楊磊,張鳳翔,陳少林,王惠芳
(1.包鋼集團(tuán)第三職工醫(yī)院放射科,內(nèi)蒙古包頭014010;2.內(nèi)蒙古鄂爾多斯中心醫(yī)院影像科,內(nèi)蒙古鄂爾多斯017000)
高場(chǎng)MRI多b值DWI在良惡性腦膜瘤診斷中的應(yīng)用
楊磊1,張鳳翔2,陳少林1,王惠芳1
(1.包鋼集團(tuán)第三職工醫(yī)院放射科,內(nèi)蒙古包頭014010;2.內(nèi)蒙古鄂爾多斯中心醫(yī)院影像科,內(nèi)蒙古鄂爾多斯017000)
目的:通過測(cè)量不同病理類型腦膜瘤的雙指數(shù)模型ADCstandard值、ADCfast值、ADCslow值、ADCfast成分所占比例(f值),評(píng)價(jià)雙指數(shù)模型DWI在腦膜瘤良、惡性鑒別診斷中的應(yīng)用價(jià)值,進(jìn)而為臨床提供更加詳實(shí)可靠的測(cè)量數(shù)據(jù)和影像診斷。方法:測(cè)量腦膜瘤良、惡性瘤體及瘤體對(duì)側(cè)鏡像區(qū)正常腦白質(zhì)的ADCstandard值、ADCfast值、ADCslow值、f值,并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)比較。結(jié)果:①良性腦膜瘤的b值-信號(hào)強(qiáng)度曲線斜率高于惡性腦膜瘤。②良性腦膜瘤瘤體區(qū)與瘤體對(duì)側(cè)鏡像區(qū)正常腦白質(zhì)比較,ADCstandard值、ADCfast值、ADCslow值、f值均增加(均P<0.05)。③惡性腦膜瘤瘤體區(qū)與瘤體對(duì)側(cè)鏡像區(qū)正常腦白質(zhì)及良性腦膜瘤瘤體區(qū)比較,ADCstandard值、ADCslow值均減少,ADCfast值、f值均增加(均P<0.05),且ADCslow值在良、惡性腦膜瘤組間差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。④鑒別診斷良、惡性腦膜瘤病變的ADCstandard值、ADCslow值、ADCfast值、f值最佳閾值分別為0.617×10-3mm2/s、0.503×10-3mm2/s、5.9×10-3mm2/s、39%。結(jié)論:多b值體素不相干運(yùn)動(dòng)成像(IVIM)雙指數(shù)模型可為鑒別診斷良、惡性腦膜瘤病變提供重要依據(jù),能夠更準(zhǔn)確地描述腦膜瘤病變的擴(kuò)散信息,同時(shí)無創(chuàng)獲得腦膜瘤灌注信息。
磁共振成像;腦膜瘤;多b值;體素內(nèi)不相干運(yùn)動(dòng);彌散加權(quán)成像;雙指數(shù)模型
腦膜瘤是常見的顱內(nèi)腦外腫瘤,其發(fā)病率僅次于膠質(zhì)瘤,占顱內(nèi)腫瘤的13%~26%[1]。根據(jù)組織學(xué)表現(xiàn)可分為15種亞型,大多數(shù)為良性,具有相似的生物學(xué)特性,但有些亞型易復(fù)發(fā),更具侵襲性。2007年WHO神經(jīng)系統(tǒng)腫瘤分類中將腦膜瘤分為3級(jí)[2]。目前,CT和常規(guī)MRI可判斷腦膜瘤病變的性質(zhì),明確病變向周圍腦實(shí)質(zhì)侵犯的程度和范圍,但難以準(zhǔn)確反映腦膜瘤的級(jí)別及微觀組織狀態(tài)。因此,本研究應(yīng)用多b值雙指數(shù)模型DWI描述腦膜瘤的擴(kuò)散信息及相關(guān)參數(shù),為鑒別其良、惡性提供重要依據(jù)。
1一般資料收集2013年2月至2015年1月經(jīng)手術(shù)及病理證實(shí)為腦膜瘤49例,其中男32例,女17例;年齡35~73歲,平均56.7歲。主要臨床癥狀:頭痛、頭暈、惡心、視力下降、視物模糊、運(yùn)動(dòng)感覺障礙等。49例中,良性腦膜瘤35例,其中血管瘤型5例,上皮型13例,纖維型17例;惡性腦膜瘤14例,其中非典型5例,間變型9例。
