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    單指數(shù)、雙指數(shù)、拉伸指數(shù)模型DWI在膠質(zhì)瘤術(shù)前分級(jí)中的應(yīng)用

    2019-10-23 09:24:58郝鳳玲吳慧牛廣明
    磁共振成像 2019年6期
    關(guān)鍵詞:高級(jí)別水分子級(jí)別

    郝鳳玲,吳慧,牛廣明

    根據(jù)世界衛(wèi)生組織中樞神經(jīng)系統(tǒng)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn),膠質(zhì)瘤分為低級(jí)別膠質(zhì)瘤(Ⅰ、Ⅱ級(jí))和高級(jí)別膠質(zhì)瘤(Ⅲ、Ⅳ級(jí))。準(zhǔn)確評(píng)估膠質(zhì)瘤等級(jí)對(duì)于膠質(zhì)瘤患者治療方式的選擇及預(yù)后至關(guān)重要。隨著磁共振技術(shù)的發(fā)展,基于擴(kuò)散加權(quán)成像(diffusion weighted imaging,DWI)等一系列物理模型在微觀水平上能夠?yàn)槟z質(zhì)瘤的術(shù)前分級(jí)提供更多可靠的信息。本研究通過單指數(shù)、雙指數(shù)、拉伸指數(shù)模型DWI所得參數(shù)對(duì)膠質(zhì)瘤進(jìn)行分級(jí),分析各參數(shù)診斷效能,評(píng)價(jià)灌注參數(shù)與血流量(cerebral blood flow,CBF)的相關(guān)性。

    1 材料與方法

    1.1 研究對(duì)象

    收集2017年3月至2018年7月在我院神經(jīng)外科就診的腦膠質(zhì)瘤患者34 例,包括WHOⅡ級(jí)17例,WHO Ⅲ~Ⅳ級(jí)17例。其中男性22例,女性12例,年齡15~69歲,平均46歲。納入標(biāo)準(zhǔn):(1)通過手術(shù)病理診斷為膠質(zhì)瘤的患者;(2)檢查前患者未經(jīng)手術(shù)、放化療及其他治療手段;(3)行常規(guī)平掃、增強(qiáng)掃描、3D動(dòng)脈自旋標(biāo)記成像(three demensional arterial spin labeling,3D ASL)、多b值DWI序列。排除標(biāo)準(zhǔn):(1)未能獲得病理結(jié)果者;(2)圖像質(zhì)量不能求滿足需求者(如運(yùn)動(dòng)、假牙等產(chǎn)生的偽影);(3)瘤體實(shí)性部分太小、囊變壞死較大者及測(cè)量不準(zhǔn)確者。

    1.2 成像序列及參數(shù)

    采用GE Discovery MR 750 3.0 T超導(dǎo)型磁共振成像儀、8通道頭顱相控陣線圈進(jìn)行掃描。多b值DWI采用0、10、20、40、80、140、200、400、800、1000、2000、3000 s/mm2共12組b值。TR/TE:5000 ms/84.4 ms,層厚/層間距:5.0 cm/1.5 cm,層數(shù):22層,視野:24 cm×24 cm,掃描時(shí)間:8 min 25 s。3D ASL是采用三維容積掃描,TR/TE:5327 ms/10.5 ms,TI:2525.0 ms,視野:24 cm×24 cm,層厚/層數(shù):4.0 cm/36層,帶寬:62.5 kHZ,標(biāo)記延遲時(shí)間:2.0 s,掃描時(shí)間:3 min 44 s。

    1.3 圖像后處理及感興趣區(qū)的選取

    由一位高年資放射科醫(yī)師將DWI、多b值DWI及3D ASL的原始數(shù)據(jù)導(dǎo)入GEAW4.6工作站,利用Functool后處理工具包中的MADC、3D ASL后處理軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。結(jié)合T1WI增強(qiáng)及T2加權(quán)成像,繪制腫瘤實(shí)性區(qū)域感興趣區(qū)(region of interes,ROI)(圖1、2),并選擇最大層面及上下相鄰層面,避免囊變、壞死、出血及鈣化區(qū),取三者平均值。根據(jù)單指數(shù)模型公式(1):Sb/S0=exp (-b×ADC),采用b值為0、1000 s/mm2擬合得到表觀擴(kuò)散系數(shù)(apparent diffusion coefficient,ADC),根據(jù)雙指數(shù)模型公式(2):Sb/S0=(1-f)?exp (-bD)+f?exp [-b (D+D*)]及拉伸指數(shù)模型公式(3):Sb/S0=exp [-(b×DDC)α],采用從低到高12組b值擬合得到D、D*、f、分布擴(kuò)散系數(shù)(distribute diffusion coefficient,DDC)及水分子各向異性(alpha,α)值。使用3D ASL后處理軟件得到CBF值。

