【摘 要】
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目的 评估不同数学模型多b值扩散加权成像(diffusion-weighted imaging,DWI)在预测子宫内膜癌(endometrial cancer,EC)淋巴血管侵犯(lymphovascular space invasion,LVSI)中的能力.方法 收集2019年9月至2021年5月期间接受多b值DWI盆腔磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)检查的患者61例.测量并比较表观扩散系数(apparent-diffusion-coefficient,ADC)
【机 构】
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湖南省妇幼保健院放射科,湖南长沙 410008
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目的 评估不同数学模型多b值扩散加权成像(diffusion-weighted imaging,DWI)在预测子宫内膜癌(endometrial cancer,EC)淋巴血管侵犯(lymphovascular space invasion,LVSI)中的能力.方法 收集2019年9月至2021年5月期间接受多b值DWI盆腔磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)检查的患者61例.测量并比较表观扩散系数(apparent-diffusion-coefficient,ADC)、双指数模型参数(D、D*和f)和拉伸指数模型参数(DDC和α),分析经病理证实的预后相关危险因素:组织学分级和淋巴血管侵犯(lymphovascular space invasion,LVSI).进行受试者工作特征曲线评估不同模型参数在预测EC肿瘤分级和LVSI中的诊断性能.通过多元Logistic回归模型确定EC肿瘤分级和LVSI相关DWI模型参数.使用组内相关系数(ICC)评估观察者间一致性.结果 高级别组的ADC、D、f和DDC显著低于低级别组(AUC:0.699～0.882,P＜0.05).与没有LVSI的肿瘤相比,有LVSI肿瘤的ADC、D*、f和DDC值显著降低(AUC:0.671～0.759,P＜0.05).联合f和DDC在区分高级别和LVSI肿瘤方面具有最大AUC(0.895、0.797).多元Logistic回归分析显示,f和DDC均可作为肿瘤分级和 LVSI 独立相关的预测因子.ICC 分析显示,D(ICC=0.973;95％CI=0.956～0.985)、D*(ICC=0.911;95％CI=0.851～0.946)、ADC(ICC=0.968;95％CI=0.947～0.980)、f(ICC=0.957;95％CI=0.922～0.974)、DDC(ICC=0.947;95％CI=0.912～0.968)和 α 值(ICC=0.931;95％CI=0.884～0.958)的观察者间一致性非常好.结论 不同数学模型多b值DWI是一种有用且无创的方法,可用于预测EC预后相关的高组织学分级和LVSI,具有更全面的生物学信息.
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