1.2 儀器與方法采用GE Discovery MR750 3.0 T MRI掃描機(jī),8通道相控陣頭頸聯(lián)合線圈。掃描序列:常規(guī)MRI(常規(guī)三平面定位,橫軸位T1FLAIR,T2PROPELLR,T2FLAIR,矢狀位T2)。主要參數(shù):T1FLAIR TR 1 550 ms,TE 24 ms,TI 671 ms,NEX 1,矩陣320×192;T2PROPEELLR TR 7 981 ms,TE 103ms,NEX 1,矩陣448×448;T2FLAIR TR 8800ms,TE 135 ms,TI 2 100 ms,NEX 1,矩陣256×224;所有序列的層厚、層距、層數(shù)及FOV均一致,分別是7.0 mm、1.0 mm、17層、24 cm×24 cm。所有橫軸位掃描位置及掃描范圍保持一致,即定位線與前后聯(lián)合線平行,并覆蓋全腦組織。
多b值DWI掃描:采用單次激發(fā)SE EPI序列行腦的橫斷面成像,層厚、層距與常規(guī)掃描一致,掃描層面平行于前-后聯(lián)合連線,在x、y、z 3個(gè)方向上施加彌散梯度,采用各像同性四面體采集。掃描主要參數(shù):TR 3 000 ms,TE minimum,翻轉(zhuǎn)角90°,矩陣128×128,層厚5.0 mm,層距1.5 mm,層數(shù)20層,F(xiàn)OV 24 cm×24 cm,b值取0~3 500 s/mm2之間的13個(gè)數(shù)值,分別為0、30、50、100、200、300、500、800、1 000、1 500、2 000、3 000、3 500 s/mm2,掃描時(shí)間5 min 30 s。
1.3 圖像及數(shù)據(jù)處理將DWI原始圖像在GE Advantage Windows 4.6工作站上使用Functool軟件包中的MADC軟件對(duì)雙指數(shù)模型多b值DWI圖像進(jìn)行重建,首先行頭動(dòng)校正去除背景噪聲,處理獲得Standard ADC圖、Fast ADC圖、Slow ADC圖及快速擴(kuò)散所占比率(f值)圖等,同時(shí)獲得b值-信號(hào)強(qiáng)度曲線圖。分別測(cè)量良性腦膜瘤、惡性腦膜瘤瘤體及瘤體鏡像側(cè)對(duì)稱正常腦白質(zhì)的各參數(shù)值。
ROI的選擇應(yīng)結(jié)合MRI平掃和增強(qiáng)掃描圖像,放置于占位性病變最大層面且強(qiáng)化最顯著的實(shí)體層面,盡量避開病變邊緣、顱骨、容積效應(yīng)和囊變、壞死、出血區(qū)。ROI大小為30 mm2,測(cè)量病變3個(gè)不同區(qū)域,取其平均值,以減少由ROI位置差異引起的實(shí)驗(yàn)誤差。同時(shí)在瘤體對(duì)側(cè)大腦半球鏡像區(qū)測(cè)量正常腦白質(zhì)的ADCstandard值、ADCfast值、ADCslow值、f值。
由2位副高級(jí)以上職稱的醫(yī)師對(duì)MRI圖像及各彌散參數(shù)值A(chǔ)DCstandard值、ADCfast值、ADCslow值、f值進(jìn)行評(píng)定分析。
1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析采用SPSS 17.0統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,計(jì)量資料用±s表示,組間比較采用單因素方差分析,兩兩比較采用最小顯著差異(lest significant different,LSD)法。將良、惡性病灶各參數(shù)平均值行獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)。以P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。繪制雙指數(shù)模型ADCstandard值、ADCfast值、ADCslow值、f值定性診斷效能的ROC曲線,通過曲線下面積(area under the curve,AUC)分析比較這些參數(shù)鑒別診斷良、惡性腦膜瘤的能力;根據(jù)約登指數(shù),找到各個(gè)參數(shù)判定良、惡性腫瘤的閾值,并得到相應(yīng)的敏感度和特異度。
2.1 良、惡性腦膜瘤隨b值增加信號(hào)強(qiáng)度的變化根據(jù)不同b值良、惡性腦膜瘤平均信號(hào)強(qiáng)度,描繪b值-信號(hào)強(qiáng)度曲線擬合圖(圖1),當(dāng)b=0 s/mm2,良性腦膜瘤的信號(hào)強(qiáng)度較惡性腦膜瘤高;隨著b值的增加,良、惡性腦膜瘤的信號(hào)強(qiáng)度均緩慢衰減;當(dāng)b=800 s/mm2時(shí),惡性腦膜瘤的信號(hào)強(qiáng)度高于良性腦膜瘤。良性腦膜瘤的b值-信號(hào)強(qiáng)度曲線斜率高于惡性腦膜瘤。
