扩散峰度加权成像评估前列腺癌恶性程度的价值

Evaluation of malignant degree of prostate cancer by diffusion kurtosis weighted imaging

目的分析扩散峰度加权成像评估前列腺癌恶性程度的价值。方法收集110例经手术病理证实为前列腺癌且癌灶直径大于0.5cm的患者资料,患者治疗前行3T-MR及DKI扫描,b值为0、300、700、1400、2100 s/mm^(2),后处理软件进行图像处理,兴趣区选择方法为对照手术病理切片发现肿瘤位置,在DWI图像逐层勾画全肿瘤感兴趣区,其中利用DKI模型进行histogram分析分别扩散系数D_(app)与扩散峰度K_(app)。采用t检验及Spearman相关分析鉴别低侵袭(GS≤6)及中-高侵袭组(GS≥7),组间行受试者工作特征(Receiver Operating Characteristic ROC)分析。结果手术标本共发现体积大于0.5cm癌灶低级别癌灶49枚,高级别癌灶77枚。扩散系数D_(app)与扩散系数K_(app)与前列腺癌Gleason评分具有统计学意义(P<0.05)。K_(app)与GS呈正相关,而D_(app)具有较K_(app)相反的趋势,恶性程度越高D_(app)值越低。ADC与D_(app)趋势一致,两者线性相关。参数间比较基于ROC分析,发现K_(app)较D_(app),ADCs诊断效能高,曲线下面积、敏感性、特异性较其余参数高(K_(app)0.889;74.1%;93.9%vs D_(app)0.765;61.0%;79.6%;P<0.05;vs.ADCs 0.738;71.4%;P<0.05)。结论DKI模型用于前列腺癌GS的鉴别,并可成为可靠的评估前列腺癌恶性程度的无创性检查方式。K_(app)较其它所有参数具有更好的区分前列腺癌恶性程度的临床诊断效能。