DCE-MRI评估脑胶质瘤微血管通透性

目的:通过动态对比增强磁共振成像(DCE-MRI)获得脑胶质瘤的容积转运参数(Ktrans)与血管外细胞外间隙容积比(Ve),探讨它们定量评估脑胶质瘤微血管通透性的价值。方法:研究对象包括71例脑胶质瘤患者,其中Ⅱ级31例,Ⅲ级8例,Ⅳ级32例。每名患者经过DCE-MRI成像获得胶质瘤的Ktrans与Ve的最大值。应用Mann-Whitney U检验比较不同级别胶质瘤Ktrans值与Ve值的差异,应用Spearman相关系数分析Ktrans值、Ve值与胶质瘤分级的相关性,应用ROC曲线分析Ktrans值、Ve值鉴别不同级别胶质瘤的最佳切峰值及敏感性与特异性。结果:除了Ⅲ级与Ⅳ级胶质瘤Ktrans值与Ve值差异无统计学意义之外,其余各级别胶质瘤Ktrans值与Ve值的差异均有统计学意义(P<0.01)。Ktrans值、Ve值均与胶质瘤分级正相关(P<0.001)。ROC曲线分析显示,Ktrans与Ve的最佳切峰值为鉴别Ⅱ级与Ⅲ级、Ⅱ级与Ⅳ级、低级别胶质瘤(LGG)与高级别胶质瘤(HGG)提供了较高的敏感性与特异性。结论:应用DCE-MRI可以为评估脑胶质瘤微血管的通透性提供重要参考价值。     

脑胶质瘤体素内不相干运动弥散加权成像与T1动态对比增强磁共振成像相关性研究

目的:研究磁共振22 b值e DWI(b值范围0~5 000 s/mm2)体素内不相干运动(intravoxel incoherent motion,IVIM)成像与T1动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast enhanced MRI,DCE-MRI)评价脑胶质瘤微循环灌注的相关性。方法:92例手术病理证实的成人胶质瘤患者术前进行MRI、e DWI和T1 DCE-MRI。所有胶质瘤分为低级别组(low-grade glioma,LGG)(Ⅱ级)、高级别组(high-grade gliomas,HGG)(Ⅲ+Ⅳ级);胶质母细胞瘤组(glioblastoma multiforme,GBM)(Ⅳ级)、其他级别组(other-grade gliomas,OGG)(Ⅱ+Ⅲ级)。工作站进行e DWI和DCE-MRI后处理,抽取IVIM双指数模型灌注相关的Dfast和PF两个参数,以及DCE-MRI拟合的血管与血管外细胞外间隙(extravascular extracellular space,EES)转运常数(volume transfer constant,Ktrans)、容积分数(extravascular extracellular space volume fraction,Ve)、EES反向容积转运常数(Kep)和血浆容积分数(fraction of plasma volume,Vp)4个参数,选取肿瘤最大层面实性区域勾画感兴趣区,测定以上参数的平均值。Dfast、PF分别与Ktrans、Ve、Vp和Kep进行Spearman相关性分析,并比较LGG与HGG、GBM与OGG组之间的差异。受试者工作操作特性(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析不同参数对胶质瘤分级的能力。结果:Dfast与Ve、Vp呈中等相关(ρ=0.460和0.412,P<0.01),与Ktrans相关性稍弱(ρ=0.396,P<0.01),与Kep没有相关性;PF与Vp、Ktrans和Ve呈弱负相关(ρ=-0.345、-0.323和-0.249,P均<0.05),与Kep不相关。除Kep外,其余参数在LGG与HGG、GBM与OGG之间均有显著性差异(P均<0.01)。ROC曲线分析各参数鉴别HGG与LGG的能力(AUC,95%CI):Ktrans的AUC值最高,为0.808(0.717,0.899)。ROC曲线分析各参数鉴别GBM与OGG的能力(AUC,95%CI):Dfast最高,为0.802(0.703,0.902)。结论:胶质瘤IVIM灌注相关参数与DCE-MRI密切相关,Dfast是无需外源性造影剂示踪的活体评价脑胶质瘤灌注的潜在标记物。     