圖1 良、惡性腦膜瘤b值-信號(hào)強(qiáng)度曲線擬合圖
2.2 良、惡性腦膜瘤瘤體及瘤體鏡像側(cè)對(duì)稱區(qū)正常腦白質(zhì)各組參數(shù)值的統(tǒng)計(jì)分析在良性腦膜瘤不同亞型間ADCstandard值和ADCslow值由高到底排列為血管瘤型>上皮型>纖維型,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)。3種良性腦膜瘤亞型的ADCfast值、f值組間差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05)(表1)。
良性腦膜瘤瘤體的ADCstandard值為(0.731±0.150)×10-3mm2/s、ADCslow值為(0.629±0.110)×10-3mm2/s、ADCfast值為(4.70±0.62)×10-3mm2/s、f值為(0.35± 0.10)%;瘤體鏡像側(cè)對(duì)稱區(qū)正常腦白質(zhì)的ADCstandard值為(0.652±0.06)×10-3mm2/s、ADCslow值為(0.531± 0.040)×10-3mm2/s、ADCfast值為(2.50±0.84)×10-3mm2/ s、f值為(0.28±0.09)%,以上各參數(shù)比較瘤體區(qū)均較正常腦白質(zhì)升高(均P<0.05)。惡性腦膜瘤瘤體的ADCstandard值為(0.512±0.090)×10-3mm2/s、ADCslow值為(0.425±0.050)×10-3mm2/s、ADCfast值為(8.30± 0.69)×10-3mm2/s、f值為(0.45±0.17)%;與瘤體鏡像側(cè)對(duì)稱區(qū)正常腦白質(zhì)及良性腦膜瘤瘤體比較:ADCstandard值、ADCslow值均降低,ADCfast值、f值均升高(均P<0.05)。
2.3 各參數(shù)對(duì)良、惡性腦膜瘤診斷效能以病理結(jié)果作為診斷的金標(biāo)準(zhǔn)繪制ADCstandard值、ADCslow值、ADCfast值、f值對(duì)鑒別診斷良、惡性腦膜瘤的ROC曲線圖(圖2)。得到4個(gè)參數(shù)的AUC分別為0.815、0.894、0.719、0.723,即參數(shù)ADCslow值A(chǔ)UC最大,也進(jìn)一步說明ADCslow值較其他各彌散參數(shù)診斷效能是最大的。根據(jù)約登指數(shù)繪制ROC曲線圖,可得到ADCstandard值、ADCslow值、ADCfast值、f值鑒別診斷良、惡性腦膜瘤病變的最佳閾值分別為0.617×10-3mm2/s、0.503×10-3mm2/s、5.9×10-3mm2/s、39%。ADCstandard值、ADCslow值、ADCfast值、f值判斷良惡性腦膜瘤病變的敏感度分別是89.4%、93.4%、79.9%、73.6%,特異度分別是74.5%、84.1%、70.1%、59.5%。
表1 良性腦膜瘤不同病理亞型的各組參數(shù)及統(tǒng)計(jì)學(xué)比較(±s)
表1 良性腦膜瘤不同病理亞型的各組參數(shù)及統(tǒng)計(jì)學(xué)比較(±s)
分型例數(shù)ADCstandard值(×10-3mm2/s)ADCslow值(×10-3mm2/s)ADCfast值(×10-3mm2/s)f值(%)血管瘤型50.913±0.1300.755±0.1604.70±0.290.37±0.21上皮型130.773±0.1900.662±0.2004.50±0.230.35±0.13纖維型170.672±0.1700.559±0.1404.40±0.250.36±0.17 F值4.017 7103.640 3002.889 6000.030 744 P值0.027 7500.037 5000.070 2000.969 750
圖2 ADCstandard值、ADCslow值、ADCfast值、f值四者的ROC曲線
