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【6h】

单指数及扩散峰度模型扩散加权成像在乳腺病变中的应用

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目录

声明

缩略词对照表

前言

材料与方法

1 研究对象

2 磁共振检查

3 统计学分析

结果

1 两种模型各参数在良性病变组、恶性病变组及正常腺体组的差异

2 两种模型各参数诊断效能比较

讨论

1 单指数模型扩散加权成像

2 扩散峰度成像模型扩散加权成像

3 各参数诊断效能

4 研究存在的不足

5 展望

结论

参考文献

附图

综述:磁共振影像技术在乳腺良性及恶性病变鉴别诊断中的应用与进展

个人简历、所获荣誉、在校期间发表的论文及参加学术会议情况

致谢

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摘要

背景和目的:
  近年来,乳腺疾病成为了影响女性健康的重要疾病。乳腺癌是世界范围内严重威胁女性健康的疾病,是欧美国家女性患者中发病率最高的恶性肿瘤,我国乳腺癌的发病率稍低于欧美国家,但是近年来其发病率逐年上升且发病年龄越来越年轻化,所以及时有效的鉴别乳腺良恶性病变对于提高患者生存率及生活质量越来越重要。近年来,由于磁共振具有较高的软组织对比度,已经广泛应用于乳腺疾病的诊断。尤其是扩散加权成像,能够反映组织水分子扩散情况及组织结构的复杂程度,成为了鉴别乳腺良性及恶性病变的研究热点。随着技术的发展,在单指数模型扩散加权成像(diffusion weighted imaging,DWI)基础上不断发展的有扩散张量成像(diffusion tensor imaging,DTI)模型、扩散峰度成像(diffusion kurtosis imaging,DKI)模型,并不断地应用于全身各个系统当中。单指数模型、DTI模型认为在活体组织内水分子以自由、不受限的形式进行扩散即呈高斯分布,但是由于活体组织内结构的复杂性,随着b值的增高水分子的扩散不再符合高斯分布。2005年最早由纽约大学Jenson教授首次提出了DKI模型,它是以DWI为基础,探查组织非高斯分布的水分子扩散特征,反映组织微观结构的改变。平均峰度值(mean kurtosis MK)是DKI模型最重要的参数,代表各梯度方向的平均扩散峰度值,是用来评估活体组织结构的复杂程度,与组织结构的复杂程度呈正相关,组织结构越复杂,水分子运动受限就越明显,MK值则越大。轴向峰度值(axial kurtosis AK)和径向峰度值(radial kurtosis RK)是与扩散张量平行、垂直方向上的平均扩散峰度值,其大小量化了此方向水分子弥散受限程度。平均弥散率(mean diffusivity MD)值平均扩散率,能够反映在张量球内三轴线上水分子的平均扩散强度。本研究通过分析85例乳腺病变患者临床、病理及磁共振资料,分析探讨单指数模型、扩散峰度成像模型各参数在乳腺良性及恶性病变鉴别诊断中的价值、各参数之间的相关性及各参数在鉴别乳腺良性及恶性病变中的诊断效能。
  材料与方法:
  收集本院临床触诊、超声或乳腺X线检查有肿块的病人共98例,使用GE7503.0 T磁共振对患者进行扫描,均行常规轴位T1WI、轴位压脂T2WI、常规单b值弥散加权成像、多b值DKI及动态增强扫描,共85例(90处病灶)病人纳入本研究。使用GE Advantage Windows4.5后处理工作站,选择Function Tools工具包中的ADC及DKI后处理软件对单b值的DWI图像及多b值的DKI图像进行后处理,得到各参数图,分别测量乳腺良性病变组、恶性病变组及正常腺体组的ADC值、MK值、 AK值、RK值、MD值。采用 SPSS统计学软件对各参数进行统计学分析,运用Kruskal-Wallis秩和检验比较各参数在良性病变组、恶性病变组及正常腺体组之间的统计学差异,采用Mann-Whitney U检验进一步两两比较各两组间各参数的统计学差异。采用Spearman秩相关分析参数间的相关性。采用受试者工作特性曲线(receive operating character curve,ROC curve),计算曲线下面积来评价各参数鉴别乳腺良性及恶性病变的诊断效能,并计算各参数最佳阈值及相应的约登指数、敏感度及特异度。
  结果:
  1、单指数及扩散峰度成像模型DWI各参数在良性病变组、恶性病变组及正常腺体组的差异
  ADC、MK、AK、RK和MD值在良性病变组、恶性病变组及正常腺体组间具有统计学差异(?2=85.421,41.766,49.080,49.093,82.737;P=0.000,P=0.000,P=0.000,P=0.000,P=0.000);进一步两两比较,两种模型各参数间差异具有统计学意义,正常腺体组及良性病变组的ADC值及MD值明显高于恶性病变组(差异具有统计学意义,P均<0.01667),正常腺体组及良性病变组的MK、AK、RK值显著低于恶性病变组(差异具有统计学意义,P均<0.01667)。ADC值与MD值呈显著正相关性(r=0.451,P<0.05)。MK、AK、RK值与ADC值呈显著负相关性(r1=-0.503,P<0.05;r2=-0.485,P<0.05;r3=-0.524,P<0.05)
  2、单指数及扩散峰度成像模型各参数的诊断效能
  绘制ADC、MK、AK、RK和MD的ROC曲线,其曲线下面积(AUC)分别是0.680、0.741、0.728、0.782、0.688,各参数在鉴别乳腺良性及恶性病变中的最佳界值分别为1.145×10-3mm2/s,0.595,0.5145,0.5465,1.615×10-3mm2/s,各参数的敏感性分别为65.9%,80.6%,80.6%,75%,81.8%;特异性分别为51.7%,63.6%,65.9%,56.8%,60.1%。
  结论:
  单指数及扩散峰度成像模型扩散加权成像所得到的参数有助于鉴别乳腺良性及恶性病变;与单指数模型相比,扩散峰度成像模型可以更加真实地反映活体组织内的水分子扩散情况,能够反映组织微环境的改变;扩散峰度成像模型所得各参数在鉴别乳腺良性及恶性病变中具有较高敏感性及特异性,高于单指数模型所得ADC值。

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