比较之间的诊断性能Perfusion-Related Intravoxel不连贯的运动醉酒驾车和动态对比增强磁共振成像在直肠癌

文摘

本研究旨在确定perfusion-related的诊断性能参数来源于intravoxel不连贯的运动diffusion-weighted成像(IVIM-DWI)通过比较它们与定量参数从动态对比增强磁共振成像(DCE-MRI)基于分化等级的直肠癌。我们回顾性分析了98例直肠癌。Perfusion-related IVIM参数( , ,和·DCE)和量化参数( , , ,和 )通过绘制volume-of-interest在内部软件。此外,我们比较了差异和所有well-moderately和低分化直肠癌诊断性能参数。最后,我们分析了DCE和IVIM参数之间的相关性和病理分化等级。的值 , ,和明显区分穷人和well-moderate直肠癌。达到最高的曲线下的面积(AUC)值相比perfusion-related IVIM和DCE参数。此外,显示一个更好的相关性与病理分化等级。的诊断效率DCE-MRI大于perfusion-related IVIM参数。的价值来源于perfusion-related IVIM提供诊断性能类似于DCE-MRI肾功能不全患者。

1。介绍

动态对比增强磁共振成像(DCE-MRI)是一个量化的技术措施的毛细管血液灌注参数组织使用静脉注射造影剂和评估组织属性如毛细血管通透性和细胞外体积分数,间接地反映组织的微循环和血液动力学(1]。先前的研究已经证明了DCE-MRI效率在直肠癌术前诊断(2,3),确定恶性内壁不规则cystic-cavitary肺部病变(4和评估疾病活动的青少年特发性关节炎(5]。然而,DCE-MRI不适合患者禁忌对比媒体。

Intravoxel不连贯的运动diffusion-weighted成像(IVIM-DWI)收集多个图像包含低值不使用静脉注射造影剂使用biexponential模型并分析它们。量化参数来源于IVIM-DWI可以区分真正的分子扩散与水分子的运动(6),包括纯扩散系数( ),代表真正的组织细胞结构和扩散;伪扩散系数( ),代表不连贯的微循环;和灌注分数( ),代表质子的数量与微循环(7]。和灌注参数相关。的临床效用IVIM-DWI已经建立在多种肿瘤(7- - - - - -10]。价值来源于IVIM-DWI证明性能优越与ADC值相比,和perfusion-related IVIM参数从DCE-MRI与定量显示相关参数。因此,IVIM-DWI适合患者的肾功能损害。然而,仍然需要进一步的研究来比较的诊断性能perfusion-related IVIM DCE-MRI参数和量化参数。

因此,这项研究的诊断性能相比perfusion-related参数来源于IVIM-DWI定量参数来源于DCE-MRI基于分化等级的直肠癌。

2。材料和方法

2.1。病人

我们的机构审查委员会批准了这项回顾性研究和放弃要求获得书面知情同意。选择标准如下:(1)MRI检查包括高分辨率T2WI,多个价值醉酒驾车,DCE-MRI和(2)的手术标本病理报告的可用性。共有128个连续的患者为2016年10月至2021年2月。在这些患者中,30例被排除在外,因为(1)T2WI图像质量差,多个醉酒驾车,DCE-MRI ( ),(2)术前化疗( ),和(3)其他特殊的病理条件下,如粘液腺癌( )。最后,98名患者被纳入研究。

2.2。核磁共振技术

所有患者进行扫描3.0 T磁共振成像系统(Intera阿奇沃3.0 T TX,飞利浦医疗系统,最好的,荷兰)16通道相控阵表面线圈。病人接受灌肠前先生成像在直肠中减少气体引起的工件。每个病人收到10毫克山莨菪碱(杭州民生制药有限公司、浙江、中国)肌内10分钟前扫描以减少肠蠕动。核磁共振成像协议包括以下参数:(1)轴向t1涡轮旋转回声(谢霆锋)( , , , , , )(2)轴向t2加权(T2W)脂肪抑制证交所( , , , , , ),(3)高分辨率矢状T2W证交所( , , , , , ),(4)高分辨率斜冠状T2W ( , , , , , ),和(5)高分辨率斜轴T2W ( , , , , , )。斜冠状T2WI轴是平行于肿瘤。此外,正如在矢状面T2WI、斜轴T2WI轴是垂直于肿瘤。

我们执行多个值醉酒驾车在单发旋转回声echo-planar-imaging序列定位类似于轴向斜T2WI用以下参数: , , , , , ,和9值(0、10、20、50、100、200、500、800和1000年代/毫米²)。

DCE T1W发展序列进行相同的取向轴向斜T2WI用以下参数: , , , , , ,翻转角度10°,64片,数量和时间分辨率5.3秒。基线T1地图计算使用三个precontrast T1加权快速场回波序列不同的翻转角度(5°,10°15°,分别)作为参考。这三个系列precontrast参考类似DCE序列。每个病人收到gadodiamide注入(Omniscan;通用电气医疗集团,爱尔兰)静脉注射流率为2.5毫升/秒(一个剂量的0.2毫升/公斤体重)在扫描。