MRI动态增强扫描定量参数对脑胶质瘤分级诊断价值的研究

【摘要】目的：探讨MRI动态增强扫描定量参数对脑胶质瘤病理分级的诊断价值。方法：经手术病理证实的脑胶质瘤患者19例,其中高级别胶质瘤（HGG）12例,低级别胶质瘤（LGG）7例。所有患者均行常规MRI平扫及MRI动态增强（DCE）扫描。利用北京大学前沿交叉学科研究院开发的Ktrans计算系统,分别测量颅内占位性病变实质区及瘤周水肿区的Ktrans值和Ve值。不同级别胶质瘤Ktrans值的比较采用Mann-Whitney U检验。采用受试者工作特征曲线（ROC）对Ktrans和Ve值进行分析。结果： HGG及LGG组的Ktrans值分别为(0.24±0.17)和(0.07±0.04)min-1,差异有统计学意义（t=2.625,P=0.018）;Ve分别为0.92±0.15和0.50±0.25,差异有统计学意义（t=4.613,P<0.001）;Ktrans以0.12min-1为阈值,诊断敏感度为83%,特异度为86%;Ve以0.88为阈值,敏感度为83%,特异度为85%。结论：采用Ktrans值结合常规MRI序列,对于胶质瘤的分级诊断具有一定的临床应用价值。     

3.0TDCE-MRI及DTI在胶质瘤分级中的价值

目的：探讨动态增强磁共振成像(DCE-MRI)及扩散张量成像(DTI)在胶质瘤分级中的价值。方法31例胶质瘤患者行3.0T DCE-MRI 及 DTI 检查,测量定量参数包括：容量转移常数(Ktrans )、血管外细胞外间隙容积比(Ve )、速率常数(Kep )、对比剂浓度下峰面积(iAUC)及相对各向异性分数(rFA)。低级别、高级别胶质瘤组间 DCE-MRI、rFA 参数与微血管密度(MVD)、微血管结构(MVS)相关性评估采用 Spearman 相关性检验。结果胶质瘤分级与 MVD 计数和 MVS 改变呈正相关。14例低级别胶质瘤的 Ktrans 值、Kep 值、Ve 值、iAUC 值及 rFA 值分别为(0.02±0.01)min-1、1.82(0.18~8.54)min-1、0.05±0.03、2.47±1.66和0.55±0.22;17例高级别胶质瘤参数值分别为(0.11±0.02)min-1、1.31(0.12~7.58)min-1、0.28±0.10、10.84±6.46和0.28±0.08。各参数值组间除 Kep 外,其他参数差异均有统计学意义(P <0.05)。Ktrans 、Ve 、iAUC 值与 MVD 计数及 MVS 呈正相关(P <0.05),rFA 值与MVD 计数及 MVS 呈负相关(P <0.01)。结论DCE-MRI、DTI 定量参数对胶质瘤分级以及肿瘤新生血管增生、血管微结构改变都有重要的评估价值。     

DCE-MRI在胰腺神经内分泌肿瘤术前分级中的应用

目的:初步探讨动态对比增强磁共振成像(DCE-MRI)在胰腺神经内分泌瘤(pNETs)术前分级中的应用价值.方法:搜集2014年5月～2016年4月经手术病理证实的pNETs患者20例(25个病灶),其中G1期病灶14个,G2期10个,G3期1个,将G1期病灶归为G1 pNETs组,G2期病灶归为G2 pNETs组,由于G3期病灶仅1例暂未做入组分析.所有患者禁食禁水4h后行DCE-MRI扫描.数据被传输到Research-DCEMRI Tool诊断分析工作站,测定各定量灌注参数-转运常数(Ktrans)、速率常数(Kep)、细胞外血管外间隙百分比(Ve)及血浆容量百分比(Vp).采用独立样本t检验分析不同级别pNETs定量灌注参数的差异,P＜0.05表示差异有统计学意义.绘制定量参数的受试者工作特征曲线(ROC曲线),计算其在pNETs分级中的诊断效能.结果:不同分级pNETs的Ktrans值和Kep值分别比较,差异均有统计学意义(P=0.014和P=0.025);不同分级pNETs的Ve值和Vp值分别比较,均无统计学差异(P=0.786和P=0.522).Ktrans、Kep值的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.782和0.771,Ktrans取界值为0.714时其敏感度、特异度分别为70.00％、85.71％,Kep取界值为1.721时其敏感度、特异度分别为60.00％、92.86％.结论:DCE-MRI的Ktrans、Kep值可初步用于定量、无创评估pNETs分级,尤其Ktrans值在分级诊断中效能较高.     

