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側(cè)腦室中樞神經(jīng)細(xì)胞瘤、室管膜瘤及高級(jí)別膠質(zhì)瘤的表觀擴(kuò)散系數(shù)直方圖鑒別

2021-04-08 04:49:18李曉茗張焱彭媛媛劉俊宏
河南醫(yī)學(xué)研究 2021年6期
關(guān)鍵詞:側(cè)腦室直方圖全域

李曉茗,張焱,彭媛媛,劉俊宏

(鄭州大學(xué)第一附屬醫(yī)院 磁共振科,河南 鄭州 450052)

目前,最大程度的手術(shù)安全切除仍是首發(fā)中樞神經(jīng)細(xì)胞瘤的一線治療,術(shù)后預(yù)后良好;而發(fā)生于側(cè)腦室的室管膜瘤及高級(jí)別膠質(zhì)瘤具有侵襲性的,則以手術(shù)治療輔以術(shù)后放療為主,且預(yù)后差,同時(shí)側(cè)腦室腫瘤部位深,外科手術(shù)風(fēng)險(xiǎn)大[1-2]。因此,術(shù)前準(zhǔn)確診斷及鑒別診斷首發(fā)中樞神經(jīng)細(xì)胞瘤(central neurocytoma,CN)、室管膜瘤(ependymoma,EP)及高級(jí)別膠質(zhì)瘤(high-grade glioma,HGG)具有重要的臨床意義。常規(guī)磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)特征雖然有助于CN與其他側(cè)腦室腫瘤的鑒別診斷,但不同腫瘤間的影像表現(xiàn)具有重疊性,單一征象的診斷敏感度及特異度較低[3]?;叶戎狈綀D分析是以參數(shù)或統(tǒng)計(jì)量反映圖像灰度分布情況的圖像分析方法,可為疾病的診斷提供更多的客觀量化信息,現(xiàn)已將其應(yīng)用于不同MRI序列圖像,進(jìn)行多個(gè)部位的腫瘤或非腫瘤病變的診斷、分期及預(yù)測(cè)等[4-6]。本研究以表觀擴(kuò)散系數(shù)(apparent diffusion coefficient,ADC)圖像為基礎(chǔ),研究原發(fā)側(cè)腦室CN、EP及HGG的全域直方圖特征,分析其對(duì)3種腫瘤的鑒別診斷價(jià)值。

1 資料與方法

1.1 一般資料收集2013年2月至2019年8月鄭州大學(xué)第一附屬醫(yī)院經(jīng)手術(shù)病理證實(shí)的45例患者的臨床資料。其中CN組22例,男12例,女10例,年齡17~50歲,平均(27.50±7.75)歲;EP組10例,男3例,女7例,年齡2~55歲,平均28(13.75,37.50)歲;HGG組13例,男8例,女5例,年齡19~70歲,平均(51.27±15.15)歲,根據(jù)2016年世界衛(wèi)生組織(WHO)分級(jí),其中Ⅲ級(jí)3例,Ⅳ級(jí)7例,Ⅲ~Ⅳ級(jí)3例。45例患者中有43例表現(xiàn)為頭痛伴或不伴有頭暈、惡心、嘔吐、雙眼脹痛、視力下降,1例表現(xiàn)為無明顯誘因記憶力減退,1例于體檢偶然發(fā)現(xiàn)。納入標(biāo)準(zhǔn):(1)經(jīng)手術(shù)病理證實(shí);(2)頭顱MRI檢查前未經(jīng)干預(yù)或治療,并結(jié)合病史排除復(fù)發(fā)可能;(3)于鄭州大學(xué)第一附屬醫(yī)院接受MRI平掃和增強(qiáng)掃描,影像學(xué)資料完整,圖像質(zhì)量良好。

