3T磁共振动态增强与弥散加权成像在肌骨良恶性病变中的应用

摘要

[研究目的] 1、利用高场强（3.0T）磁共振LAVA动态增强扫描技术，研究肌骨系统良、恶性病变的形态学及血流动力学特征，探讨MRI信号、时间-信号强度曲线（TIC）的最大线性斜率（SSmax）和曲线类型、病灶边缘-中心灌注差异率（Rrim-cen）和血管形态等指标在鉴别肌骨系统良、恶性病变中的价值。 2、采用ASSET技术对肌骨系统良、恶性病变进行DWI检查，探讨在不同b值时，ADC值定量分析在鉴别肌骨系统良、恶性病变的应用价值。 [材料和方法] 1、研究对象; 2008年7月-2009年2月到我院进行MRI检查且未经放疗、化疗并经临床和病理证实的肌骨系统病变患者35例。 2、检查方法; （1）平扫：轴位、冠状面或矢状面采用快速自旋回波（fast spin echo，FSE）T1WI和T2WI序列，根据病灶选择脂肪抑制（Fat Suppression，FS）序列。轴位T1WI：450/7.5 ms，层厚5-8mm，层间隔1.5mm，NEX=2.0，矩阵416×256，FOV=30cm×30cm；T2WI：TR/TE=4000/135ms，层厚5-8mm，层间隔1.5mm，NEX=4.0，矩阵320×192，FOV=30cm×30cm。矢状或冠状位T1WI：450/7.3 ms，层厚4mm，层间隔1mm，NEX=2.0，矩阵416×256，FOV=32cm×32cm；T2WI：TR/TE=4000/135ms，层厚4mm，层间隔1mm，NEX=4.0，矩阵320×192，FOV=32cm×32cm。 （2）弥散加权成像（DWI）：在动态增强扫描前进行，扫描前先匀场校正，弥散敏感梯度加在X、Y、Z轴3个方向上，采用并行采集平面回波序列（ASSET-EPI），扫描参数：TR/TE=2000/52.6ms，层厚6mm，层间隔1mm，矩阵128×128，NEX=4.0，FOV=32cm×32cm，弥散敏感系数（b）值分别取300s/m㎡、600s/m㎡、800s/m㎡和1000s/m㎡。 3、图像处理及分析; 将原始数据传至GEADW4.3工作站，动态增强扫描图像运用Functool SER软件制作时间一信号强度曲线（TIC）、最大线性斜率图和正性强化积分图。感兴趣区（ROI）选择肿瘤边缘与中心最高灌注区、正常肌肉、周围动脉和静脉，尽量避开液化坏死、钙化及血管所在区域，分析TIC曲线类型和计算最大线性斜率（SSmax）、病灶边缘.中心灌注差异率（Rrim-cen）等指标；用Reformat软件进行三维血管重建，观察病灶血管形态。弥散加权成像运用Functool DWI软件自动生成DWI图及ADC图。在DWI及ADC图上测量病灶及周围正常肌肉的ADC值，各测3次，计算平均值。 [结果] 1、病理; 良性肿瘤12例，非肿瘤病变8例；恶性肿瘤15例。其中骨骼病变20例，软组织病变15例。 2、常规MRI; 良、恶性病变在病灶周围有无水肿和内部有无液化坏死方面的差异有显著性意义（P值均<0.05），周围水肿明显的病变中70％为恶性病变，周围无水肿的病变中93.3％为良性病变；内部出现液化坏死的病变中83.3％为恶性病变，内部无液化坏死的病变中78.3％为良性病变。以周围水肿和液化坏死诊断肌骨系统恶性病变的灵敏度、特异度、准确度、阳性预测值、阴性预测值分别为93.3％、70.0％、80.0％、70.0％、93.3％和66.7％、90.0％、80.0％、83.3％、78.3％。病灶的最大径、边界、T1和T2信号特征、有无出血及静态增强形态对肌骨系统良、恶性病变的鉴别无显著性意义。 3、LAVA动态增强扫描; （1）TIC曲线类型：良性病变中2例（10％）表现为Ⅰ型曲线，13例（65％）表现为Ⅱ型曲线，5例（25％）表现为Ⅲ型曲线；恶性病变中1例（6.7％）表现为Ⅲ型曲线；12例（80％）表现为Ⅳ型曲线，2例（13.3％）表现为Ⅴ型曲线；TIC曲线类型在肌骨系统良、恶性病变中的分布有显著性差异（X2=31.597，P=0.000），以Ⅳ型和Ⅳ型TIC曲线诊断肌骨系统恶性病变的特异度100.0％、灵敏度93.3％、准确度97.1％、阳性预测值100.0％、阴性预测值95.2％。 （2）最大线性斜率（SSmax）和病灶边缘-中心灌注差异率（Rrim-cen）：良性病变的边缘最大线性斜率（SSmax-rim）和中心最大线性斜率（SSmax-cen）无显著性差异（t=0.233，P=0.819），而恶性病变的SSmax-rim显著大于SSmax-cen（t=2.684，P=0.018）；良、恶性病变的SSmax-cen无显著性差异（Z=-1.067，P=0.286），而恶性病变的SSmax-rim显著大于良性病变的SSmax-rim（t=-3.258，P=0.003）；恶性病变Rrim-cen显著高于良性病变Rrim-cen（t=-2.074，P=0.046）；以SSmax-rim≥8.671、Rrim-cen≥0.0365诊断肌骨系统恶性病变的灵敏度、特异度、准确度、阳性预测值、阴性预测值分别为80.0％、65.0％、71.4％、63.2％、81.3％和80.0％、60.0％、68.6％、60.0％、80.0％。 （3）多平面血管重建（MPR）：肿瘤染色在肌骨系统良、恶性病变间有显著性差异（P=0.000），无或有少量肿瘤染色的病灶100％或88.9％为良性病变，有明显肿瘤染色的病灶82.4％为恶性病变，以肿瘤染色诊断肌骨系统恶性肿瘤的灵敏度、特异度、准确度、阳性预测值、阴性预测值为93.3％、85.0％、88.6％、82.4％、94.4％；而供血动脉的显示、病灶血管分布、周围血管改变及静脉早显等征象在肌骨系统良、恶性病变间无显著性差异。 4、弥散加权成像; （1）不同b值下ADC值定量分析; b=300s/m㎡时，肌骨系统良、恶性病变和正常肌肉间ADC值差异无统计学意义（P=0.075），而b=600、800、1000s/m㎡时，各组间ADC值差异有统计学意义（P=0.025、0.021、0.002）；b=600s/m㎡时，良、恶性病变ADC值存在显著性差异（P=0.019），恶性病变ADC值<良性病变ADC值，而正常肌肉与良性和恶性病变之间ADC值均无显著性差异（P=0.317、0.112）；当b=800和1000s/m㎡时，良性和恶性病变、恶性病变和正常肌肉ADC值存在显著性差异（b值=800s/m㎡时，P=0.028、0.044；b值=1000s/m㎡时，P=0.004、0.005），恶性病变ADC值<良性病变ADC值和恶性病变ADC值<正常肌肉ADC值，而良性病变和正常肌肉ADC值无显著性差异（b值=800s/m㎡，P=0.678；b值=1000s/m㎡时，P=0.516）。 （2）不同b值下的ADC值定量分析诊断效率和ADC阈值的确定; b=600s/m㎡时ROC曲线下面积（Az600）=0.805（P=0.002）；b=800s/m㎡时Az800=0.753（P=0.011），b=1000s/m㎡时Az1000=0.823（P=0.001），b=600、800、1000s/m㎡时，ADC值用于诊断肌骨系统恶性病变均具有显著性意义，随着b值的增大ADC值逐渐减小，ADC值越小诊断肌骨系统恶性病变的可能性越大，而b值=1000s/m㎡时，ADC值诊断肌骨系统恶性病变的效率最高。b=600s/m㎡时，以ADC值≤1.473×10-3m㎡/s和b=1000s/m㎡时，以ADC值≤1.272×10-3m㎡/s诊断肌骨系统恶性病变的灵敏度、特异度、准确度、阳性预测值、阴性预测值均为73.3％、85.0％、80.0％、78.6％、81.0％，高于b=800s/m㎡时，以ADC值≤1.338×10-3m㎡/s诊断肌骨系统恶性病变的灵敏度（73.3％）、特异度（75.0％）、准确度（74.3％）、阳性预测值（68.8％）、阴性预测值（78.9％）。 [结论] 1、平扫结合增强扫描能较好地显示肌骨系统良、恶性病变的形态学特征。病灶内部液化坏死和周围有水肿可作为区分肌骨系统良、恶性病变的MRI征象，而病灶的最大径、边界、T1和T2信号特征、有无出血及静态增强模式则不能区分肌骨系统良、恶性病变。 2、应用LAVA序列进行肌骨系统病变多时相动态增强扫描可以获得较好的形态学和血液动力学信息。TIC曲线类型在良、恶性病变间的分布有显著性差异，Ⅳ和Ⅴ型曲线能较好地诊断肌骨系统恶性病变；肌骨系统恶性病变边缘区的血管化程度和血流灌注比中心区高，同时也高于良性病变；MPR能清晰显示肿瘤血管形态，肿瘤染色还可区分良、恶性病变，对临床有指导意义。 3、弥散加权成像是一种快速可行并行之有效的检查方法，ADC值定量分析有助于肌骨系统良、恶性病变的鉴别诊断，b值=300s/m㎡时，由于受血流灌注影响，不能区分肌骨系统良、恶性病变；b=600、800、1000s/m㎡时，ADC值可以用于鉴别肌骨系统良、恶性病变，恶性病变ADC值小于良性病变ADC值；ADC值随着b值的增大而变小，DWI用于肌骨系统良、恶性病变鉴别时b值取1000s/m㎡诊断效率更高。

目录

文摘

英文文摘

声明

前 言

1.材料与方法

2.结 果

2.1病理

2.2常规MRI

2.3动态增强扫描

2.5不同诊断指标的评价

2.4弥散加权成像

2.4.1不同b值下ADC值定量分析

2.4.2不同b值下ADC值定量分析的诊断效率和ADC阈值的诊断价值一

2.4.2不同b值下ADC值定量分析的诊断效率和ADC阈值的诊断价值二

3.讨论

4.结 论

参考文献

全文总结

附录：中英文缩略语对照表

攻读学位期间发表论文

致 谢

统计学审稿证明