3.1 體素不相干運(yùn)動(dòng)成像(intravoxel incoherent motion,IVIM)多b值DWI在腦膜瘤中的應(yīng)用1986年Le Bihan等提出了雙指數(shù)模型的DWI,并將其定義為IVIM。雙指數(shù)衰減模型是以IVIM為理論基礎(chǔ),把人體內(nèi)的水分成2個(gè)部分,即血管內(nèi)水和血管外水[3-4],血管內(nèi)水即人體血管內(nèi)流動(dòng)的血液,由于血管內(nèi)血液流動(dòng)很快,相對(duì)于血管外水,這種成分的水運(yùn)動(dòng)稱為假擴(kuò)散,也稱灌注[5]。而血管外水又包括細(xì)胞內(nèi)水和細(xì)胞間液兩部分,由于其流動(dòng)緩慢,將這種水分子移動(dòng)稱之為擴(kuò)散。因此,IVIM雙指數(shù)DWI可把血管外組織的水分子擴(kuò)散和血管內(nèi)的循環(huán)區(qū)別開來[6],獲得腫瘤組織細(xì)胞的擴(kuò)散和灌注2個(gè)方面的信息,分別用ADCslow值、ADCfast值表示。ADCstandard值是計(jì)算機(jī)算出來的標(biāo)準(zhǔn)化ADC值;灌注分?jǐn)?shù)f值即ADCfast所占比例(%)。基于IVIM理論的雙指數(shù)模型分析,將水分子彌散和血液灌注區(qū)分開,在排除了血液灌注的影響,其更準(zhǔn)確地反映真實(shí)水分子的彌散狀態(tài)(ADCslow),并提高了良、惡性腦膜瘤的診斷效能,另一方面在無需對(duì)比劑的前提下即可獲得腫瘤的灌注信息(ADCfast)。研究[7-8]顯示,微循環(huán)灌注對(duì)信號(hào)的衰減主要取決于b值的大小,且b值越小,影響越明顯,當(dāng)b值<200 s/mm2時(shí),主要反映組織的微循環(huán)灌注。隨著b值的增加,微循環(huán)灌注的影響將逐漸減少,因此高b值將明顯降低微循環(huán)對(duì)ADC值的影響,ADC值的測(cè)量將更加穩(wěn)定,能更加準(zhǔn)確地反映組織的真實(shí)擴(kuò)散信息[9]。
3.2 IVIM雙指數(shù)模型良、惡性腦膜瘤的擴(kuò)散信息本研究IVIM雙指數(shù)模型中,惡性腦膜瘤的ADCstandard值和ADCslow值均低于良性腦膜瘤和正常腦白質(zhì),與以往常規(guī)單指數(shù)模型所得的結(jié)論一致[9],ADCslow值在判斷良、惡性腦膜瘤的敏感度為93.4%,特異度為84.1%,而ADCstandard值在判斷良、惡性腦膜瘤的敏感度為89.4%,特異度為74.5%。兩者在良、惡性腦膜瘤鑒別診斷的最佳閾值:ADCslow值為0.503×10-3mm2/s,ADCstandard值0.617×10-3mm2/s。由于ADCslow值主要代表組織的純擴(kuò)散信息,而ADCstandard值可能包含少量的灌注成分,因此ADCstandard值較ADCslow值高。在惡性腦膜瘤中,由于細(xì)胞排列致密,核漿比例大,細(xì)胞增殖速度快,細(xì)胞外間隙小,組織水分子擴(kuò)散受限,因此惡性腦膜瘤的ADCslow值較良性腦膜瘤的ADCslow值低。本研究良性腦膜瘤的ADCslow值較正常腦白質(zhì)高,其主要原因是水分子擴(kuò)散受很多因素影響,包括細(xì)胞外間隙、細(xì)胞組織結(jié)構(gòu)、溫度、擴(kuò)散介質(zhì)的黏滯性和毛細(xì)血管的軸流情況。當(dāng)正常細(xì)胞受到腫瘤破壞時(shí),細(xì)胞外間隙增大,腫瘤細(xì)胞比正常腦細(xì)胞擴(kuò)散易,ADCslow值較正常腦白質(zhì)升高。在良性腦膜瘤的不同亞型中,ADCslow值和ADCstandard值遵循相同的規(guī)律,ADCslow值由高到低排列為血管瘤型>上皮型>纖維型,且各組間ADCslow值較ADCstandard值低。其主要與各亞型間不同組織學(xué)類型、細(xì)胞排列方式及緊密程度密切相關(guān)。b值的彌散權(quán)重決定組織的DWI信號(hào)高低,且隨b值增加,T2的透射效應(yīng)也越來越小,各組織的DWI信號(hào)也隨b值的增加而降低。本研究中惡性腦膜瘤的b值-信號(hào)強(qiáng)度曲線斜率低于良性腦膜瘤。主要由于惡性腦膜瘤較良性腦膜瘤細(xì)胞排列緊密,細(xì)胞密度大,細(xì)胞外間隙小,因而信號(hào)衰減緩慢。