1.2 儀器與方法采用Siemens Skyra 3.0 T MR成像系統(tǒng),32通道頭部線圈。掃描時(shí)囑患者仰臥位,頭顱擺正,線圈十字中心位于眉間。平掃獲取軸位及矢狀位T1WI、軸位T2WI、液體衰減反轉(zhuǎn)恢復(fù)(fluid attenuated inversion recovery,F(xiàn)LAIR)序列及軸位DWI圖像。掃描參數(shù):T1WI為TR 260 ms,TE 2.46 ms;T2WI為TR 3 800 ms,TE 93.0 ms;FLAIR為TR 4 500 ms,TE 93 ms。DWI掃描采用SE-EPI序列,擴(kuò)散敏感系數(shù)取0、1 000 s·mm-2,TR 3 500 ms,TE 119 ms;FOV 23 cm×23 cm,層厚5 mm,層間距0.3 mm,層數(shù)20。增強(qiáng)掃描對(duì)比劑采用Gd-DTPA,劑量0.2 mmol·kg-1,獲取矢狀位、軸位及冠狀位T1WI,掃描參數(shù)同前。

1.3 圖像分析將MRI圖像以位圖(bitmap,BMP)格式從醫(yī)學(xué)影像存儲(chǔ)與通訊系統(tǒng)工作站導(dǎo)出,導(dǎo)出時(shí)確保所有圖像的窗寬、窗位保持一致,以ADC圖為基礎(chǔ)行全域直方圖分析。采用Mazda軟件,參考常規(guī)平掃和增強(qiáng)圖像,在ADC圖像中沿腫瘤邊緣逐層手動(dòng)勾畫并充填感興趣區(qū)(region of interest,ROI),軟件自動(dòng)生成每層ROI的灰度直方圖(圖1),計(jì)算獲得以下參數(shù):均值、方差、峰度、偏度和第1、10、50、90、99百分位數(shù)。所有ROI的勾畫是由1名醫(yī)學(xué)影像學(xué)研究生在2名主治醫(yī)師指導(dǎo)下完成。

A、B、C分別為CN、EP、HGG的ADC圖像;D、E、F分別為手動(dòng)勾畫的CN、EP、HGG感興趣區(qū);G、H、I分別為軟件生成的CN、EP、HGG感興趣區(qū)灰度直方圖。

2 結(jié)果

由3組腫瘤灰度直方圖參數(shù)比較的結(jié)果(表1)可知,均值及第1、10、50、90百分位數(shù)等5個(gè)參數(shù)總體差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)。組間有差異的參數(shù)ROC分析結(jié)果(表2、3)表明均值及第1、10、50、90百分位數(shù)在CN與EP組間差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05),以第10百分位數(shù)的鑒別診斷效能最大,AUC為0.920,診斷敏感度為90.91%,特異度為87.50%;均值及第1、10、50百分位數(shù)在CN與HGG組間差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05),以第1百分位數(shù)的鑒別診斷效能最大,AUC為0.864,敏感度和特異度分別為86.36%、81.82%。EP與HGG組間各參數(shù)差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05)。

表1 側(cè)腦室3組腫瘤ADC全域灰度直方圖參數(shù)比較[M(P25,P75)]

表2 ADC全域灰度直方圖鑒別CN與EP的ROC分析結(jié)果

表3 ADC全域灰度直方圖鑒別CN與HGG的ROC分析結(jié)果

3 討論

側(cè)腦室腫瘤是指原發(fā)于側(cè)腦室壁組織、脈絡(luò)叢組織、異位組織或側(cè)腦室壁周圍組織,且瘤體全部或大部分位于側(cè)腦室的少見腫瘤[7]。因側(cè)腦室腫瘤位置深,起源復(fù)雜,生物學(xué)性質(zhì)差異及組織病理類型多樣,術(shù)前準(zhǔn)確診斷具有一定的挑戰(zhàn)性和必要性。直方圖分析可彌補(bǔ)常規(guī)MRI診斷的主觀性缺陷,提高診斷準(zhǔn)確性。Yu等[8]發(fā)現(xiàn)腫瘤內(nèi)小圓形ROI與正常白質(zhì)ADC的比值(relative apparent diffusion coefficient,rADC)有助于鑒別側(cè)腦室腫瘤,以CN的rADC比值最低,其次是腦膜瘤,而EP和HGG的rADC比值相似。腫瘤最大層面ADC直方圖分析表明CN的ADC百分位數(shù)低于EP和脈絡(luò)叢乳頭狀瘤,而EP和脈絡(luò)叢乳頭狀瘤組間各參數(shù)差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義[9]。相對(duì)于上述的小ROI法和輪廓ROI法[10],腫瘤全域灰度直方圖分析在更全面提取并量化腫瘤內(nèi)部信息的同時(shí)減小了ROI位置選取帶來的選擇性偏倚,使結(jié)果更加客觀、準(zhǔn)確,可更好地反映腫瘤的異質(zhì)性。

