았다. 종양과 주변부 침윤과의 경계가 모호할 경우에는, 모든 시퀀스에서 정상 해부학적 구조물이 완전히 소실되어 확인되지 않는 곳을 종양으로 판단하고 이 부분만이 포함되도록 하였다. 한 시퀀스에서 관심영역을 그린 후에 관심영역을 복사하여 다른 시퀀스의 같은 위치 축상면에 붙여넣었다. 관심영역에 대한 자기공명영상 텍스처 특징은 축방향 T1 강조영상, T2 강조영상, 조영증강 T1 강조영상, 확산강조영상(b = 800 sec/mm2), 현성확산계수 지도에서 추출되었다. 평균, 표준 편차, 엔트로피, 양의 픽셀 값 평균(mean of positive pixels; 이하 MPP), 왜도 및 첨도가 원본 및 4가지 공간 스케일 인자(spatial scale factor; 이하 SSF) 0, 2, 4, 6과 Laplacian of Gaussian filter 필터를 사용하여 필터링 된 영상에서 얻어졌다(Fig. 1) (21). 평균, 표준편차 및 MPP는 게인 팩터(gain factor) 영향을 고려하여 근육 신호 강도로 보정하였다(1222).

Fig. 1

Texture analysis using MRI of a malignant peripheral nerve sheath tumor with circumscribed tumor margin in a 29-year old male.

A–H. Texture analysis was performed within the region of interest (blue circle) on T1WI (A), T2WI (B), contrast-enhanced-T1WI (C), diffusion-weighted MR image with high b-value (b = 800 sec/mm2) (D), and ADC from b-value of 0 and 800 s/mm2 (E). MR texture parameters after filtration using SSFs of 2 (fine-texture features), 4 (medium-texture features), and 6 (coarse-texture features) were also obtained for each MR sequence. Filtered ADC image using SSFs of 2 (F), 4 (G) and 6 (H).

ADC = apparent diffusion coefficient, SSF = spatial scaling factor, T1WI = T1-weighted MR image, T2WI = T2-weighted MR image

병리학적 분석

종양 가장자리 침윤의 조직학적 분석은 근골격 병리학에서 16년의 경험을 가진 병리학자(C.K.J.)에 의해 수행되었다. 종양의 조직학적 등급은 FNCLCC 등급 시스템(등급 I–III)에 따라 결정하였다(13). 종양 가장자리는 국한성(경계가 명확한 종양 증식) 또는 침윤성(경계가 불분명한 종양 증식)의 두 그룹으로 분류하였다(23).

통계 분석

침윤성 가장자리를 가진 육종과 국한성 가장자리를 가진 육종 간의 정성분석의 결과를 카이제곱검정과 피셔의 정확검정법을 이용하여 비교하였다. Mann-Whitney U 테스트를 시행하여 침윤성 가장자리를 가진 육종과 국한성 가장자리를 가진 육종 간에 연령 및 자기공명영상 텍스처 변수를 비교하였다. 성별과 조직학적 등급의 비율은 카이제곱검정과 피셔의 정확검정법을 사용하여 비교하였다. 침윤성 종양 가장자리에 대한 자기공명영상 텍스처 변수의 일변량 및 다변량 로지스틱 회귀분석을 수행하였다. 자기공명영상 텍스처를 이용한 침윤성 종양 가장자리 진단의 정확도를 평가하기 위하여 receiver operating characteristic (이하 ROC) 곡선하위영역수치(area under the ROC curve)를 얻고, Youden index (24)를 사용하여 최적의 컷오프 값을 계산하였다. 통계 분석은 상용 소프트웨어(MedCalc Statistical Software version 19.3.1, MedCalc Software Ltd., Ostend, Belgium)로 수행하였다. 0.05 미만의 p 값을 통계적으로 유의한 것으로 간주하였다.

