剪切波弹性成像检测正中神经病变初步应用及其对腕管综合征诊断价值的研究

摘要

目的:
　　本研究探讨剪切波弹性成像（shear wave elastography，SWE）技术评价正中神经病变的临床应用可行性，并进一步探讨该技术对腕管综合征的诊断价值。
　　方法:
　　选取2013年12月-2014年5月于我院神经内科门诊因手麻就诊的85例患者，均行正中神经电生理检查。根据电生理检查结果及临床症状将患者分为两组：糖尿病周围神经病变组（Diabetic peripheral neuropathy，DPN组），腕管综合征组（Carpal tunnel syndrome，CTS组）。同期选取性别、年龄相匹配无上肢外伤史、高血压、糖尿病等可能引起外周神经疾病的健康成人73例为对照组。采用法国声科影像（Supersonic Imagine）公司Aixplorer型彩色超声诊断仪，探头频率4～15 MHz。扫查时先利用横断面识别正中神经后，将探头旋转90°纵行扫查，在测量点分别启动SWE模式，测量感兴趣区内（Region of interests，ROI）正中神经杨氏模量值。获取数据过程中，探头始终保持稳定。测量平面选取两个，即腕部腕管入口处豌豆骨水平和前臂区距离腕横纹上5cm处；记录三组数据：①豌豆骨水平正中神经弹性模量均值（WEmean）；②前臂区距离腕横纹上方5cm处正中神经弹性模量均值（FEmean）；③该平面同一ROI内，正中神经与指浅屈肌腱二者的弹性模量均值比（FRatio）。比较各组间弹性参数的差异，绘制ROC曲线，获取弹性参数的诊断界点，并对其诊断效能进行评价。
　　结果:
　　1.所有受检神经Q-BOX内颜色填充均匀，图像质量清晰，对照组及DPN的神经弹性图，神经区域表现为以蓝色和蓝色夹杂绿色为主；CTS组的神经弹性图，神经区域多表现为蓝色偏黄，偏红为主。
　　2.SWE测量85例患者的261根正中神经的弹性参数值均获得成功。 WEmean、FEmean及FRatio（对照组）测值为47.37±14.16、44.97±13.37、1.59±0.69；WEmean、FEmean和FRatio（DPN组）测值为52.08±20.02、48.83±18.61、1.77±0.96；WEmean、FEmean和FRatio（CTS组）测值为68.24±27.01、59.65±29.90、2.06±1.23。
　　3.SWE所得弹性参数在三组间两两比较，腕管综合征组MN弹性模量均值高于对照组（P<0.001），并高于糖尿病周围神经病变组（P<0.05），而糖尿病周围神经病变组MN弹性模量均值与对照组比较，差异无统计学意义（P>0.05）。
　　4.弹性参数WEmean、FEmean和FRatio诊断腕管综合征的最佳截断值分别为61.53Kpa、58.34Kpa和2.28，三种弹性参数诊断的敏感性83.12％、80.26%、73.31%，特异性分别为76.25%、80.19%、65.27%。
　　5.腕管综合征组弹性参数WEmean、FEmean和FRatio的ROC曲线下面积分别为0.886、0.845、0.750，AUC进一步通过Z检验分析表明：WEmean与FRatio的曲线下面积比较，差异具有统计学意义（Z=2.742，P=0.006），FEmean与FRatio的曲线下面积比较，差异具有统计学意义（Z=2.131，P=0.033），结合灵敏性和特异性综合考虑，WEmean、FEmean二者的诊断效能相近，且均高于FRatio。
　　结论:
　　1.SWE技术可以对正中神经的硬度进行评估，它能够定量反映神经硬度。
　　2.糖尿病周围神经病变组正中神经硬度未体现出变化，而腕管综合征组正中神经硬度显著增加。
　　3.弹性参数WEmean、FEmean和FRatio可用于定量检测腕管综合征神经的硬度，为诊断该疾病提供理论参考依据。
　　4.弹性参数WEmean、FEmean对于腕管综合征具有较好的诊断效能，且优于FRatio，提示弹性参数从生物力学角度可做为新的诊断指标，为临床判断正中神经病变提供参考。

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缩略语表

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前言

文献回顾

1.糖尿病周围神经病变及腕管综合征流行病学特点、病理机制以及临床诊断

2. 外周神经影像学检查研究现状

3. 正中神经、腕管解剖及超声表现

4. 超声弹性成像分类及相关概念

5. 超声弹性成像评估肌骨疾病研究现状

引言

1资料与方法

1.1实验对象

1.2实验仪器

1.3方法

2统计分析

3结果

3.1一般资料比较

3.2 正中神经SWE表现

3.3 实验组和对照组正中神经各弹性参数测值结果与组间比较

3.4 CTS组患者的各弹性参数ROC曲线

4讨论

4.1 SWE技术评价正中神经病变的临床应用可行性

4.2 SWE对腕管综合征的诊断价值

小结

参考文献

附录

个人简历和研究成果

致谢