    1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

    使用SAS9.4統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,結(jié)果以均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差來表示。采用兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)比較高、低級(jí)別膠質(zhì)瘤組之間ADC、D、D*、f、DDC、α值的差異,P<0.05表示差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。作各參數(shù)在鑒別高、低級(jí)別膠質(zhì)瘤的受試者工作特性(receiver operating charactsteristic,ROC)曲線,計(jì)算曲線下面積(area under curve,AUC),得出診斷的臨界值。所有研究者的D*與CBF間值采用Spearman相關(guān)性分析,P<0.05認(rèn)為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

    2 結(jié)果

    2.1 膠質(zhì)瘤病理組織分型

    結(jié)合HE染色及免疫組化病理診斷,將收集到的34例膠質(zhì)瘤患者分為低級(jí)別(Ⅱ級(jí))膠質(zhì)瘤17例(包括星形細(xì)胞瘤8例、少突膠質(zhì)細(xì)胞瘤5例、少突-星形細(xì)胞瘤1例、纖維型星形細(xì)胞瘤1例、彌漫型星形細(xì)胞瘤2例)和高級(jí)別(Ⅲ~Ⅳ級(jí))膠質(zhì)瘤17例(包括Ⅲ級(jí)7例:間變型少突膠質(zhì)瘤細(xì)胞瘤3例、間變型星型細(xì)胞瘤2例、星型細(xì)胞瘤1例、少突神經(jīng)膠質(zhì)細(xì)胞瘤1例;Ⅳ級(jí)10例:膠質(zhì)母細(xì)胞瘤9例、多形性膠質(zhì)母細(xì)胞瘤1例)。

    2.2 各模型所得參數(shù)結(jié)果

    表1 ADC、D、f、D*、DDC及α值組間差異比較Tab. 1 The comparison of ADC, D, f, D*, DDC and α vaules between two groups

    高級(jí)別膠質(zhì)瘤組ADC、D、f、DDC、α值低于低級(jí)別膠質(zhì)瘤組,D*值高于低級(jí)別膠質(zhì)瘤組,且差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05,表1、圖1、2)。

    圖1 男,39歲,病理結(jié)果證實(shí)為右額葉少突膠質(zhì)細(xì)胞瘤。A:T2WI;B:T1WI增強(qiáng)掃描;C~H的偽彩圖分別是ADC、D、D*、f、DDC、α圖,所選ROI的值分別為:1.32×10-3 mm2/s、0.949×10-3 mm2/s、2.85×10-3 mm2/s、0.423%、1.24×10-3 mm2/s、0.923;I:HE染色圖Fig. 1 A 39-year-old male patient with pathology confirmed right frontal lobe oligodendroglioma. A: T2WI; B: T1WI enhanced scan; the pseudo-color maps of C—H are ADC, D, D*, f, DDC, and ɑ maps, respectively. The values of the selected ROI were: 1.32×10-3 mm2/s, 0.949×10-3 mm2/s, 2.85×10-3 mm2/s, 0.423%, 1.24×10-3 mm2/s, 0.923, respectively; I: HE staining map.

    表2 ADC、D、f、D*、DDC及α值在高、低級(jí)別膠質(zhì)瘤的ROC比較Tab. 2 The comparison of ROC in ADC, D, f, D*, DDC and α vaules between high and low grade gliomas

    2.3 相關(guān)性分析

    利用Spearman相關(guān)性分析得出:所有研究者D*與CBF值之間呈正相關(guān)(r=0.51,P<0.05)。

    2.4 ROC曲線

    各模型所得參數(shù)ROC曲線結(jié)果見表2、圖3。α、D、DDC、ADC均具有較高診斷效能,其AUC分別為0.969、0.965、0.961、0.957,診斷閾值分別為0.88×10-3mm2/s、0.86×10-3mm2/s、1.10×10-3mm2/s、1.11×10-3mm2/s。