결과

31명의 환자의 나이는 17세에서 84세였고 평균 연령은 57세였다. 남자는 14명(평균 연령 61세, 연령대 17–86세)과 여자 17명(평균 60세, 연령대 28–84세)이었다. 연조직 육종 환자 31명 중 23개 병변은 조직병리학적으로 침윤성 가장자리를 보였고 8개 병변은 국한성 가장자리를 보였다. 침윤성 육종 군은 남자 9명과 여자 14명을 포함했다. 국한성 육종 군은 남자 5명, 여자 3명이었다. 침윤성 육종 군의 평균 연령은 59.5세(사분위수, 47–63세)였으며 국한성 육종 군의 연령은 61세(사분위수, 53.5–71.5세)였다. 침윤성 육종과 국한성 육종 사이에 연령, 성별, 종양 조직학적 유형 및 조직학적 등급에는 유의한 차이가 없었다(p > 0.050) (Table 2).

Table 2

Characteristics of Patients with Soft Tissue Sarcomas

*Values are numbers of patients.

†Numbers are median (range).

MPNST = malignant peripheral nerve sheath tumor

종양 내부의 괴사, 출혈, 석회화는 침윤성 육종 군의 78%(18/23), 65%(15/23), 30%(7/23)에서 보였고, 국한성 육종 군의 88%(7/8), 75%(6/8), 38%(3/8)의 빈도와 비교하여 유의한 차이는 없었다(Table 3). 침윤성 육종 군의 52%(12/23)에서 불분명한 경계를 보였고, 78%(18/23)에서 종양 주변 조영증강이 있었다. 국한성 육종 군에서는 75%(6/8)에서 불분명한 경계를 보였고, 88%(7/8)에서 종양 주변 조영증강이 있어서, 침윤성 육종 군과 비교하여 유의한 차이는 없었다.

Table 3

Qualitative Analysis of MRI

*Values are numbers of patients.

120개의 추출된 자기공명영상 텍스처 특징 가운데 여섯 개의 특징이 침윤성 육종과 국한성 육종 간에 유의한 차이를 보였다(p ≤ 0.046) (Table 4). T1 강조영상 SSF가 0일 때 첨도는 국한성 육종에 비해 침윤성 육종에서 더 높았으며(0.89 vs. 0.16, p = 0.017), SSF가 6일 때 첨도는 침윤성 육종에서 더 낮았다(0.79 vs. 3.11, p = 0.011). 조영증강영상(SSF, 0)에서 첨도(−0.07 vs. 1.46, p = 0.020), 확산강조영상(SSF, 0)에서의 왜도(0 vs. 0.66, p = 0.024) 및 현성확산계수지도(SSF 2, 4)에서의 왜도(−0.01 vs. 0.7, p = 0.019 및 0.07 vs. 0.61, p = 0.046)는 침윤성 육종에서 국한성 육종보다 유의하게 낮았다(Fig. 2). 각 변수의 ROC 곡선하위영역수치는 0.741–0.810 범위였다(Table 5).

Table 4

p Values for Comparison of MR Texture Parameters between Circumscribed vs. Infiltrative Margin

Data are p values.

*Statistically significant.

ADC = apparent diffusion coefficient, CE = contrast-enhanced, DWI = diffusion-weighted image, MPP = mean positive pixel, SD = standard deviation, SSF = spatial scaling factor, T1WI = T1-weighted MR image, T2WI = T2-weighted MR image

Fig. 2

Box plots of MR texture parameters including kurtosis (SSF, 0) on T1WI (A), kurtosis (SSF, 6) on T1WI (B), kurtosis (SSF, 0) on CE-T1WI (C), skewness (SSF, 0) on DWI (D), skewness (SSF, 2) on ADC (E), and skewness (SSF, 4) on ADC (F) in soft tissue sarcomas with infiltrative and circumscribed margins.

In the box plots, the bottom of the box indicates the 25th percentile. A horizontal line within the box marks the median. The top of the box indicates the 75th percentile. Whiskers above and below the box mark the 10th and 90th percentiles, respectively. Red dots above and below the whiskers indicate outliers beyond the 10th and 90th percentiles, respectively.