2.3。图像分析

焦质量或不规则厚壁强度intermediate-signal T2WI, hyperintensity在酒后驾车1000年代的价值/毫米²,相应的地图上灰度ADC hypointensity直肠癌的标准。两位专家(李明和恒江)手动把感兴趣的区域(roi)一片一片覆盖尽可能多的整个肿瘤区域的同时除去坏死,囊肿,和天然气领域,保持roi醉酒驾车和DCE一致。当这两个专家不同意,第三个专家(志华陆)决定。一个例子的roi的位置如图1。

(一)

(b)

(c)

(d)

(e)

图1

一名48岁的女性直肠腺癌是由IVIM和DCE。(一)高分辨率斜轴T2W显示intermediate-signal强度损伤(白色箭头)。(b)驾车(b = 1000 s /毫米²)显示hyperintensity病变(白色箭头)。(c) ADC图显示hypointensity病变(白色箭头)。(d) DCE-MRI显示异常增强的病变(白色箭头)。(e)的ROI是手工绘制覆盖尽可能多的整个肿瘤的区域(白色圆圈)。

IVIM-DWI原始数据位使用一个图像分析软件FireVoxel基于勒比昂的biexponential模型(11]: 在哪里是像素的信号强度与扩散梯度值,是像素的信号强度值0 s /毫米²,是真正的代表纯粹的分子扩散,扩散是部分代表微循环灌注,是pseudodiffusion系数。MATLAB软件是用来计算平均值和在每个像素值。

我们分析了DCE-MRI使用药代动力学扩展宅地线性模型。此外,使用泛光灯动力学软件(通用电气医疗集团、上海、中国),定量分析了DCE。导入动态增强序列之后,三个precontrast T1-fast场回波序列不同的翻转角度是进口的。我们画髂内动脉血管的time-concentration曲线获得血液供应血管动脉输入函数和曲线作为参考使用。此外,伪彩色图像 , , ,和和每个参数的平均值进行了分析。

2.4。统计分析

我们分析数据使用SPSS统计和MedCalc软件。我们估计分布的定量参数使用Kolmogorov-Smirnov测试。正态分布数据了 ,而异常提出了分布式数据中位数和四分位范围。比较well-moderately分化和低分化肿瘤在所有定量参数,我们使用了独立样本 - - - - - -测试或Mann-Whitney - - - - - -测试。此外,我们分析了诊断性能well-moderately分化和低分化肿瘤使用接受者操作特征曲线(ROC)。DCE和IVIM参数之间的相关性和病理分化等级,以及IVIM和DCE perfusion-related参数之间的参数,用斯皮尔曼相关分析进行评估。我们计算了组内相关系数(ICC)来确定interobserver两位专家的测量值之间的协议。国际刑事法庭的价值0.00 - -0.20演示了一个糟糕的协议,0.21 - -0.40公平协议,0.41 - -0.60温和的协议,0.81 - -1.00 0.61 - -0.80协议好,优秀的协议。

3所示。结果

3.1。临床和病理结果

本研究招收了98名患者,其中60例38男性和女性。病人的平均年龄是66岁(范围、41 - 89年)。根据组织病理学分析,8肿瘤pT1 32 pT2肿瘤,肿瘤50 pT3, 8 pT4肿瘤。56例上演N0, 26例上演N1、N2,其余16个病人。直肠癌的分化等级根据病理结果如下:分化良好型的6例,中度分化在51例,低分化在41个病人。患者分为两组。第一组包括患者57 well-moderately分化等级,和第二组41例低分化的成绩。

3.2。之间的相关性Perfusion-Related IVIM和DCE参数

有一个弱的相关性和( , )。然而,没有发现相关其他perfusion-related IVIM和DCE参数。

3.3。Perfusion-Related IVIM和DCE参数

表1总结了比较well-moderately分化和低分化肿瘤使用perfusion-related IVIM和DCE参数。 , ,和是组显著的高于低分化组与well-moderate分化( , , ,分别)。没有显著差异 , ·, ,和在两组之间。


参数	Well-moderate分化( )	可怜的分化( )	价值	国际刑事法庭

(×10³毫米²/秒)			0.252	0.824
f(%)			< 0.001	0.882
f·			0.213	0.813
(最低为1)			< 0.001	0.914
(最低为1)			0.002	0.894
	0.10 (0.05,0.33)	0.15 (0.08,0.28)	0.204	0.826
	0.08 (0.04,0.20)	0.10 (0.06,0.21)	0.351	0.863

3.4。诊断性能的比较Perfusion-Related IVIM和DCE参数

的诊断效率显著perfusion-related IVIM歧视低分化肿瘤和DCE参数提出了表2。在DCE参数,有较高的AUC(77.5%)的敏感性为85.4%,特异性为63.2%(图2),而较低的AUC 71%敏感性和特异性为92.7%和49.1%,分别。在perfusion-related IVIM参数,有72.8%的AUC的敏感性为92.7%,特异性为43.9%。此外,来自DCE参数与病理分化等级(更大的相关性 )比来自perfusion-related IVIM参数(表3)。