3.3 IVIM雙指數(shù)模型良、惡性腦膜瘤的灌注信息所謂灌注即血液流向該組織相對(duì)穩(wěn)定的狀態(tài),也可理解為毛細(xì)血管的血流過程。正常腦組織發(fā)生病變時(shí),該區(qū)域血液供應(yīng)也將發(fā)生改變,灌注信息也將發(fā)生改變,因此可通過灌注間接反映病變的相關(guān)特性。以往筆者通過PWI中的動(dòng)態(tài)對(duì)比增強(qiáng)來研究腦組織的灌注信息,由于其為有創(chuàng)性檢查,通過靜脈快速注射順磁性對(duì)比劑,來觀察腦組織血流動(dòng)力學(xué)的變化,對(duì)一些血管細(xì)、血管脆性高,以及肝腎功能衰竭、對(duì)比劑過敏、妊娠期等患者無法使用。而多b值IVIM雙指數(shù)模型為無創(chuàng)檢查,無需注入對(duì)比劑即可反映正常腦白質(zhì)和病變組織的灌注信息[10]。
根據(jù)IVIM理論,ADCfast值主要取決于腫瘤組織的微循環(huán)灌注,認(rèn)為平均毛細(xì)血管的流速越大,平均毛細(xì)血管的長(zhǎng)度越長(zhǎng),微循環(huán)灌注越顯著,ADCfast值越大。由于惡性腦膜瘤的血液供應(yīng)較良性腦膜瘤豐富,所以理論上惡性腦膜瘤的ADCfast值高于良性腦膜瘤。本研究結(jié)果與該理論相符,良性腦膜瘤的平均ADCfast值(4.70±0.62)×10-3mm2/s,惡性(8.30± 0.69)×10-3mm2/s,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。良、惡性腦膜瘤的平均ADCfast值均高于正常腦白質(zhì)(均P<0.05)。主要由于腦膜瘤血供可來自頸外動(dòng)脈、頸內(nèi)動(dòng)脈或椎動(dòng)脈的雙重血供,腦膜瘤血供豐富,而正常腦組織存在血-腦-脊液屏障,所以腦膜瘤的平均ADCfast值較正常腦白質(zhì)高,與以往學(xué)者[11-12]的PWI和CT灌注結(jié)論一致。與灌注相關(guān)的另一個(gè)參數(shù)f值即灌注分?jǐn)?shù),理論上也應(yīng)隨著腫瘤組織微循環(huán)灌注的增加而增大。由于惡性腦膜瘤較良性腦膜瘤血供更加豐富,因此惡性腦膜瘤的f值高于良性腦膜瘤。Bisdas等[13]認(rèn)為,ADCfast值雖然敏感度、靈敏度高但穩(wěn)定性較差,易受部分容積效應(yīng)、腦脊液的波動(dòng)及患者運(yùn)動(dòng)等因素影響;f值較ADCfast值噪聲較小,穩(wěn)定性相對(duì)較高。本研究惡性腦膜瘤的平均f值為(0.45±0.17)%,良性腦膜瘤為(0.35±0.10)%,正常腦白質(zhì)為(0.28± 0.09)%,各組間差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。根據(jù)ROC曲線圖獲得ADCfast值和f值診斷良、惡性腦膜瘤的閾值分別約5.9×10-3mm2/s和39%。而良性腦膜瘤不同亞型間的ADCfast值和f值差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。因此,較低ADCslow值和較高的f值相結(jié)合可提高惡性腦膜瘤的診斷效能[14]。
3.4 雙指數(shù)模型的意義和本研究不足之處與以往常規(guī)的單b值DWI相比,多b值IVIM模型可獲得與腫瘤組織相關(guān)的更多參數(shù)值,綜合分析各參數(shù)值及意義可為良、惡性腦膜瘤的鑒別診斷提供更加可靠的依據(jù)。近些年多b值IVIM已開始應(yīng)用于人體各部位的研究,包括顱腦、乳腺、腎臟、肝臟、前列腺、宮頸等部位[15-19],但關(guān)于顱腦腦膜瘤的多b值IVIM國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究很少,且b值選取無統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。本研究不足之處:惡性腦膜瘤的發(fā)病率低,納入樣本量少,可能會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生一定偏差;存在一定的臨床局限性,仍需較大樣本量與病理診斷的對(duì)照研究,以確定多b值IVIM在顱腦良、惡性腦膜瘤診斷中的應(yīng)用前景。