定量动态增强MRI鉴别乳腺良恶性病变的研究

目的 探讨定量动态增强MRI鉴别乳腺良恶性病变的价值.方法 118例乳腺疾病患者行3.0 T定量动态增强MR检查,测量定量参数:容量转移常数(Ktrans)、速率常数(Kep)和血管外细胞外间隙容积比(Ve),对恶性病变、良性病变及正常腺体组间定量参数行单因素方差分析及LSD法两两比较;对浸润性癌与导管原位癌组间行独立样本t检验;最后绘制ROC曲线.结果 恶性病变组Ktrans、Ken、Ve均值分别为(1.010±0.580)min-1、(1.634±1.481)min-1、(0.735±0.273);良性病变组三者均值分别为(0.331±0.192)min-1、(0.417±0.324)min-1、(0.847±0.291);正常腺体组间三者均值分别为(0.051±0.028)min-1、(0.133±0.125)min-1、(0.597±0.354).正常腺体与良性病变、正常腺体与恶性病变及良性病变与恶性病变间Ktrans差异均有统计学意义(t值分别为9.681、11.189、5.590,P值均＜0.01);正常腺体与恶性病变、良性病变与恶性病变间Kep差异有统计学意义(t值分别为5.287、3.874,P值均＜0.05);正常腺体与良性病变、正常腺体与恶性病变间Ve差异有统计学意义(t值分别为2.932、2.562,P值均＜0.05);正常腺体与良性病变间Kep、良性病变与恶性病变间Ve差异无统计学意义(t值分别为0.760、0.832,P值均＞0.05).浸润性癌与导管原位癌组间Ktrans、Kep、Ve差异均无统计学意义(t值分别为0.834、0.075、0.454,P值均＞0.05).Ktrans、Kep、Ve三者ROC曲线下面积分别为0.934、0.941、0.659,以最大约登指数为最佳诊断切点值,则三者判断乳腺良恶性病变的敏感性分别为77.01%、91.95%、56.32%;特异性分别为95.65%、86.96%、78.26%.结论 定量动态增强参数Ktrans、Kep值可以对乳腺良恶性病变做出鉴别诊断,并表现出相对高的诊断效能,但对浸润性癌与导管原位癌鉴别效能较低.

Abstract：

Objective To evaluate the value of quantitative 3T dynamic contrast enhanced MRI in the diagnosis of breast lesions. Methods One-hundred and eighteen patients suspected of breast lesions underwent MRI examination. A 3.0 T MR scanner was used to obtain the quantitative MR pharmacokinetic parameters: Ktrans( volume transfer constant), Kep (exchange rate constant) and Ve (extravascular extracellular volume fraction). The mean Ktrans, Kep and Ve of malignant, benign and normal glandular tissues were calculated and compared each other using LSD method. Independent sample t test was used between invasive ductal carcinoma and ductal carcinoma in situ (microinvasion included). Finally, the areas under the ROC curve (AUC) of Ktrans, Kep and Ve between malignant and benign lesions were compared. Results The mean Ktrans, Kep and Ve of malignant lesions (n=87) were (1.010±0.580) min-1, (1.634 ± 1.481) min-1 and (0.735 ±0.273); the mean Ktrans, Kep and Ve of benign lesions (n=23) were (0.331±0.192) min - 1, (0.417±0.324) min - 1 and (0.847±0.291); and the mean Ktrans, Kep and Ve of normal glandular tissues (n =83) were (0.051 ±0.028) min-1, (0.133±0.125) min-1 and (0.597±0.354), respectively. There were significant differences between normal glandular tissues and benign lesions, normal glandular tissues and malignant lesions, benign and malignant lesions in Ktrans (t=9.681, 11.189, 5. 590, respectively, P ＜ 0. 01 ), normal glandular tissues and malignant lesions, benign and malignant lesions in Kep(t =5. 287, 3. 874, P＜0. 05). There were a statistic differences between normal glandular tissues and benign lesions, normal glandular tissues and malignant lesions in Ve(t =2. 932, 2. 562 ,P ＜0. 05). There were no significant differences between normal glandular tissues and benign lesions in Kep, benign and malignant lesions in Ve ( t = 0. 760, 0. 832, P ＞ 0.05 ),invasive ductal carcinoma and ductal carcinoma in situ (microinvasion included) in Ktrans, Kep and Ve(t =0.834,0.075,0.454,P＞0.05). The areas under the ROC curve (AUC) of Ktrans, Kep and Ve between malignant and benign lesions were 0. 934, 0. 941 and 0. 659. The sensitivity of Ktrans, Kep and Ve were 77.01% ,91.95% ,56. 32% and the specificity of Ktrans, Kep and Ve were 95. 65%, 86. 96%, 78.26% for the differential diagnosis of breast lesions if taken the maximum Youden's index as cut-off. Conclusion The differential diagnosis of benign and malignant breast lesions by Ktrans, Kep is applicable.     