ADC = apparent diffusion coefficient, CE = contrast-enhanced, DWI = diffusion-weighted image, SSF = spatial scaling factor, T1WI = T1-weighted MR image

Table 5

Diagnostic Performance of Each Parameter for Diagnosis of Infiltrative Tumor Margin

95% confidence interval in the parentheses.

ADC = apparent diffusion coefficient, AUC = area under the receiver operating characteristic curve, CE = contrast-enhanced, DWI = diffusion-weighted image, SSF = spatial scaling factor, T1WI = T1-weighted MR image

일변량 로지스틱 회귀 분석에서 침윤성 종양 가장자리는 T1 강조영상(SSF, 6)에서의 첨도, 확산강조영상(SSF, 0)의 왜도, 현성확산계수지도(SSF, 2)의 왜도와 유의한 상관관계를 나타내었다(각각 p = 0.026, p = 0.035 및 p = 0.050). 반면 T1 강조영상(SSF, 0)에서 첨도, 조영증강영상(SSF, 0)에서 첨도, 현성확산계수지도(SSF, 4)에서 왜도와는 유의한 상관관계가 없었다(p ≥ 0.070). 다변량 로지스틱 회귀분석에서 현성확산계수지도(SSF, 2) 에서의 왜도는 침윤성 종양 가장자리(p = 0.032)와 독립적으로 유의하게 연관성을 보였다(Table 6). 자기공명영상 텍스처를 이용한 다변량 모델은 민감도 100.0%와 특이도 87.5%를 보였고, ROC 곡선하위영역수치는 0.951 (p < 0.001)이었다(Figs. 3,4,5).

Table 6

Univariable and Multivariable Logistic Regression Analysis for Predicting Infiltrative Tumor Margin

*Statistically significant.

ADC = apparent diffusion coefficient, CE = contrast-enhanced, DWI = diffusion-weighted image, OR = odds ratio, SSF = spatial scaling factor, T1WI = T1-weighted MR image

Fig. 3

A 61-year-old female with an infiltrative myxofibrosarcoma in the right paraspinal muscle.

A–H. The myxofibrosarcoma (arrows) appears to have a circumscribed tumor border on axial T1WI (A), T2WI (B), CE-T1WI (C), DWI with high b-value (b = 800 s/mm2) (D), ADC from b-value of 0 and 800 s/mm2 (E), and coronal fat-suppressed T2WI (F). MR texture parameters suggested infiltrative tumor growth: kurtosis (SSF 0, 6) on T1WI, kurtosis (SSF, 0) on CE-T1WI, skewness (SSF, 0) on DWI, and skewness (SSF 2, 4) on ADC were −0.13, 1.8, −0.94, −0.52, −0.55, and 0.68, respectively. The cut surface of the myxofibrosarcoma (G) shows a glistening, GA and a FA. The tumor has an ill-defined border and is infiltrating the adjacent skeletal muscle (arrows, hematoxylin & eosin stain, × 40) (H).

ADC = apparent diffusion coefficient, CE = contrast-enhanced, DWI = diffusion-weighted image, FA = firmer and gray-white area, GA = gelatinous area, SSF = spatial scaling factor, T1WI = T1-weighted MR image, T2WI = T2-weighted MR image

Fig. 4

An 84-year-old male with a well-defined de-differentiated liposarcoma in the left thigh.

A–G. The de-differentiated liposarcoma (arrows) appears to have a focally infiltrative tumor border (arrowheads) on axial T1WI (A), T2WI (B), CE-T1WI (C), DWI with high b-value (b = 800 s/mm2) (D), and ADC from b-value of 0 and 800 s/mm2 (E). MR texture parameters suggest a circumscribed tumor margin: kurtosis (SSF 0, 6) on T1WI, kurtosis (SSF, 0) on CE-T1WI, skewness (SSF, 0) on DWI, and skewness (SSF 2, 4) on ADC were 0.02, 10.91, 1.89, 0.94, 0.75, and 0.61, respectively. A gross image (F) of a well-circumscribed de-differentiated liposarcoma shows a multinodular appearance with LI and NL components. The tumor is well-demarcated from the adjacent non-tumor tissues by a fibrous capsule (arrows, hematoxylin & eosin stain, × 40) (G).

