文摘目的探讨增强T2^(*)加权血管成像(enhanced T2 star-weighted angiography,ESWAN)序列中R2^(*)值、相位值、幅度值在T2WI低信号肾脏病变良恶性鉴别诊断中的可行性。材料与方法回顾性收集行ESWAN检查、经病理组织学证实的145例T2WI低信号肾脏病变患者(共145个病灶,恶性病变112个,良性病变33个)的术前MRI图像。在肿瘤最大面积的层面上绘制肿瘤T2WI低信号的感兴趣区。通过Kruskal-Wallis检验、卡方检验对参数进行比较,将有统计学意义的参数进行联合,通过多变量logistic回归建立模型,分析差异有统计学意义的参数,并且绘制其鉴别T2WI低信号肾脏病变良恶性的受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线,采用DeLong检验评价其诊断效能。结果R2^(*)值和幅度值鉴别T2WI低信号肾脏病变良恶性差异具有统计学意义(P=0.001)。R2^(*)值的ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.891[95%置信区间(confidence interval,CI):0.829~0.937,P<0.001],敏感度、特异度分别为97.3%、72.7%;幅度值的AUC为0.869(95%CI:0.803~0.920,P<0.001),敏感度、特异度分别为86.6%、81.8%;相位值的AUC为0.563(95%CI:0.478~0.645,P=0.249),敏感度、特异度分别为67.9%、54.6%;R2^(*)值联合幅度值的AUC为0.886(95%CI:0.823~0.933,P<0.001),敏感度、特异度分别为97.3%、72.7%;R2^(*)值联合病变长径的AUC为0.894(95%CI:0.832~0.939,P<0.001),敏感度、特异度分别为92.0%、81.8%;幅度值联合病变长径的AUC为0.858(95%CI:0.790~0.910,P<0.001),敏感度、特异度分别为75.9%、90.9%。结论R2^(*)值、R2^(*)值联合病变长径、R2^(*)值联合幅度值是鉴别T2WI低信号肾脏病变良恶性的有效方法,R2^(*)值联合病变长径具有更好的诊断性能。
文摘目的探讨MRI检查T2加权成像(T2-weighted imaging,T2WI)及弥散加权成像(diffusion-weighted imaging,DWI)图像纹理参数与宫颈鳞状细胞癌放化疗疗效的相关性。方法回顾性纳入2015年2月至2016年1月北京协和医院接受放化疗的宫颈鳞状细胞癌患者,并根据其预后分为疾病进展组和疾病稳定组。采用TexRAD软件对两组患者放化疗前T2WI、DWI序列图像进行纹理分析,得到空间尺度滤波器(spatial scale filter,SSF)半径值为2、4、6的图像纹理参数。比较两组患者图像纹理参数差异,采用多因素Cox回归分析图像纹理参数与宫颈鳞状细胞癌患者放化疗疗效的相关性。采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析各图像纹理参数预测宫颈鳞状细胞癌放化疗后疾病进展的性能。结果共121例符合纳入和排除标准的宫颈鳞状细胞癌患者入选本研究。其中疾病进展组46例,疾病稳定组75例。T2WI序列图像中,疾病进展组与疾病稳定组患者的图像纹理参数均值(SSF2、SSF4、SSF6)、偏度(SSF2、SSF4)、熵(SSF4、SSF6)均有显著性差异(P均<0.05);DWI序列图像中,疾病进展组与疾病稳定组患者的图像纹理参数均值(SSF2、SSF4、SSF6)、偏度(SSF4、SSF6)、峰度(SSF2、SSF4)均有显著性差异(P均<0.05)。多因素Cox回归分析结果显示,T2WI序列图像纹理参数均值(SSF2、SSF4、SSF6)及DWI序列图像纹理参数均值(SSF2、SSF6)、熵(SSF2、SSF4、SSF6)、偏度(SSF4、SSF6)与宫颈鳞状细胞癌放化疗疗效具有相关性(P<0.05)。ROC曲线分析结果显示,图像纹理参数均值(T2WI-SSF2、T2WI-SSF4、T2WI-SSF6、DWI-SSF2、DWISSF6)、偏度(DWI-SSF6)可预测宫颈鳞状细胞癌放化疗后的疾病进展,曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.625~0.746。其中,均值(T2WI-SSF4)的预测效能最高(AUC:0.746),其次为均值(T2WI-SSF2,AUC:0.725)、均值(T2WI-SSF6,AUC:0.703)。结论基线MRI检查T2WI、DWI图像纹理参数与宫颈鳞状细胞癌放化疗疗效具有相关性,其均值、偏度可预测宫颈鳞状细胞癌放化疗后疾病进展,且以均值的预测效能最高。
