分析T1WI信号强度直方图对儿童急性淋巴细胞白血病的诊断价值

目的:探讨T1WI信号强度直方图对儿童急性淋巴细胞白血病(acute lymphocytic leukemia,ALL)的诊断价值。方法:收集2018年1—9月南京医科大学附属儿童医院血液肿瘤科确诊ALL儿童的脑磁共振(magnetic resonance imaging,MRI)资料49例(ALL组),因眩晕、头痛或癫痫入院但MRI正常的儿童脑MRI资料49例(对照组)。采用MRIcron软件和Python编写的图像分析模块获得直方图参数,用独立样本t检验分析参数。绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析各参数的鉴别诊断效能。结果:ALL组直方图的峰度、偏度、方差、平均值、最大值以及除15th T1WI值以外的10th~95th T1WI值均小于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。95th T1WI值的鉴别诊断效能最高,曲线下面积为0.956。结论:T1WI信号强度直方图可以区分ALL和正常儿童,具有临床应用价值。

相位对比电影MR成像评估婴幼儿脑血流特点

目的采用相位对比电影MR成像(PC cine MRI)观察婴幼儿颈内动脉(ICA)血流动力学特点,评估脑血流量(CBF)。方法对37例婴幼儿行MR检查,以多个编码流速度PC cine MR序列测量ICA峰值流速(V p)及血流量,计算单位体积CBF。采用Pearson线性相关分析观察周龄与ICA V p、ICA血流量、ICA直径、CBF及大脑体积之间以及ICA V p与ICA直径、心率之间的关系。结果周龄与ICA V p无明显相关(P=0.532),与ICA血流量、ICA直径、CBF及大脑体积均呈正相关,与心率呈负相关(P均<0.01)。周龄与CBF的拟合曲线中,三次多项式的R 2最高(R 2=0.612)。ICA V p与ICA直径、心率均无明显相关(P均>0.05)。结论采用PC cine MRI能无创观察婴幼儿颈内动脉血流动力学特点,可为量化评估婴幼儿脑发育情况提供更多信息。

基于直方图参数量化0~5岁正常儿童常规脑部MRI中侧脑室前后角层面脑发育轨迹的价值

目的探讨基于直方图参数量化0~5岁正常儿童常规脑部MRI中侧脑室前后角层面脑发育轨迹的价值。方法回顾性收集2014年4月至2021年11月在南京医科大学附属儿童医院接受MRI检查的300名0~5岁儿童的三种常规脑MRI数据[表观扩散系数(ADC)图、T_(1)加权成像(T_(1)WI)及T_(2)加权成像(T_(2)WI)],男154名,女146名,年龄[M(Q_(1),Q_(3))]35.57(17.98,50.66)月。以8∶2的比例按照随机序列产生方法分成训练集240名及验证集60名。训练集按年龄分为6组:≤0.5岁组,24名;>0.5~≤1岁组,21名;>1~≤2岁组,31名;>2~≤3岁组,44名;>3~≤4岁组,42名;>4~≤5岁组,78名。用MRIcron软件勾画三种MRI数据中侧脑室前后角层面的全脑作为感兴趣区,获得灰度直方图及其参数[包括平均值、最大值、最小值、偏度、峰度、众数、方差及10%~95%每间隔5%的百分位数(10th~95th)]。采用组内相关系数(ICC)评价观察者内部及观察者间测量一致性。通过Spearman相关分析及曲线拟合筛选出代表性参数。线性回归系数β表示不同年龄段发育速度。将筛选出的曲线回归模型应用于验证集,用准确率评价模型的可靠性。结果观察者内部及观察者间直方图参数整体一致性好(ICC>0.800,均P<0.001)。直方图参数ADC 10th~65th,T_(1)WI 55th~80th及T_(2)WI 10th~45th与年龄相关性较高(∣r∣分别≥0.700、0.600、0.600,均P<0.001)。ADC 30th及T_(2)WI 10th的拟合优度(R^(²)=0.871、0.873,均P<0.001)最大。脑发育趋势图显示ADC 30th及T_(2)WI 10th随年龄增长而下降,ADC 30th在2岁前变化较快,以6个月内下降最为明显,2岁后下降速度变缓;T_(2)WI 10th在1岁内快速减低,1岁后速度趋缓。ADC 30th与T_(2)WI 10th的曲线回归模型在验证集中具有较高的准确率[分别为93%(56/60)、95%(57/60)]。结论直方图参数可以量化0~5岁正常儿童常规脑部MRI中侧脑室前后角层面的脑发育轨迹,并获得反映该年龄段该层面的脑发育生长曲线。

基于小波变换的常规磁共振图像在儿童颅后窝脑肿瘤分类中的应用

目的评估基于小波变换的肿瘤全域T1加权像(T1WI)、T2WI与表观扩散系数(ADC)序列的特征参数对于鉴别儿童颅后窝三种常见脑肿瘤的价值。方法回顾性分析2014年1月至2019年2月在南京医科大学附属儿童医院就诊经病理证实的59例髓母细胞瘤、13例室管膜瘤与27例星形细胞瘤患者的术前MRI图像以及年龄、性别、症状等临床资料,进行不同序列间的配准,获得T1WI、T2WI、ADC三个序列感兴趣区的小波特征参数,得到对分类贡献排名前十的特征参数,并利用随机森林分类器进行特征训练和测试。结果对分类器贡献排名前十的小波特征均来自ADC序列,随机森林分类器在训练集中准确度100%,测试集中由排名第一和第三的小波特征构建的模型对三种脑肿瘤鉴别的准确度最优为86.8%,室管膜瘤、髓母细胞瘤和星形细胞瘤三种脑肿瘤的敏感度分别为100%、94.8%、76.9%;特异度分别为97.6%、88.0%、98.8%。结论基于肿瘤全域ADC序列感兴趣区的小波特征能提供更多量化信息,帮助鉴别儿童三种常见颅后窝脑肿瘤,诊断效能最高的是ADC序列的第6及第12个小波特征的组合。