DCE-MRI定量参数与脑胶质瘤Ki-67标记指数的相关性分析

【摘要】目的：探讨磁共振动态对比增强扫描（DCE-MRI）定量参数预测脑胶质瘤细胞增殖的价值。方法：回顾性分析经病理证实的40例脑胶质瘤患者的病例资料，其中WHO Ⅱ~Ⅳ级胶质分别为18、7和15例。所有肿瘤术后均行Ki-67指数免疫组化检测，所有患者在术前行常规平扫及DCE-MRI扫描，经后处理软件分析获得肿瘤的DCE-MRI定量参数值，包括容积转运常数（Ktrans）、血管外细胞外容积分数（Ve）、速率常数（Kep）和血浆容积分数（Vp）共四项渗透相关参数，及脑血流量（CBF）和脑血容量（CBV）两项灌注参数，计算相对脑血流量（rCBF）和相对脑血容量（rCBV）。采用两独立样本t检验比较各参数在高级别和低级别胶质瘤之间的差异，并对各参数与Ki-67指数进行Spearman相关性分析。结果：高级别胶质瘤组的各项DCE-MRI参数值及Ki-67指数均高于低级别胶质瘤组，差异在两组间有统计学意义(P＜0.05)；Ktrans、Ve、rCBV和rCBF值与Ki-67指数呈正相关（r=0.742、0.636、0.642、0.633，P<0.001），Kep值与Ki-67指数亦呈正相关（r=0.490，P=0.002），Vp值与Ki-67指数间无显著相关性（r=0.238，P=0.145）。结论：DCE-MRI定量参数均可评估胶质瘤的病理分级，其中Ktrans、Ve、Kep、rCBV和rCBF值与Ki-67指数呈正相关，可作为术前评估胶质瘤细胞增殖程度的指标。     

DCE-MRI定量参数分析子宫内膜癌影像与病理特征相关性研究

目的 探讨动态增强磁共振Tofts两室模型定量参数分析子宫内膜癌的影像与病理特征的相关性.方法 搜集32例首诊经病理证实为子宫内膜癌患者资料.均行3.0T磁共振动态增强扫描,采用Tofts药代模型测得感兴趣区的定量灌注参数值:容量转移常数(Ktrans)、速率常数(Kep)、血管外细胞外间隙容积比(Ve)值.根据病理组织分化程度对该组资料进行分组,分为高分化、中分化、低分化组.应用统计学方法分析定量参数与不同病理组织分化程度之间的相关性.结果 DCE定量参数Ktrans值、Kep值及Ve值在高分化、中分化及低分化组间均值差异均有统计学意义(P＜0.05),高分化组Ktrans值、Kep值、Ve值均小于低分化组,中分化组介于两者之间.ROC曲线分析得出Ktrans对应的曲线下面积最大(0.86).当Ktrans为0.40 min-1时,诊断敏感性、特异性分别为92.3％、88.9％.Spearman相关分析显示各定量参数Ktrans、Kep、Ve值与病理分化程度呈中等程度负相关,r值分别为-0.743、-0.707、-0.668(P ＜0.01).结论 DCE-MRI定量参数值有助于对子宫内膜癌病理分化程度的进一步区分.     