[1]Aktas S,Boyvat F,Sevmis S,et al.Analysis of vascular complications after renal transplantation[J].Transplant Proc,2011,43:557-561.
[2]Louis DN,Ohgaki H,Wiestler OD,et al.The 2007 WHO classification of tumours of the central nervous system[J].Acta Neuropathol,2007,114:97-109.
[3]任靜,宦怡,常英娟,等.前列腺癌多b值擴(kuò)散加權(quán)成像研究[J].實(shí)用放射學(xué)雜志,2008,24(4):502-504,576.
[4]Giannarini G,Petralia G,Thoeny HC.Potential and limitations of diffusion-weighted magnetic resonance imaging in kidne,prostate,and bladder cancer including pelvic lymph node staging:a critical analysis of the literature[J].Eur Urol,2012,61:326-340.
[5]Riches SF,Hawtin K,Charles-Edwards EM,et al.Diffusion-weighted imaging of the prostate and rectal wall:comparison of biexponential and monoexponential modelled diffusion and associated perfusion coefficients[J].NMR Biomed,2009,22:318-325.
[6]Clark CA,Hedehus M,Moseley ME.In vivo mapping of the fastand slow diffusion tensors in human brain[J].Magn Reson Med,2002,47:623-628.
[7]Maier SE,Bogner P,Bajzik G,et al.Normal brain and brain tumor:multicomponent apparent diffusion coefficient line scan imaging[J].Radiology,2001,219:842-829.
[8]Mulkern RV,Vajapeyam S,Robertson RL,et al.Biexponential apparent diffusion coefficient parametrization in adult vs newborn brain[J].Magn Reson Imaging,2001,19:659-668.
[9]Seo HS,Chang HK,Na DG,et al.High b-value diffusion(b= 3000 s/mm2)MR imaging in cerebral gliomas at 3T:visual and quantitative comparisons with b=1000 s/mm2[J].AJNR Am J Neuroradiol,2008,29:458-463.
[10]Federau C,Meuli R,O’Brien K,et al.Perfusion measurement in brain gliomas with intravoxel incoherent motion MRI[J].AJNR Am J Neuroradiol,2014,35:256-262.
[11]Law M,Yang S,Babb JS,et al.Comparison of cerebral blood volume and vascular permeability from dynamic susceptibility contrast-enhanced perfusion MR imaging with glioma grade[J]. AJNR Am J Neuroradiol,2004,25:746-755.
