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Eur J Radiol:哪些因素影响了乳腺病变的IVIM和DKI参数?

来源 2024-02-13 20:36:03 医疗资讯

多项研究显示,扩散加权成像(DWI)对诊断和区分乳腺病变非常有价值。与传统的DWI相比,在做体素内非相干运动(IVIM)成像临床上使用了多种b值,低b值的信号强度(例如0-200s/mm2)代表了组织中的毛细血管微循环和水扩散。另一方面,信号强度在较高的b值时更能说明组织的扩散性。为了对肿瘤的微环境进行无创评估,IVIM模型使用双指数方法来独立解决真实扩散系数(ADCslow)和伪扩散系数(ADCfast),同时还有微血管体积分数(f)。因此,IVIM可以区分微循环灌注和组织中水分子的扩散。许多研究集中在IVIM在识别恶性和良性乳腺肿瘤的临床应用监测治疗反应以及与预后因素的相关性。在传统的DWI中,水分子的扩散遵循高斯分布,因此b值会影响ADC值。当b值较大时(>1000s/mm2),水分子的扩散遵循非高斯分布。有研究显示,DKI模型在确定病变中水分子的扩散方面更为准确。DKI使用的常见参数包括平均峰度(MK)和平均扩散率(MD)。MK代表峰度,代表对高斯分布的偏离程度,MD表示扩散率,代表对非高斯偏差进行校正的扩散系数。许多研究表明,DKI可以识别恶性病变,提高传统乳腺MRI技术的诊断效果。

然而,由于存在几个问题,IVIM和DKI参数的应用是十分困难的。首先,感兴趣区域(ROI)的放置高度依赖于操作者。以前的研究大多只评估了经验丰富的放射科医生之间的观察者间和观察者内的一致性,而没有评估具有不同经验的放射科医生的观察者间一致性或诊断表现。然而,ROI的放置不应该只集中在有经验的放射科医生身上,也应该集中在不同经验水平的放射科医生身上。另一方面,在大多数临床工作中,参数最初是由初级放射医师测量的。其次,无论是IVIM还是DKI,在乳腺病变中都没有统一的ROI位置。因此,所报道的参数阈值和准确度值在不同的研究之间是有意义的。


近日,发表在Eur J Radiol杂志的一项研究探讨了具有不同经验的放射科医生对IVIM和DKI参数的观察者间和观察者内的一致性,并评估了ROI放置和放射科医生的经验对IVIM和DKI参数诊断性能的影响,同时根据肿块和NME对良性和恶性病灶进行评估。

本项研究回顾性地评估了131名患者的138个病变。IVIM和DKI参数值是由三位具有不同经验的放射科医生使用两种不同的ROI放置方法独立测量的。IVIM参数包括扩散系数(ADCstand)、真实扩散系数(ADCslow)、假性扩散系数(ADCfast)和灌注分数(f)。DKI参数包括平均扩散率(MD)和平均峰度(MK)。每位放射学家对病变进行了两次测量,间隔时间为3个月。研究利用类内相关(ICC)来确定阅读者之间和阅读者内部对质量和NME的一致性。ROC分析比较了不同放射医师之间、ROI方法之间以及质量和NME之间参数的诊断性能。 

在肿块病变中,所有参数的观察者之间和观察者内部的一致性都很好(ICC:0.800-989)。在NME中,所有参数的观察者之间的一致性基本达到完美(ICC:0.703-877),高级和中级放射医师的观察者内部一致性基本达到完美(ICC:0.748-931),初级放射医师的观察者内部一致性为中等至基本(ICC:0.569-784)。资深放射医师测量的小ROI中ADCslow(Z=2.209,P=0.023)、MD(平均扩散率)(Z=2.887,P=0.004)和MK(平均峰度)(Z=2.080,P=0.038)对NME的诊断性能优于初级放射医师的。高级放射医师(Z = 2.281,P = 0.023)和中级放射医师(Z = 2.867,P = 0.0041)测量的大ROI的ADCslow对肿块病变的诊断性能优于初级放射医师。ADCslow、ADCstand、MD和MK的诊断性能在两种ROI放置方法之间没有显示出明显差异(P>0.05)。 


 
 (a-f) 一名40岁的女性,右乳DCIS。(a)DCE-MRI显示一个具有节段性分布的NME区域。(b, c)在IVIM图像(b)和DKI图像(c)上自由划定ROI以覆盖最大的肿瘤尺寸。(d-f)自动计算ADC慢速图、MK图和MD图

本项研究表明,观察者的经验可以影响ROI的选择,使用不同方法测量的ADCslow、ADCstand、MD和MK的诊断性能显示出同等的诊断性能。

原文出处:

Lifang Si,Xiaojuan Liu,Xinyue Li,et al.Diffusion kurtosis imaging and intravoxel incoherent motion imaging parameters in breast lesions: Effect of radiologists' experience and region-of-interest selection.DOI:10.1016/j.ejrad.2022.110633

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