脑胶质瘤患者术前应用磁共振成像的分级诊断研究

目的 探讨脑胶质瘤患者术前应用磁共振成像(MRI)的分级诊断研究.方法 对80例脑胶质瘤患者临床资料进行回顾性分析,根据手术病理证实分为低级别组(44例)与高级别组(36例).比较2组患者容量转移常数(KTrans)、回流速率常数(Kep)、血管外细胞外间隙容积比(Ve)、对侧半球、灰质、白质血流值(rCBF)水平差异...     

3.0T动态增强MRI在前列腺癌诊断中的价值

目的：通过动态增强MRI（DCE—MRI）对前列腺癌进行定量分析,评估DCE—MRI在前列腺癌中的诊断价值。方法：选取46名前列腺疾病患者,年龄43～81岁,包括前列腺癌患者35名,前列腺增生患者11名。所有患者均行常规MRI及DCE-MRI检查,在灌注参数图上测量前列腺癌与正常组织的容积转运常数（Ktrans）、速率常数（Kep）、血管外细胞外容积分数（V。）值,比较三者在前列腺癌及正常组织中的差异,并进行ROc曲线分析,计算Ktrans、Kep、Vc诊断前列腺癌的敏感度及特异度并对Ktrans、Kep、Ve三者与Gleason评分进行相关性分析。结果：在前列腺癌与正常组织中,Ktrans、Kep差异均有统计学意义（P〈0．001）,Ve差异无统计学意义（P〉0．05）。Ktrans、Kep的ROc曲线下面积最大,两者的诊断敏感度及特异度分别为94．6％、92．9％和85．7％、71．4％。Ve在前列腺癌诊断中无明显价值。Ktrans、Kep、Ve与Gleason评分无明显相关性。结论：DCE—MRI定量分析在前列腺癌诊断中具有较高价值,可用于前列腺良恶性病变的鉴别诊断。     

MRI动态增强定量参数对肝细胞癌和肝良性肿瘤鉴别诊断的价值

目的：研究磁共振动态增强(DCE-MRI)定量参数在肝细胞癌和肝良性肿瘤鉴别的意义,探索定量参数对肝脏占位性病变良恶性诊断的界值及其诊断效能。方法对存在肝占位的25例患者进行 DCE-MRI 扫描,经病理证实或通过随访确诊肝细胞癌和肝良性肿瘤共28个病灶,利用 tissue4D 后处理软件测定病灶及周围正常肝组织的定量参数值(Ktrans 、Kep 、Ve 、iAUC),利用独立样本 t 检验比较肝细胞癌组、良性组病灶与周围正常肝组织的定量参数,同时比较2组病灶间的定量参数值,并通过绘制受试者工作特征曲线(ROC)来确定肝细胞癌和肝良性肿瘤间定量参数的最佳界值及其诊断效能。结果良性组、肝细胞癌组病灶的各定量参数均值大于周围正常肝组织,其中良性组 Ktrans 、iAUC 差异有统计学意义(P <0.05);肝细胞癌组 Ktrans 、Kep 、iAUC 差异有统计学意义(P <0.05);肝细胞癌组和良性组比较,肝细胞癌组病灶的各定量参数均值大于良性组,Ktrans 、Kep 及 iAUC 的差异有统计学意义(P <0.05)。其中 Ktrans =0.215 min-1时,敏感度为81.3%,特异度为66.7%,诊断效能大于 Kep (界值为0.477)、iAUC(界值为24.706)。结论DCE-MRI 定量参数能为肝细胞癌和良性肿瘤的鉴别诊断提供参考。     

