磁共振成像预测胰腺神经内分泌肿瘤病理分级的价值研究

• 作者: 宦怡 张沥 张鑫 折霞 李陇超 汤敏
• 来源期刊: 重庆医学
• 学科: 医学
• 关键词: 胰腺肿瘤 神经内分泌瘤 磁共振成像 病理分级 诊断,鉴别
• 年，卷（期）: 2020,（14）
• 所属期刊栏目: 论著·临床研究
• 页码范围: 2311-2316
• 页数: 6页
• 分类号: R445.2|R735.9
• 字数: 4152字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-8348.2020.14.015

摘要

目的 探讨磁共振成像(MRI)特征术前预测胰腺神经内分泌肿瘤(PNETs)病理分级的价值.方法 回顾性分析陕西省人民医院2010年1月至2019年2月124例经手术病理证实的PNETs患者的MRI表现,观察征象主要包括:病灶体积 、边界不清 、囊变坏死 、胰管扩张 、周围血管侵犯 、肝转移 、强化方式等,并使用Image J软件计算病灶体积.参照2017年世界卫生组织(WHO)病理分级标准,将病灶分为G1、G2、G33组.比较不同病理级别肿瘤的MRI图像特征,分析MRI表现与Ki-67指数的相关性.绘制受试者工作特征(ROC)曲线,并计算曲线下面积(AUC)评估诊断效能.结果 共计137个病灶,其中G1组58个,G2组68个,G3组11个.3组间病灶体积 、边界不清 、囊变坏死 、胰管扩张 、周围血管侵犯 、肝转移 、动静脉期强化方式均有明显差异(P<0.05).Ki-67指数与病灶体积 、边界不清及囊变坏死呈正相关(r=0.996、0.839、0.315,P<0.05).鉴别G1与G2～3级PNETs时,MRI囊变坏死征象AUC最大(0.642);G3与G1～2级PNET鉴别诊断中,各MRI征象AUC均较高(0.790～0.925).结论 不同病理级别PNETs的MRI表现有一定差异,MRI检查有助于术前预测病理分级.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宦怡	空军军医大学附属西京医院放射科	14	21	3.0	3.0