参数	AUC	价值	95%可信区间	灵敏度(%)	特异性(%)	截断值

	0.728	< 0.0001	0.629,0.813	92.7	43.9	> 0.43
	0.775	< 0.0001	0.680,0.854	85.4	63.2	> 0.53
	0.710	0.0001	0.609,0.797	92.7	49.1	> 0.60


参数	分化等级
		价值

	0.289	< 0.001
	0.471	< 0.001
	0.358	< 0.001

3.5。Interobserver协议

interobserver协议的评估两个放射科医生之间的刑事法庭发现优秀的协议的所有参数来源于perfusion-related IVIM和DCE(表1)。

4所示。讨论

这个研究发现,参数 , ,和显著区别差和well-moderately分化直肠癌。最高AUC值相对于其他perfusion-related IVIM和DCE参数。此外,显示一个更好的相关性与病理分化等级。

尽管IVIM-MRI的成像原理和DCE-MRI不同,基本理论是基于毛细管渗透性和血液动力学假设。因此,之间的关系perfusion-related IVIM和定量DCE-MRI参数一直是研究者们感兴趣的话题。先前的研究[12- - - - - -15]发现perfusion-related IVIM参数与定量DCE-MRI有中度到很强的关联参数,表明他们可以用来诊断和评估各种肿瘤。在我们的研究中,我们发现一个弱的相关性和参数。不过,没有关系或·和任何定量DCE-MRI参数,这可能是由于以下几个原因。首先,微脉管解剖学等其他因素,血管通透性(16),和微脉管密度(17)也会影响价值。第二,是受血容量和微血管通透性的影响。第三,价值可能代表多个生理过程,如腺分泌和流体流动在毛细血管18]。

的灌注值perfusion-related IVIM参数表明毛细组织微循环。的值是与毛细血容量和代表了扩散速率与微循环灌注在各自的利益体素相比,总扩散。此外,·允许的估计相对灌注或肿瘤微循环的血流量,以前认为依靠微血管结构之间的相互作用,血管渗透性,和血流动力学19]。我们的研究结果表明值在低分化肿瘤明显高于well-moderately分化肿瘤。这可能是由于不成熟的血管和毛细血管的渗透性增加,增加肿瘤的恶性肿瘤。这是符合另一项研究的结果(20.],它发现了一个显著的相关性价值和血管和微血管密度计数。然而,太阳et al。20.和陆等。21)发现,值逐渐减少与增加程度的恶性肿瘤。本研究结果之间的差异和其他可能与微血管的复杂性的提高肿瘤恶性程度的增加。

DCE-MRI定量参数客观地评估组织的微循环灌注和心肌微血管的特点。代表造影剂运送的速度通过血管内皮血管外的细胞外空间(ee)。是相反的 ,和和代表着组织的微血管灌注量以及渗透区域的血管。我们的研究结果显示,和分化差的直肠癌的明显高于与well-moderate分化。这是因为肿瘤新血管形成的结构和功能成为受损与肿瘤的恶性程度的增加,导致较高的磁导率和较高的肿瘤中恶性肿瘤血流量。这个结果与另一项研究的结果是一致的(2]。ee的大小,反映了整个造影剂浓度的百分比在ee体素。血容量和等离子体流的混合是由。在我们的研究中,和值显示可怜的分化和well-moderate分化之间没有显著差异。这可以归因于扫描时间和tumor-node-metastasis (TNM)阶段。

ROC曲线分析显示达到最高的AUC值区分肿瘤分化差的和那些well-moderate分化。此外,斯皮尔曼相关分析显示有一个更好的相关性与病理分化等级。

之前考虑到本研究的调查结果的影响,重要的是要考虑的一些局限性。首先,well-differentiation肿瘤的样本量很小,不够。患者中度分化的成绩将有不同的预后。样本量必须大,该组织必须精制获得更好的和重大的结果。第二,选择价值影响IVIM-MRI参数。目前,没有标准参考的价值和数量值。这还需要进一步的研究来优化价值。第三,我们的研究没有分析相关性perfusion-related IVIM和DCE-MRI参数和免疫组织化学结果(微血管密度、血管内皮生长因子)。我们将在后续进行更深入的分析比较研究。

5。结论

总之,我们的研究表明,DCE-MRI诊断精度大于perfusion-related IVIM参数。特别是,来自DCE-MRI参数的最优参数的诊断效率。此外,价值来源于perfusion-related IVIM提供类似的诊断性能DCE-MRI肾功能不全患者。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

作者的贡献

李明,徐Xiaodan Kaijian夏贡献同样这项工作。

确认

这项工作的部分支持由江苏省医学青年人才在格兰特QNRC2016212,江苏省卫生委员会授予H2018071,苏州临床特殊疾病诊断和治疗项目在格兰特LCZX20182,苏州姑苏医学人才项目资助GSWS2019077 GSWS2020108,和格兰特SYS2020058下苏州科技发展项目;

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