ADC = apparent diffusion coefficient, CE = contrast-enhanced, DWI = diffusion-weighted image, LI = lipogenic, NL = nonlipogenic, SSF = spatial scaling factor, T1WI = T1-weighted MR image, T2WI = T2-weighted MR image

Fig. 5

Diagnostic performance of MR texture analysis for tumor margin infiltration.

Sensitivity, 100.0%; and specificity, 95.5%.

AUC = area under the receiver operating characteristic curve

고찰

이 연구는 3T 자기공명영상 텍스처 분석이 연조직 육종의 침윤성 가장자리를 예측할 수 있음을 보여주었다. 이 연구에서는 몇 가지 1차 히스토그램 기반 자기공명영상 특징을 사용하여 높은 진단 성능을 나타내었다. 종양 침윤을 예측하는 것은 의사가 더 나은 치료 계획을 세우는 데에 도움이 될 수 있는데, 연조직 육종의 증식 외각(proliferation contour)은 무질병 생존(disease-free survival), 무전이 생존(metastasis-free survival) 및 국소 재발과 상당히 관련이 있기 때문이다(25).

종양 가장자리 성장 패턴을 평가하기 위해서는 주변 연조직, 종양과 주변 연조직 사이의 경계, 종양 자체를 검사해야 한다. 종양 주변 비정상 신호 강도 또는 종양 주변 조영증강은 기존 자기공명영상에서 침윤성 및 국한성 연조직 육종 모두에서 흔하게 발견할 수 있다(78). 이 연구에서도 77%(24/31) 환자에서 종양 주변 조영증강이 보였다. 추가 자기공명영상 시퀀스를 사용하여 수술 전 자기공명영상에서 종양 주변 영역을 평가하려는 시도들이 있었다. 1.5T 자기공명영상에서 역동적 조영증강(dynamic enhancement)을 사용한 Lang 등(26)의 연구에 따르면, 종양 침윤은 높은 초기 기울기(initial slope)로 빠르고 두드러진 조영증강을 보인 반면, 종양 주변 부종은 원발성 근골격 종양(n = 14)에서 낮은 초기 기울기로 느린 조영증강을 나타냈다. 3T 자기공명영상 확산강조영상을 사용한 Hong 등(4)의 연구에서는 33개의 침윤성 육종 중 30개가 확산강조영상에서 종양 주변의 고신호강도를 나타내고 현성확산계수지도에서 낮은 값을 보였다. 그들은 기존의 3T 자기공명영상에 확산강조영상을 추가하면 종양 가장자리 침윤을 평가하는 데에 있어 특이성이 향상되어 ROC 곡선하위영역수치가 0.846–0.890까지 도달한다는 것을 발견하였다. Yoon 등(27)의 연구에 따르면 기존 3T 자기공명영상에 확산강조영상을 추가하였을 때 근막 침범이 있는 육종 22개와 근막 침범이 없는 육종 7개를 구별하는 데에 있어 진단 성능과 관찰자 간 일치도(interobserver agreement)가 향상되었고, ROC 곡선하위영역수치는 0.792였다. 조직 병리학적 분석을 통하여 자기공명영상에서 연조직 육종의 불명확한 경계와 연조직 육종 주변의 종양 세포 침윤 사이의 상관관계에 대해 연구한 보고는 거의 없다. Zhao 등(28)의 연구에 따르면 자기공명영상에서 불분명하거나 부분적으로 불분명한 경계를 보이는 종양 가장자리는 고등급 육종(high grade sarcoma)에서의 종양 침윤을 나타낸다(22). 그러나 T2 강조영상에서 종양 주위 피막(capsule)의 존재는 저등급 육종(low grade sarcoma) (9/16)과 고등급 육종(42/79) 간에 유의한 차이가 없었다. 이 연구에서 자기공명영상에서 연조직 육종의 불명확한 경계와 종양 주변 조영증강은 침윤성 종양과 국한성 종양 간에 유의한 차이가 없었다.