    3 討論

    3.1 三種模型的引入

    單指數(shù)模型DWI是基于水分子信號(hào)衰減單一的情況下定量計(jì)算出反映組織內(nèi)水分子擴(kuò)散狀態(tài)的ADC值,其與腫瘤細(xì)胞增殖情況負(fù)相關(guān)。然而,ADC值所反映的擴(kuò)散還包括了一部分灌注的干擾。1986年,Bihan等[1]提出了體素內(nèi)不相干運(yùn)動(dòng)的概念,將組織內(nèi)的水分子運(yùn)動(dòng)假設(shè)為細(xì)胞內(nèi)外的慢擴(kuò)散,和血管內(nèi)外的快擴(kuò)散即反映微循環(huán)灌注成分。通過雙指數(shù)模型擬合算法得到灌注參數(shù):假性擴(kuò)散系數(shù)(fast ADC,D*)、灌注分?jǐn)?shù)(fraction of perfusion,f)及真性擴(kuò)散系數(shù)(slow ADC,D),可以將毛細(xì)血管網(wǎng)及細(xì)胞內(nèi)外水分子運(yùn)動(dòng)分開,從而得到真正的擴(kuò)散成分。然而Bennett等[2]認(rèn)為雙指數(shù)模型過于理想、簡(jiǎn)單化,未考慮到一些客觀因素如渦流、相位移動(dòng)等的影響。為了更大程度地探索組織內(nèi)水分子微觀特性,他們引入了另一種用于描述組織內(nèi)水分子連續(xù)分布擴(kuò)散情況及組織異質(zhì)性的物理模型即拉伸指數(shù)模型,得到分布擴(kuò)散系數(shù)及水分子各向異性。目前國內(nèi)外關(guān)于單指數(shù)、雙指數(shù)模型DWI成像已有不少研究,單指數(shù)模型DWI逐漸成為常規(guī)檢查,雙指數(shù)模型中的灌注參數(shù)D*及f值目前尚有爭(zhēng)議,而關(guān)于拉伸指數(shù)模型DWI亦有少量文獻(xiàn)應(yīng)用于膠質(zhì)瘤術(shù)前分級(jí)中。

    圖2 患者,男,64歲,病理結(jié)果證實(shí)為右顳葉膠質(zhì)母細(xì)胞瘤。A:常規(guī)T2WI,病變周圍可見大片狀水腫;B:T1WI增強(qiáng)掃描,病變呈明顯環(huán)形強(qiáng)化;C~H的偽彩圖分別是ADC、D、D*、f、DDC、α圖,所選ROI值分別為:0.745×10-3 mm2/s、0.474×10-3 mm2/s、8.23×10-3 mm2/s、0.325%、0.78×10-3 mm2/s、0.679;I:HE染色圖,其內(nèi)可見核分裂及異型Fig. 2 A 64-year-old male patient with pathology confirmed right temporal lobe glioblastoma. A: Routine T2WI with large edema around the lesion; B: T1-enhanced scan, lesion with obvious ring enhancement; the pseudo-color maps of C—H are ADC, D, D*, f, DDC, and ɑ maps, respectively. The values of the selected ROI were: 0.745×10-3 mm2/s, 0.474×10-3 mm2/s, 8.23×10-3 mm2/s, 0.325%, 0.78×10-3 mm2/s, 0.679, respectively; I: HE staining map in which nuclear fission and nuclear atypia are seen.

    圖3 ADC、D、D*、f、DDC及α鑒別高低級(jí)別膠質(zhì)瘤的ROC曲線Fig. 3 The ROC curve of ADC, D, D*, f, DDC and α in identifying high and low grade gliomas.

    3.2 擴(kuò)散參數(shù)及擴(kuò)散異質(zhì)性指數(shù)在膠質(zhì)瘤分級(jí)中的討論

    通過以上3種模型可以得到擴(kuò)散參數(shù)ADC、D、DDC及擴(kuò)散異質(zhì)性參數(shù)α值。通過比較兩組ADC、D值的差異,得出高級(jí)別膠質(zhì)瘤的ADC、D值較低,且D值低于ADC值,這與以往研究相似[3],且D值的AUC高于ADC值。D和ADC值均能間接反映組織中水分子的布朗運(yùn)動(dòng),高細(xì)胞密度會(huì)阻礙水分子自由擴(kuò)散,因此惡性程度高的膠質(zhì)瘤兩者均低。但兩者不同的是,D值能剔除快速擴(kuò)散成分的影響,從而反映組織的真實(shí)擴(kuò)散[4]。此外,通過比較各模型偽彩圖還可以發(fā)現(xiàn)D圖在顯示腫瘤范圍有較好對(duì)比度。

