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目的：探讨MSCT灌注成像技术在腮腺区病变的CT灌注成像特征,并进行多形性腺瘤、腺淋巴瘤和腮腺区恶性肿瘤灌注参数值BV、BF、MTT及PS与肿瘤微血管密度(MVD)的相关性研究。材料与方法：收集自2008年5月至2010年3月我院因腮腺区肿块首诊的患者84例,病史2天-16年不等,其中82例CT灌注成功,2例因技术原因和部分层面伪影过大灌注成像失败而予以剔除,82例经手术后病理或临床随诊证实的结果为：混合瘤20例,腺淋巴瘤16例,基底细胞瘤6例,炎症16例,恶性肿瘤17例。其中男37例,女41例,年龄20-82岁,平均年龄53.1±16.6岁。使用GE lightspeed-16层MSCT机进行腮腺区病变的CT灌注检查,灌注扫描前先通过平扫确定腮腺肿块的感兴趣区(ROI),再经静脉注入50ml优维显300,注射速率4ml／s,扫描完成后将原始图像数据传入GE.AW4.2工作站,使用CT Perfusion 3中的soft tissue灌注软件包的去卷积算法进行数据后处理,在腮腺区肿块的最大层面以手动绘制感兴趣区(ROI),在病灶实质部分,选择1-3个ROI(ROI>50像素),选择原则为：避开肉眼可辨的血管影、坏死囊变区及钙化区,与肿块的周边部分保持一定的距离以减少部分容积效应。计算机自动生成TDC图和灌注参数(BF, BV, MTT, PS)图,并计算TDC特征参数值(达峰时间,峰值,峰值增强值)。腮腺肿块TDC图根据其形态特征分为五种类型(Ⅰ-Ⅴ型),所有数据由两位放射专家双盲法进行后处理,并记录TDC类型、三个TDC特征参数值以及四个灌注参数值的均值。选择手术后30例三种腮腺肿瘤(多形性腺瘤10例,腺淋巴瘤10例,恶性肿瘤10例)的标本,切取与CT灌注靶平面相同的组织层面切片,再以鼠抗人CD34标记MVD的抗体免疫组化染色,由两位病理学家先在低倍镜视野下找出三个血管密度分布最高区,再换成400倍视野分别选择三个血管密度最高区,并进行血管密度最高区拍照,使用Image-Pro Plus 6.0专业分析软件对采集的图像进行MVD计数,取其均值为MVD值。应用SPSS17.0软件,采用方差分析中不同病理类型腮腺区肿块各灌注参数均数比较的两两比较,Spearman等级相关性分析三种腮腺区肿瘤BV、BF、MTT、PS与MVD计数之间的相关性。结果：1.腮腺区肿块的TDC类型及三个TDC特征参数值特征：各腮腺区肿块的TDC类型：混合瘤以Ⅰ型(缓慢上升且无明显平台及下降)为主；腺淋巴瘤以Ⅱ型(快速上升且快速下降无明显平台)为主；基底细胞瘤以Ⅲ型(快速上升后稍缓慢下降有平台期)为主；炎症TDC表现多样,恶性肿瘤亦类似,但以Ⅳ型(快速上升后呈锯齿样波动)为主。2.腮腺区肿块TDC特征参数值特征：①达峰时间顺序：腺淋巴瘤、基底细胞瘤、恶性肿瘤<炎症<混合瘤；②峰值：混合瘤、炎症<腺淋巴瘤、恶性肿瘤<基底细胞瘤；③峰值增强值：混合瘤<腺淋巴瘤、恶性肿瘤<基底细胞瘤；炎症<基底细胞瘤。3.腮腺区肿块的四个灌注参数值对比情况：混合瘤的MTT最长,BV和BF较低；腺淋巴瘤和基底细胞瘤BV和BF较高,基底细胞瘤PS较其他类型肿块高；恶性肿瘤和炎症的灌注特征相对不明显,相互交叉较大。4.混合瘤、腺淋巴瘤和腮腺区恶性肿瘤的灌注参数值与其MVD相关性比较：三种肿瘤的BV均与其MVD成正相关；三种肿瘤的MTT均与其MVD成负相关,但差异无显著性；多形性腺瘤和恶性肿瘤的BF和PS分别均与其MVD成正相关性。结论：1.CT灌注对腮腺区肿块的鉴别诊断有重要的价值,CT灌注后处理时关键应注意功能血管的选择；2.CT灌注的TDC类型、TDC特征参数和灌注参数BV、BF、MTT、PS值有助于鉴别多数腮腺区肿块。其中,TDC类型和TDC特征参数更有价值。(1)混合瘤以Ⅰ型为主,腺淋巴瘤以Ⅱ型为主,基底细胞瘤以Ⅲ型为主,炎症TDC较多样,恶性肿瘤亦类似,但其以Ⅳ型为主。(2)TDC特征参数峰值、峰值增强值和达峰时间在各腮腺区肿块的排列顺序为：①达峰时间：腺淋巴瘤、基底细胞瘤、恶性肿瘤<炎症<混合瘤。②峰值：混合瘤、炎症<腺淋巴瘤、恶性肿瘤<基底细胞瘤。③峰值增强值：混合瘤<腺淋巴瘤、恶性肿瘤<基底细胞瘤；炎症<基底细胞瘤。(3)各腮腺区肿块的CT灌注参数特征为：混合瘤的MTT最长,BV和BF较低；腺淋巴瘤和基底细胞瘤BV和BF较高,基底细胞瘤PS较腺淋巴瘤高；恶性肿瘤和炎症的灌注参数特征相对不明显,存在交叉。3.混合瘤、腺淋巴瘤和恶性肿瘤的灌注参数与MVD计数有相关性,与BV呈正相关,与MTT呈负相关,但相关性较弱。4.CT灌注成像在肿瘤微血管功能评价方面较免疫组化的MVD计数有优势。