DCE-MRI在高级别脑胶质瘤与脑转移瘤中的鉴别诊断

目的 探讨动态对比增强磁共振成像(DCE-MRI)在鉴别高级别脑胶质瘤与脑转移瘤中的价值.方法 收集青岛大学附属医院经手术病理证实的高级别脑胶质瘤27例、脑转移瘤46例,所有患者术前均行颅脑增强MRI和DCE-MRI检查.利用血流动力学双室模型对各组数据进行定量分析,获取肿瘤实性成分及瘤周水肿区(瘤周1 cm内)的血流动力学参数[转运系数(Ktrans)、血管外细胞外间隙容积分数(Ve)、血管空间容积分数(Vp)],经统计学分析,比较各参数是否存在统计学差异.结果 高级别脑胶质瘤肿瘤实性成分与脑转移瘤肿瘤实性成分的Ktrans值、Ve值、Vp值差异均无统计学意义(P>0.05).高级别脑胶质瘤瘤周水肿区Ktrans值、Ve值明显高于脑转移瘤瘤周水肿区,差异有统计学意义(P<0.05),高级别脑胶质瘤瘤周水肿区Vp值略低于脑转移瘤水肿区,但差异无统计学意义(P>0.05).结论 DCE-MRI通过定量分析瘤周水肿区渗透参数,可以鉴别高级别脑胶质瘤与脑转移瘤.     

DCE-MRI药代动力学参数预估胰腺癌增殖及侵袭转移的可行性初探

目的探讨DCE-MRI药代动力学参数无创评估胰腺癌Ki67、MMP14表达状况,进而探讨其预估胰腺癌增殖及侵袭转移的可行性。方法前瞻性连续收集经病理证实的胰腺癌患者21例,术前行胰腺DCE-MRI扫描并测量癌灶的药代动力学参数Ktrans、Kep、Ve和Vp。采用独立样本T检验分别比较Ki67、MMP14高、低表达组,胰腺癌Ktrans、Kep、Ve和Vp的差异。采用ROC曲线评估DCE-MRI药代动力学参数预估胰腺癌Ki67、MMP14表达状况的效能。结果Ki67高表达组胰腺癌Ktrans、Kep分别高于低表达组(P=0.026,0.023)。MMP14高表达组胰腺癌Ktrans、Kep、Ve分别高于低表达组(P=0.004,0.012,0.002)。胰腺癌Ktrans、Kep评估Ki67高表达的AUC分别为0.791、0.777;胰腺癌Ktrans、Kep、Ve评估MMP14高表达的AUC分别为0.832、0.823、0.868。结论DCE-MRI药代动力学参数可无创评估胰腺癌Ki67、MMP14表达状况,有预估胰腺癌增殖及侵袭转移的潜能。     

DCE-MRI定量参数对前列腺癌内分泌治疗的疗效评价

目的:回顾性分析前列腺癌(PCa)内分泌治疗前后DCE-MRI定量参数的变化,探讨DCE-MRI定量参数作为分析指标在用于PCa内分泌治疗后疗效监测的价值.方法:收集经病理学证实的33例PCa患者的临床和影像资料.测量定量参数:转运常数(Ktrans)、血管外细胞外间隙体积百分数(Ve)和速率常数(Kep)在内分泌治疗前后癌区的各参数值和血清PSA水平,对前后间参数变化的差异作统计学分析,并探讨DCE-MRI定量参数变化与PSA值变化之间的相关性.结果:治疗前癌区的Ktrans(3.2502±1.46)×10-3 min-1、Kep(2.3341±1.59)×10-3 min-1、Ve 1.1.7475±0.87、PSA (59.9054±37.15)μg/L,治疗后癌区的Ktrans(2.1873±1.19)×10-3min-1、Kep(1.0325±0.68)×10-3min-1、Ve2.0512±0.75、PSA (2.4831±3.93)μg/L;,其中癌区Ktrans、Kep值、PSA值在治疗前后间的差异均有统计学意义(P＜0.05),而Ve在治疗前后间的差异没有统计学意义(P＞0.05).Spearman相关分析显示癌区治疗前后DCE-MRI的参数变化与PSA值变化无相关性(P＞0.05).结论:DCE-MRI的定量参数Ktrans、Kep在PCa内分泌治疗后发生变化,可用于临床PCa内分泌治疗的疗效监测,可作为临床PCa疗效检测指标PSA的补充.     