    本研究還發(fā)現(xiàn)高級(jí)別膠質(zhì)瘤的DDC、α值顯著低于低級(jí)別膠質(zhì)瘤,這與Bai等[5]、劉志成等[6]、Kwee等[7]的研究結(jié)果相似。DDC是拉伸指數(shù)模型中反映擴(kuò)散的參數(shù),代表體素的平均擴(kuò)散率,是ADC值的加權(quán)和,它能克服雙指數(shù)模型關(guān)于快、慢擴(kuò)散假設(shè)的局限,可用于反映膠質(zhì)瘤擴(kuò)散特征,與腫瘤密度負(fù)相關(guān),有研究還得出DDC值與Ki-67呈負(fù)相關(guān)[8]。α值是通過拉伸指數(shù)模型引入的另一個(gè)反映組織的異質(zhì)性的參數(shù),范圍0~1,越接近0,表示組織越不均質(zhì)。高級(jí)別膠質(zhì)瘤因?yàn)樗鼈兙哂懈嘟M織異質(zhì)性,如異型的細(xì)胞及增生的血管等,因此擴(kuò)散異質(zhì)性更高,α值更低。

    3.3 灌注參數(shù)在膠質(zhì)瘤分級(jí)中的討論及相關(guān)性分析

    通過雙指數(shù)模型得出的另外兩個(gè)參數(shù)可以反映血流灌注,D*值代表的是體素內(nèi)毛細(xì)血管灌注相關(guān)成分,主要取決于血流量,f值是灌注分?jǐn)?shù),主要受血容量影響。D*和f值均與微循環(huán)灌注相關(guān),有研究證實(shí)[9-10]它們與3D ASL等灌注成像中的灌注參數(shù)相關(guān)。從理論上講,高級(jí)別膠質(zhì)瘤的D*和f值均應(yīng)高于低級(jí)別膠質(zhì)瘤,本研究得到的D*值的統(tǒng)計(jì)結(jié)果也符合高級(jí)別膠質(zhì)瘤的富血供生物學(xué)特性,這與Bisdas等[11]、林園凱等[12]研究相似,而f值卻在高級(jí)別膠質(zhì)瘤中低。分析高級(jí)別膠質(zhì)瘤f值較低的原因除與b值設(shè)定、入選病例有關(guān),它還與回波時(shí)間有關(guān)[13]。此外,可能由于高級(jí)別膠質(zhì)瘤腫瘤細(xì)胞密度較高,導(dǎo)致細(xì)胞間質(zhì)微血管受壓,也會(huì)導(dǎo)致其f值降低。因此,f值雖然理論上也反映微循環(huán)灌注,但其還有一定局限性,有研究[4,14]得出f與CBF值無相關(guān)性或呈負(fù)相關(guān),也有研究得出[15]f值在高、低級(jí)別膠質(zhì)瘤組間差異并無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。本研究相關(guān)性結(jié)果表明灌注參數(shù)D*與CBF值呈正相關(guān),這與林園凱等[12]研究類似,但二者相關(guān)性較弱,分析原因可能是由于D*低信噪比,容易受到腦脊液、小血管等影響,穩(wěn)定性較差造成的。因此,筆者認(rèn)為D*值雖然可以一定程度上反映腫瘤血流灌注,但是仍然值得去探索研究。

    3.4 三種模型所得參數(shù)的ROC分析

    在膠質(zhì)瘤分級(jí)中,筆者在對(duì)所得參數(shù)進(jìn)行ROC曲線分析時(shí)得出:α值的診斷效能最好,AUC為0.969,靈敏度及特異度分別為93%和94%,有學(xué)者[5]也得出類似結(jié)論。本研究還得出:D與DDC值診斷效能接近,均稍高于ADC值,這說明雙指數(shù)與拉伸指數(shù)模型也可真實(shí)反映膠質(zhì)瘤DWI信號(hào)的衰減方式。

    3.5 本研究的不足之處

    本研究存在的問題首先是入選病例樣本量小、說服力不足,仍需進(jìn)一步收集病例來驗(yàn)證本次初步研究結(jié)果的可靠性。其次,腫瘤內(nèi)可能包含不同級(jí)別的腫瘤成分(如膠質(zhì)瘤Ⅱ~Ⅲ級(jí)或Ⅱ~Ⅳ級(jí)),病理上也很難區(qū)分,這可能是本研究D、DDC、ADC值診斷效能接近的最主要原因,為了避免這種情況的發(fā)生,應(yīng)該盡量排除這樣的病例。

    總之,單指數(shù)、雙指數(shù)及拉伸指數(shù)模型DWI能從灌注和擴(kuò)散異質(zhì)性方面反映膠質(zhì)瘤的微觀特性,從而為膠質(zhì)瘤術(shù)前的準(zhǔn)確分級(jí)提供更有價(jià)值的信息。

    利益沖突:無。

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