本研究以ADC圖像為基礎(chǔ),采用直方圖分析方法提取腫瘤整體的特征值,借助統(tǒng)計(jì)特性與灰度值的函數(shù)關(guān)系,間接獲取病變內(nèi)部ADC值的分布情況及內(nèi)部成分的異質(zhì)性,描述性統(tǒng)計(jì)量如下:均值、方差、峰度、偏度和第1、10、50、90、99百分位數(shù)。均值反映整個(gè)病變內(nèi)部的平均灰度值;方差反映整個(gè)病變內(nèi)部灰度值的離散分布情況,其值越大,說明病變內(nèi)部ADC值分布越不均勻;峰度表示分布的峰值,是對(duì)灰度分布形狀的一種度量[11],正值說明分布較正態(tài)分布“瘦高”,負(fù)值則更“矮胖”;偏度衡量灰度值分布的不對(duì)稱性,正值說明分布主體位于均值的左側(cè)(ADC值較低),不對(duì)稱尾部趨向于較大值(ADC值較高),為負(fù)值時(shí)則相反。n百分位數(shù)代表低于n百分位數(shù)的觀測(cè)對(duì)象的百分比,一定程度上反映腫瘤細(xì)胞灰度值的分布[12],即腫瘤內(nèi)部ADC值的分布。

本研究中均值及第1、10、50、90百分位數(shù)在3組間差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,其中第90百分位數(shù)在CN與EP組間差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,均值及第1、10、50百分位數(shù)在CN與EP組間及CN與HGG組間差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。第10百分位數(shù)鑒別診斷CN與EP的ROC曲線的AUC最大,為0.920,診斷敏感度為90.91%,特異度為87.50%;CN與HGG間,第1百分位數(shù)的AUC最大,為0.864,敏感度和特異度分別為86.36%、81.82%,說明低百分位數(shù)所代表的腫瘤實(shí)性部分對(duì)病變的鑒別診斷效能更高,與以往研究結(jié)果[13-14]一致。同時(shí),研究發(fā)現(xiàn)AUC值隨著百分位數(shù)在最佳值基礎(chǔ)上的增大而減小,說明病變內(nèi)部囊變壞死成分越多,越不利于疾病鑒別,但這也只是從囊變壞死的量的角度分析,由于灰度直方圖不能反映灰度的相對(duì)空間位置[15],不能否認(rèn)MRI特征,如“周圍泡泡征”[3],對(duì)疾病的診斷及鑒別診斷價(jià)值。同樣,本研究支持Yu及Chen等[8-9]的研究結(jié)果,發(fā)現(xiàn)CN差異性參數(shù)的值均小于EP和HGG,直方圖分析亦不能鑒別EP與HGG,但未發(fā)現(xiàn)偏度在3組間存在差異,這可能與CN本身的高細(xì)胞性、EP與HGG組織病理學(xué)的相似性及Chen等[9]采用的輪廓ROI法不能充分利用腫瘤內(nèi)部信息等因素有關(guān)。

綜上,ADC全域直方圖分析有助于鑒別原發(fā)側(cè)腦室CN、EP及HGG,以第1、10百分位數(shù)的鑒別診斷效能最佳,鑒于灰度直方圖不能反映灰度的相對(duì)空間位置信息,結(jié)合常規(guī)MRI特征進(jìn)行診斷更佳。本研究的局限性:(1)存在回顧性分析造成的選擇性偏倚;(2)側(cè)腦室腫瘤少見,樣本量小,有待進(jìn)一步增加樣本量驗(yàn)證結(jié)果的準(zhǔn)確性;(3)側(cè)腦室腫瘤組織病理類型復(fù)雜,不同腫瘤亞型之間的差異對(duì)研究結(jié)果的貢獻(xiàn)有待進(jìn)一步分層分析。

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