종양 주변의 비정상 신호강도와 종양-연조직 경계면을 평가하는 것은 종양 침윤을 평가하는 직접적인 방법으로 간주될 수 있는 반면, 종양 자체의 이질성과 공격성을 평가하는 것은 간접적이고 예측적인 방법으로 간주될 수 있다. 저자들은 주변 연조직보다는 종양 내부에 관심영역을 그려서 연조직 육종의 침윤성 가장자리를 평가하였다. 이 방법은 재현 가능하며 종양의 정량 분석에 널리 사용된다. 이는 종양의 모양, 경계 및 주변 신호강도 변화가 종양마다 다르기 때문에 종양 주변에 일관되게 관심영역을 그리는 것이 어렵기 때문이다. 이 연구에서 종양의 괴사, 출혈, 석회화의 유무로 평가한 종양 내부의 정성분석에서는 침윤성 종양과 국한성 종양 간에 유의한 차이가 없었지만, 텍스처 분석에서는 차이가 있었다. 이것은 정성분석에서는 평가하기 어려웠던 종양 내 변성에 대한 분포양상이나 출혈과 괴사의 정도 등에 대한 정보를 더 얻고 종합할 수 있었기 때문으로 생각된다.

이 연구는 현성확산계수지도 히스토그램의 왜도가 연조직 육종의 침윤성 증식 윤곽에 대한 독립적인 연관 인자임을 보고한 최초의 연구이다. 왜도는 히스토그램 패턴 확률 분포의 비대칭 척도이다(29). 현성확산계수지도 히스토그램에서 양(positive)의 비대칭 분포(오른쪽 꼬리 분포)는 종양이 더 낮은 현성확산계수 범위에서 더 많은 픽셀을 가지고 있음을 반영한 것이다. 이는 아마도 더 높은 세포충실도(cellularity) 때문일 수 있다(30). 악성 종양은 양성 종양에 비해 현성확산계수지도 히스토그램에서 양 또는 더 높은 왜도를 보여준다(31). 이전 연구(31)와 마찬가지로, 본 연구에서 연조직 육종의 현성확산계수지도 히스토그램의 왜도는 거의 0 또는 양성 값을 나타냈다. 본 연구와 비슷하게, Jin 등(32)은 1.5T 자기공명영상 현성확산계수지도 히스토그램 분석에서 왜도가 담관 관내 유두 종양(intraductal papillary neoplasm of the bile duct; 이하 IPNB)의 침습성(invasiveness)에 대한 독립적인 연관 인자임을 발견하였다. 그들의 연구에서, 침습성 종양은 더 높은 왜도 값과 함께 덜 비대칭적인 분포(35개의 침습 IPNB의 경우 −0.3 ± 0.6 vs. 17개의 비침습성 IPNB의 경우 −1.0 ± 0.6, p < 0.001)를 나타내었다. 마찬가지로, 본 연구의 침윤성 종양은 덜 비대칭적인 분포를 보였다.

이 연구는 몇 가지 한계점이 있다. 후향적 분석으로 선택 편향(selection bias) 가능성이 있다. 표본 크기는 상대적으로 작으며, 특히 국한성 육종의 수가 적었다. 다양한 연조직 육종을 포함하고 있으며, 특히 점액성분을 포함한 연조직 종양(myxoid-containing soft tissue tumor)이 포함되어 있어서 확산강조영상의 분석에 영향을 주었을 수 있다(3334). 환자별로 다른 슬라이스 두께로 영상을 얻었다. 텍스처 분석에서 1차 통계자료(first order statistics)만이 사용되었고, 2차 통계자료를 얻지 않았다. 자기공명영상의 정성분석과 텍스처 분석을 각각 한 명의 영상의학과 의사가 시행하여서, 관찰자 내 일치도와, 관찰자 간 일치도를 평가하지 못하였다.

결론적으로 자기공명영상에서 텍스처 분석은 연조직 육종의 종양 가장자리 침윤을 평가하는 데 도움이 될 수 있다. 현성확산계수지도의 왜도는 종양 가장자리 침윤과 관련되어 있고, 가장자리 침윤 예측을 위한 인자이다.