【摘 要】
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目的:探讨ZooMit-DWI在肺癌成像中的可行性,及在肺癌不同病理类型及分化程度鉴别中的初步应用。方法:前瞻性收集76例疑诊肺癌患者的临床、影像及病理资料,所有患者均进行常规 DWI（Conventional DWI,C-DWI）和 ZooMit-DWI（Z-DWI）,并分别测量其ADC值。比较两种成像序列的图像质量,评估不同观察者测量ADC值的一致性。分析两种DWI成像序列在不同肺癌病理类型及
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目的:探讨ZooMit-DWI在肺癌成像中的可行性,及在肺癌不同病理类型及分化程度鉴别中的初步应用。方法:前瞻性收集76例疑诊肺癌患者的临床、影像及病理资料,所有患者均进行常规 DWI（Conventional DWI,C-DWI）和 ZooMit-DWI（Z-DWI）,并分别测量其ADC值。比较两种成像序列的图像质量,评估不同观察者测量ADC值的一致性。分析两种DWI成像序列在不同肺癌病理类型及中高分化、低分化肺癌中的ADC值差异。结果:（1）最终入组63例患者,其中小细胞癌9例,鳞癌20例,腺癌34例;（2）ZooMit-DWI主观图像质量评分及图像信噪比、对比度、对比噪声比均较常规DWI图像高（p＜0.05）。（3）不同观察者测量C-DWI与Z-DWI图像ADC值的ICC分别为 0.746（95%CI,0.61-0.84）、0.886（95%CI,0.82-0.93）。（4）小细胞癌、鳞癌、腺癌的ZooMit-ADC平均值三组之间两两比较差异均有统计学意义（p＜0.05）。常规ADC平均值在小细胞癌组和鳞癌组（p＜0.05）、腺癌组（p＜0.05）之间的差异有统计学意义,而在鳞癌组和腺癌组之间的差异没有统计学意义（p＞0.05）;（5）ZooMit-ADC值及常规ADC值在肿瘤中高分化组、低分化组差异均有统计学意义（p＜0.05）,ROC曲线显示AUC值分别为0.897、0.776。结论:ZooMit-DWI序列对肺癌成像的图像质量及ADC值测量的可重复性均优于常规DWI序列,并在肺癌不同病理类型及组织分化程度的鉴别诊断中较常规DWI表现更加优异,有益于肺癌患者的术前精准个性化治疗。目的:探讨增强前T1mapping和DWI成像在鉴别肺癌病理类型、分化程度方面的价值及其与免疫因子ki-67蛋白表达的相关性的研究。方法:本研究共收集2020年5月至2021年6月期间连续78例接受胸部磁共振成像（MRI）扫描的疑似肺癌患者。两名放射科医生独立分析了每个病变的ADC和T1值。生成组内相关系数（ICC）和Bland-Altman图,以评估病变中T1值、ADC值观察者间的一致性。分析不同病理类型、中高分化肺癌与低分化肺癌之间ADC、T1值的差异,并采用受试者工作特征（ROC）曲线分析其诊断效果。收集ADC值、T1值与ki-67 蛋白表达指数之间的相关性。结果:ADC值和T1值的观察者间一致性良好（ICC分别为0.820、0.942）。小细胞癌与鳞癌（p＜0.05）、腺癌（p＜0.05）之间的ADC值差异有统计学意义,而鳞癌与腺癌之间的差异无统计学意义（p＞0.05）。小细胞癌（p＜0.05）、鳞癌（p＜0.05）和腺癌之间的T1值差异有统计学意义,而鳞癌和小细胞癌（p＞0.05）之间的T1值差异没有统计学意义。中高分化组与低分化组的ADC和T1值差异有统计学意义（p＜0.05）。ROC曲线显示,T1联合ADC值对肿瘤的中高分化程度（AUC=0.912）具有较高的诊断价值。Pearson相关分析显示,T1值与Ki-67指数显著正相关（r=0.66,p＜0.001）,ADC值与Ki-67指数显著负相关（r=-0.45,p＜0.01）。结论:T1和ADC值可用于帮助对肺癌的病理类型和分化程度的鉴别诊断并显示出与Ki-67蛋白表达指数有不同程度的相关性。
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