磁共振弥散成像的ADC直方图对子宫内膜癌分级分期及Ki⁃67表达的评估价值

目的:分析磁共振弥散表观弥散系数(ADC)直方图参数与子宫内膜癌的病理分级、分期及Ki⁃67表达的相关性,探讨ADC直方图的应用价值。方法:南通大学附属医院2016年1月至2022年10月的110例子宫内膜癌患者纳入研究,术前完成3 T磁共振弥散成像并由工作站获取ADC图,术后均有病理分级、分期以及Ki⁃67表达水平。Mann⁃Whitney U检验用于评估不同组之间ADC直方图参数的差异。通过Pearson相关分析评估Ki⁃67表达与ADC直方图参数之间的相关性。使用受试者工作特征(ROC)曲线分析评估不同组间差异参数的诊断性能。结果:(1)子宫内膜癌病理高、中、低分化组的ADCmean、ADCske和ADCkur分别为(1.37±0.53)×10^(-3)mm^(2)/s、1.36±0.52、1.70±0.64,(0.92±0.50)×10^(-3)mm^(2)/s、0.92±0.51、1.10±0.54,(0.73±0.40)×10^(-3)mm^(2)/s、0.73±0.41、0.86±0.41;国际妇产科联盟(FIGO)分期Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ期的ADCmean、ADCske、ADCkur分别为(1.38±0.53)×10^(-3)mm^(2)/s、0.11±0.69、0.38±1.79,(1.01±0.49)×10^(-3)mm^(2)/s、0.15±0.73、0.36±1.33,(0.74±0.40)×10^(-3)mm^(2)/s、0.06±0.47、0.59±0.55,(0.56±0.29)×10^(-3)mm^(2)/s、0.07±0.47、0.52±0.57。不同级及不同分期肿瘤之间的ADC直方图参数存在统计学差异。淋巴结阳性及阴性组的ADCmean、ADCske、ADCkur分别为(0.62±0.25)×10^(-3)mm^(2)/s、0.01±0.56、0.56±0.59,(1.14±0.55)×10^(-3)mm^(2)/s、0.03±0.72、0.28±1.46。淋巴结阳性组ADC参数显著低于淋巴结阴性组。(2)ADCmean、ADC10th、ADC50th、ADC90th和Ki⁃67表达之间存在显著的负相关。(3)在盆腔淋巴结阳性组与阴性组的ROC曲线分析中,ADCmean、ADC10th、ADC50th、ADC90th的曲线下面积(AUC)分别为0.816、0.776、0.803、0.834,ADC90th的AUC与ADC10th、ADC50th间有统计学差异。结论:ADC直方图定量参数有助于预测子宫内膜癌的分级、分期和淋巴结转移,也有助于肿瘤Ki⁃67表达的评估。

基于扩散峰度成像序列平均扩散峰度图的影像组学列线图在鉴别乳腺良恶性肿块中的应用

目的探讨基于磁共振扩散峰度成像(DKI)序列平均扩散峰度(MK)图像影像组学特征构建列线图模型术前预测乳腺肿块良恶性的价值。方法纳入2018年1月至2022年12月于上海交通大学附属第六人民医院术前行DKI检查的乳腺肿块患者129例。根据术后病理分为良性组55例和恶性组74例,按照7:3随机分为训练集87例和验证集42例。基于MK图像提取肿块的影像组学特征,构建影像组学模型。使用逻辑回归(LR)算法结合影像组学特征和独立临床危险因素构建列线图模型,并绘制受试者特征曲线(ROC)以评估各模型的诊断效能。结果最后共筛出3个影像组学特征和2个临床特征来构建模型。在测试队列中,列线图模型曲线下面积(AUC)为0.947,明显高于影像组学模型(AUC:0.854)和临床模型(AUC:0.789),显示出最佳效能(均P<0.05)。结论联合影像组学和临床特征构建的列线图模型能够更好地在术前鉴别乳腺肿块的良恶性。

DCE-MRI联合DWI对子宫内膜癌病理分级的诊断价值

目的:探讨磁共振动态对比增强成像(DCE-MRI)联合弥散加权成像(DWI)评估子宫内膜癌病理分级的临床价值。方法:接受手术治疗的子宫内膜癌患者81例,术前均行DCE-MRI和DWI检查,比较高级别和低级别子宫内膜癌Ktrans、Kep及ADC值,分析DCE-MRI联合DWI在子宫内膜癌病理分级诊断中的价值。结果:高级别子宫内膜癌Ktrans、Kep和ADC值明显低于低级别患者,差异均有统计学意义(P<0.001),高级别与低级别子宫内膜癌Ve值比较,差异无统计学意义(P>0.05)。DCE-MRI参数Ktrans、Kep与DWI参数ADC的ROC曲线下面积(AUC)比较,差异均无统计学意义(P>0.05),Ktrans、Kep与ADC联合诊断的AUC大于单一参数,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论:磁共振DCE及DWI能较好评估子宫内膜癌的病理分级,联合诊断效能更佳。