ADC 值和 DCE-MRI 定量参数值与直肠癌临床病理的相关性研究

目的：探讨3.0T MR 表观扩散系数(ADC)值和动态对比增强定量参数容量转移常数(Ktrans )、血管外细胞外间隙容积比(Ve )、速率常数(Kep )值与直肠癌临床病理学特征的相关性。方法通过对82例经病理证实的直肠癌患者扩散加权成像(DWI)及动态对比增强磁共振成像(DCE-MRI)图像进行回顾性分析,获得 ADC 值及定量参数 Ktrans 、Kep 、Ve 值,进一步将这些参数与肿瘤的分化程度、Dukes 分期及有无淋巴结转移进行相关性分析。结果直肠癌的 ADC 值随肿瘤分化程度的降低和 Dukes 分期的增加而减低(P 值均<0.01)。定量参数 Ktrans 、Ve 值随肿瘤分化程度的减低而升高(P 值均<0.01);Ktrans 、Kep 值则随 Dukes 分期的增加而升高(P 值均<0.01)。ADC 值及 Ktrans 值与淋巴结转移均具有统计学相关性(P <0.01)。结论DWI 的 ADC 值及 DCE-MRI的定量参数 Ktrans 、Ve 、Kep 值与直肠癌的临床病理学特征存在一定的相关性,这些参数不仅可以作为直肠癌影像学生物标记物,而且能够为预测肿瘤的恶性程度提供一定的参考价值。     

3.0T MR灌注加权成像和扩散加权成像在胰腺肿块诊断中的应用

目的 评价3.0 T MR灌注参数和ADC值在胰腺癌和胰腺肿块诊断中的应用价值.方法 选取20名正常志愿者及25例经手术病理证实的胰腺癌患者,行基于T1对比胰腺灌注扫描.测量胰腺癌组织、邻近胰腺组织、远端炎症区及正常胰腺组织的血管通透性常数(Ktrans)、血液回流常数(Kep)及细胞外血管外间质容量(Ve),并采用方差分析进行比较.15名正常志愿者及58例患者(胰腺癌30例、肿块型胰腺炎9例、实性假乳头状瘤9例及神经内分泌肿瘤10例)行DWI,采用方差分析比较不同组织的ADC值,并应用ROC曲线分析其诊断效能.结果 胰腺癌组织、邻近胰腺组织、远端炎症区及正常胰腺的Ktrans分别为(1.66±1.25)、(3.77±2.67)、(1.16±0.94)和(2.69±1.46)/min,差异有统计学意义(F=8.160,P＜0.01),其中胰腺癌组织的Ktrans低于正常胰腺组织(P=0.011)及邻近胰腺组织(P=0.002);上述部位的Kep分别为(2.53±1.55)、(5.64±2.64)、(1.70±0.91)和(4.28±1.64)/min,差异有统计学意义(F=4.544,P＜0.01),其中胰腺癌组织的Kep值均低于正常胰腺组织(P=0.035)及邻近胰腺组织(P=0.041);Ve中位数分别为0.926、0.839、0.798和0.659,差异有统计学意义(χ2=12.040,P＜0.01),胰腺癌的Ve值高于正常胰腺(P＝0.002).胰腺癌组织、肿块型胰腺炎、实性假乳头状瘤、神经内分泌肿瘤及正常胰腺的ADC值分别为(1.57±0.26)×10-3、(1.19±0.15)×10-3、(1.05±0.35)×10-3、(1.62±0.41)×10-3及(1.82±0.25)×10-3 mm2/s,差异有统计学意义(F=21.681,P＜0.01),其中肿块型胰腺炎、胰腺癌及正常胰腺的ADC值两两之间差异均有统计学意义(P＜0.01),实性假乳头状瘤的ADC值低于神经内分泌肿瘤(P＜0.01).以ADC≥1.33×10-3mm2/s从肿块型胰腺炎中鉴别诊断胰腺癌,灵敏度和特异度分别为86.7%和88.9%,阳性预测值为96.3%,阴性预测值为66.7%.以ADC值≤1.25×10-3 mm2/s作为诊断实性假乳头状瘤的临界点,灵敏度和特异度分别为77.8%和100.0%,阳性预测值100.0%,阴性预测值83.3%.结论 3.0 T MR PWI显示胰腺癌的Ktrans和Kep较低,而Ve较高;呼吸门控DWI序列的ADC值能够较好地反映正常胰腺及胰腺肿块的组织病理生理特征,有助于胰腺肿块的诊断与鉴别.