[12]施裕新,徐劍峰,池鳴鳴.CT灌注成像對(duì)腦膜瘤血流灌注的定量研究[J].中華放射學(xué)雜志,2004,38(12):1269-1272.
[13]Bisdas S,Koh TS,Roder C,et al.Intravoxel incoherent motion diffusion-weighted MR imaging of gliomas:feasibility of the method and initial results[J].Neuroradiology,2013,55:1189-1196.
[14]Sigmund EE,Cho GY,Kim S,et al.Intravoxel incoherent motion imaging of tumor microenvironment in locally advanced breast cancer[J].Magn Reson Med,2011,65:1437-1447.
[15]Woo S,Lee JM,Yoon JH.Intravoxel incoherent motion diffusionweighted MR imaging of hepatocellular carcinoma:correlation with enhancement degree and histologic grade[J].Radiology,2014,270:758-767.
[16]Liu C,Liang C,Liu Z,et al.Intravoxel incoherent motion(IVIM)in evaluation of breast lesions:comparison with conventional DWI[J].Eur J Radiol,2013,82:e782-e789.
[17]Eckerbom P,Hansell P,Bjerner T.Intravoxel incoherent motion MR imaging of the kidney:pilot study[J].Adv Exp Med Biol,2013,765:55-58.
[18]Pang Y,Turkbey B,Bernardo M,et al.Intravoxel incoherent motion MR imaging for prostate cancer:an evaluation of perfusion fraction and diffusion coefficient derived from different b-value combinations[J].Magn Reson Med,2013,69:553-562.
[19]張潔,薛華丹,張瑋,等.多b值DWI與宮頸癌病理學(xué)特征的相關(guān)性研究[J].放射學(xué)實(shí)踐,2014,29(2):127-130.
Application of high-field MRI multi B value of diffusion weighted imaging in the diagnosis of benign and malignant meningiomas
YANG Lei,ZHANG Fengxiang,CHEN Shaolin,WANG Huifang.
The Third Staff Hospital of BaoGang Group,Baotou,014010,China.
Objective:Applied multi b value of double exponential model DWI,measured different pathological types of meningioma tumors ADCstandard,ADCfast,ADCslow,ADCfastcomposition proportion(F value),evaluated identification value of multi b value of double exponential model DWI in the diagnosis of benign and malignant meningiomas.Method:Measurement of benign and malignant meningioma tumors and tumors of the contralateral mirror area of normal cerebral white matter ADCstandardvalue,ADCfastvalue,ADCslowvalue,ADCfastcomposition proportion(F value),and a statistical comparison was carried out.The statistical analysis was based on the data from independent samples,and validated with t-test.Results:①The b value-slop of signal intensity curves of benign meningioma were higher than malignant meningioma.②Benign meningioma tumors and tumors on side mirror area normal brain white matter:ADCstandardvalue,ADCfastvalue,ADCslowvalue,ADCfastcomposition proportion(F value)were higher than normal brain white matter,which was statistically different as p value was below 0.05.③Malignant meningioma tumors and tumors on side mirror area normal cerebral white matter and benign meningioma tumors area comparison:ADCstandardADCslowvalues were reduced,ADCfastvalue,ADCfastcomposition proportion(F value)were increased,P values<0.05 difference was statistically significant.Benign and malignant meningioma and ADCslowvalue in the biggest difference between the groups.④The threshold to differentially diagnosis of benign/malignant meningioma of ADCstandard,ADCslow,ADCfast,and ADCfastcomponents were 0.617×10-3mm2/s、0.503×10-3mm2/s、5.9×10-3mm2/s、39% respectively.Conclusion:The multi b value IVIM dual exponential model provides an important basis for diagnosis of benign/malignant meningioma,and is able to track the spread of tutor more accurately.In addition,this approach enables us to obtain the perfusion information of meningioma in a non-invasive manner.
Magnetic resonance imaging;Meningioma;Multi b value;IVIM;DWI;Bi-exponential model
2016-05-28)
10.3969/j.issn.1672-0512.2017.01.002
張鳳翔,E-mail:zc890308@sina.com。