摘要
第一部分多参数MRI成像对卵巢肿瘤诊断效能评估 目的：分别通过CA125、多参数MRI(常规MRI、DCE-MRI的TIC曲线及DWI(diffusionweightedimaging)的ADC(Apparentdiffusioncoefficient)值测定对卵巢肿瘤进行诊断，然后对诊断效能进行评估，从而制定卵巢肿瘤的最优化检查方案。 方法：通过回顾性分析我院2015年3月到2018年8月经手术病理证实卵巢肿瘤83例，其中良性55例，恶性28例，(含交界性2例)。所有患者术前均进行血清CA125检测，常规MRI及DCE-MRI、DWI检查。将CA125指标>35u/ml定义为异常(阳性)；≤35定义为正常(阴性)；增强图像上选取实性部分强化最明显的部分绘制TIC曲线；ROI区域的选择，均参考常规T1WI、T2WI及增强图像，囊性部分选择中央受伪影、周围组织干扰较少的部分，实性部分选取强化最明显的部分，尽量取病变中央受干扰较小的部分，进行至少两次测量取平均值；b值取0及600s/mm2的横断位DWI扫描，并分别测量肿瘤囊性及实性部分ADC值，所有测量数据均进行两次或以上测量，然后取算术平均数。所有数据使用的统计软件为spss22.0，计量资料采用(?x±s)表示，两组间比较采用t检验，多组间比较采用方差分析，事后两两比较采用LSD检验，计数资料采用频数表示，组间比较采用卡方检验，通过ROC曲线分析ADC值对于良恶性肿瘤的预测能力大小，按检验水准P<0.05表示差异具有统计学意义。 结果：CA125、肿瘤的大小及年龄、TIC曲线、实性ADC值在良恶性肿瘤诊断方面具有统计学意义(P<0.05)，肿瘤囊性部分的ADC值在肿瘤的良恶性诊断方面无统计学意义(P>0.05)。其中CA125时，χ2值15.28，P<001；良性组的年龄为：44.67±15.49岁，恶性组年龄：56.68±14.36岁，t值3.420，P=0.001；良性组，大小为：6.22±3.35cm，恶性组：大小9.12±3.57，t值3.650，P值<0.001；良性组TIC曲线，I型8例，II型1例，III型0例；以I型为主；恶性组曲线，I型2例，II型8例，III型18例，以II型和III型曲线为主，P<0.001。良性组囊性病变(47例)ADC值3.10±0.90，恶性组囊性病变(27例)，ADC值2.86±0.89，t值1.125，P值0.264，差异无统计学意义。实性部分ADC值测量：良性(24例)ADC值1.75±0.45，恶性组(28例)1.08±0.42，t值5.536，P<0.001；强烈提示差异有统计学意义。对肿瘤实性部分ADC值进行统计学分析，绘制ROC曲线，AUC=0.856，截断值为1.16，表示实性ADC值低于等于1.16出现恶性肿瘤的可能性非常大。同时分别计算得出CA125诊断卵巢肿瘤的灵敏度75%，特异度70.9%，约登指数45.9%，阳性预测值58.3%，阴性预测值85.1%，准确性72.3%；常规MRI及DCE-MRI诊断卵巢恶性肿瘤的灵敏度80%，特异度81.8%，约登指数61.8%，阳性预测值61%，阴性预测值91.8%，准确性73.4%；单独通过ADC值诊断卵巢恶性肿瘤的灵敏度67.9%，特异度91.7%，约登指数59.6%，阳性预测值90%，阴性预测值70%，准确性78.8%；三者联合诊断卵巢恶性肿瘤的灵敏度92.8%，特异度98.28%，约登指数91.1%，阳性预测值96.3%，阴性预测值96.4%，准确性96.39%。 结论：1.CA125具有较高的灵敏度和阴性预测值，可以作为卵巢肿瘤的一个初筛指标，当该指标为阳性时，要进行B超或MRI检查，排除肿瘤性病变。 2.常规MRI及DCE-MRI、DWI单独对卵巢肿瘤检出率为灵敏度和特异度均较高，对良恶性肿瘤有鉴别诊断价值。但是存在一定的重复和假阳性、假阴性。 3.通过联合CA125、常规MRI及增强检查、DWI检查中ADC值得测定对卵巢肿瘤的性质进行诊断具很高的灵敏度、特异度和准确度，诊断效能达到最大化。 第二部分DCE-MRI及DWI对卵巢癌的分期及Ki67表达的相关性研究 目的：通过研究DCE-MRI的TIC曲线及肿瘤实性部分DWI的ADC值与卵巢肿瘤的临床分期及Ki67的表达相关性，为卵巢癌的临床术前精准化疗及术后预后提供精准评估。 方法：通过回顾性分析我院2015年3月到2018年8月经手术病理证实卵巢癌患者28例，所有患者术前一周均行DCE-MRI及DWI的检查，并绘制肿瘤的TIC曲线及测量肿瘤实性部分的ADC值测定；所有患者均行手术治疗，术后均行临床分期；术后均行免疫组化检查，取得Ki67的值。卵巢癌的分期根据最新2014版FIGO分为四期(I-IV期)，以肿瘤分期分组，对组间的TIC曲线类型及ADC值、Ki67进行统计学分析，得出TIC曲线、ADC值与临床分期的相关性；以40%为界，将Ki67分为高表达组(≥40)和低表达组(＜40%)，统计两组间TIC曲线及ADC值相关性。 结果：在28例卵巢癌的患者中，I期，9例，ADC值1.33+0.37；II期3例，ADC值1.14±0.12；III期13例，ADC值0.87±0.25；IV期2例，ADC值1.2。其中I期TIC曲线I型1例，II型2例，III型6例；II期TIC曲线I型1例，II型1例，III型1例；III期TIC曲线I型0例，II型1例，III型12例；IV期TIC曲线III型3例；通过Spearman等级相关分析发现：ADC值和卵巢肿瘤的临床分期不具有相关性；TIC曲线分型和卵巢肿瘤分期有相关性，且为正相关。将Ki67分为高表达组和低表达组，其中高表达组12例，ADC值0.92±0.32，TIC曲线I型0例，II型2例，III型10例；低表达组14例，ADC值1.16±0.45，TIC曲线I型2例，II型5例，III型7例；通过不同Ki67组间ADC值和TIC曲线比较分析发现，组间ADC值比较差异无统计学意义，且组间TIC曲线比较差异亦无统计学意义。 结论DCE-MRI的TIC曲线在卵巢肿瘤的分期中有正相关性，DWI的ADC值测定和卵巢癌的分期没有相关性；在K67高表达组和低表达组中，TIC曲线和ADC值均没有发现相关性，但是我们发现高表达组中的ADC值平均低于低表达组中的ADC值这一趋势，下一步我们将收集更多发样本，进行进一步前瞻性研究。
NETL