Abstract：

Objective To investigate the value of MR perfusion parameters and ADC in the diagnosis of pancreatic cancer and pancreatic mass at 3.0 T MR. Methods Twenty healthy volunteers and 25 patients with pancreatic cancers proven by pathological results underwent MR PWI at a 3.0 T scanner. A two-compartment model was used to quantify Ktrans, Kep and Ve in the pancreatic cancer, adjacent pancreatic tissue, distal inflammatory pancreatic tissue and normal pancreatic tissue. All parameters among different tissues were analyzed and compared with ANONA. Fifteen normal volunteers and 58 patients, including 30 patients with pancreatic cancer (proven histopathologically), 9 patients with pancreatitis pseudotumor (4 patients proven by histopathological results, 5 patients proven by follow-up after treatment), 9 patients with solid pseudopapillary tumor of pancreas (SPTP, proven histopathologically) and 10 patients with pancreatic neuroendocrine tumor (PET, proven by histopathology), underwent respiratory-triggered DWI on 3.0 T. ADC values of normal pancreas and all types of pancreatic lesions were statistically analyzed and compared with ANONA. ROC curve was used to analyze the diagnostic power of ADC value. Results Ktrans of pancreatic cancer, adjacent pancreatic tissue, distal inflammatory pancreatic tissue and normal pancreatic tissue were (1.66±1.25), (3.77±2.67),(1.16±0.94) and (2.69±1.46)/min respectively(F=8.160, P＜0.01). LSD test showed that Ktrans in the pancreatic cancer was statistically lower than that in normal pancreas (P=0.011)and adjacent pancreatic tissue(P=0.002). Kep of pancreatic cancer, adjacent pancreatic tissue, distal inflammatory pancreatic tissue and normal pancreatic tissue were (2.53±1.55), (5.64±2.64), (1.70±0.91) and (4.28±1.64)/min respectively(F=4.544, P＜0.01). LSD test revealed that Kep in pancreatic cancer was statistically lower than that in normal pancreatic tissue (P=0.035)and adjacent pancreatic tissue(P=0.041). The median of Ve among the pancreatic cancer, adjacent pancreatic tissue, distal inflammatory pancreatic tissue and normal pancreatic tissue were 0.926, 0.839, 0.798 and 0.659 respectively (χ2=12.040,P＜0.01). Ve in pancreatic cancer was statistically higher than that in normal pancreatic tissue (P=0.002). ADC values of the pancreatic cancer, pancreatitis pseudotumor, SPTP, PET and normal pancreas were(1.57±0.26)×10-3,(1.19±0.15)×10-3,(1.05±0.35)×10-3,(1.62±0.41)×10-3 and (1.82±0.25)×10-3 mm2/s(F=21.681, P＜0.01). LSD test showed there were significant statistical differences in ADC values among pancreatic cancer, pancreatitis pseudotumor and normal pancreatic tissue (P＜0.01). ROC curve disclosed that the sensitivity, specificity, positive predictive value and negative predictive value were 86.7%, 88.9%, 96.3% and 66.7% respectively, when ADC≥1.33×10-3 mm2/s was used as a cutoff value for differential diagnosis of PDCA from MLP. The sensitivity, specificity, positive predictive value and negative predictive value were 77.8%, 100.0%, 100.0% and 83.3% respectively when ADC≤1.25×10-3 mm2/s was used as a cutoff value for differential diagnosis of SPTP from PET. Conclusion Compared to normal pancreatic tissue, pancreatic cancer usually had a lower Ktrans, Kep and larger Ve. ADC values from respiratory-triggered DWI were well related to histopathological features of pancreatic entities and may be helpful in the differential diagnosis.