肺恶性肿瘤与实性良性病变扩散加权成像的初步研究

论文摘要

目的:探讨DWI检查用于肺部病变的可行性并筛选最优扫描方案和b值;评估ADC值定量分析在肺恶性肿瘤和实性良性病变诊断中的应用价值;对肺癌ADC值与肿瘤细胞密度、分化程度的相关性进行初步研究。材料与方法:收集2007年7月～2008年3月间的肺恶性肿瘤和实性（solid）良性病变62例共66个病灶作为研究对象。男性38例,女性24例;平均年龄58.37±10.38岁（全距:38岁～78岁）。62例研究对象中包括肺癌47例,其中鳞癌15例、腺癌13例、小细胞癌9例、细支气管肺泡癌5例、其他类型5例;转移瘤4例（其中1例原发癌为肺腺癌,也包括在本组病例内）;良性病变12例。全部病变中,经病理证实（手术、穿刺活检、支气管镜检）55例,PET-CT结合临床诊断4例,临床确诊3例。上述病例中,12例构成不同DWI检查方案组（组1）,全部62例病例构成组2。在组1中,比较4种不同方案的DWI图像信噪比（SNR）和对比噪声比（CNR）,从中选出一个最佳扫描方案。对组2行常规MR扫描,并应用筛选出的最佳DWI扫描方案行不同b值（包括200、300、500、700和1000 s/mm2）的DWI扫描,得到各b值的DWI图和ADC图,分别测量各b值下病变的DWI信号强度、ADC值,并进行如下分析:①观察病变DWI图、ADC图表现,计算并比较不同b值组间病变SNR、CNR和ADC值,从中选出最佳b值;②应用ROC曲线比较不同b值下ADC值对肺恶性肿瘤和实性良性病变的鉴别诊断效能,并确定最佳诊断阈值;③在最佳b值下,对肺恶性肿瘤和实性良性病变进行ADC值定量分析,并对其中41例肺癌的ADC值与肿瘤细胞密度进行相关性分析。结果:①在组1中,四种扫描方案获得的SNR值和CNR值均不同且差异有统计学显著性意义（p均为0.000）,方案A的SNR值和CNR值均最大。②在组2中,随着b值的增大,DWI图像的SNR逐渐下降且差别具有统计学显著性意义（p=0.000）,b=200 s/mm2组SNR最大;而DWI图像的CNR随b值的增大呈现出先增大后减小的趋势,b=500 s/mm2组CNR最大,但无统计学显著性意义（p＞0.05）;良性病变组内和恶性病变组内ADC值均随b值增加而逐渐变小,差异均有统计学显著性意义（p=0.039、p=0.000）。③经ROC曲线分析,各b值组的ADC值均可作为良、恶性病变鉴别诊断的有效指标,以b取500s/mm2时获得的ADC值的诊断效能最大,ADC值鉴别良恶性病变的最佳阈值为1.400×10-3mm2/s,此时其敏感度和特异度分别为83.3%和74.1%。④b值为500s/mm2时,良、恶性病变组ADC值分别为（1.648±0.416）×10-3mm2/s和（1.256±0.320）×10-3mm2/s,两组ADC值的差别有统计学显著性意义（p=0.001）,恶性病变组ADC值小于良性病变组;SCLC组和NSCLC组ADC值分别为（1.064±0.196）×10-3mm2/s和（1.321±0.335）×10-3mm2/s,两组ADC值的差别有统计学显著性意义（p=0.007）,SCLC组ADC值小于NSCLC组;原发性肺癌组ADC值虽然略小于转移瘤组,但两组间的差别无统计学显著性意义（p＞0.05）;肺癌高分化、中分化、低分化三者ADC值的差别也有统计学显著性意义（p=0.001）,且高、中分化组ADC值均大于低分化组。⑤b值为500s/mm2时,肺癌ADC值与其病理级别和肿瘤细胞密度均呈负相关（r=-0.502,p=0.000;r=-0.652,p=0.000）。结论:采用相控阵线圈和ASSET技术对肺恶性肿瘤和实性良性病变行DWI检查切实可行,当b值取0、500 s/mm2时,DWI图像效果最好,并且ADC值的诊断效能最高;ADC值定量分析在一定程度上有助于病变的定性诊断,具有能够鉴别肺内良、恶性病变的潜力,并且在一定程度上对肺癌的病理级别和肿瘤细胞密度有提示作用,是常规MR检查的一个有益补充。

论文目录

• 中文摘要
• Abstract
• 符号说明
• 前言
• 一、肺恶性肿瘤和实性良性病变DWI检查的最佳扫描方案及b值筛选
• 1.1 对象和方法
• 1.2 结果
• 1.3 讨论
• 1.4 小结
• 二、DWI对肺恶性肿瘤与实性良性病变的评估及其与病理相关性分析
• 2.1 对象和方法
• 2.2 结果
• 2.3 讨论
• 2.4 小结
• 结论
• 参考文献
• 发表论文和参加科研情况说明
• 综述
• MR扩散加权成像在体部肿瘤中的应用
• 综述参考文献
• 致谢