包括导管内状粘液瘤在内的腹部影像学技术的应用和改进(IPMNs)胰腺囊性病变的偶然发现越来越多。由于胰腺囊性病变的一小部分会发展为侵袭性,因此准确预测胰腺囊性病变在影像图像上的恶性可能非常重要。
近年来,纹理分析作为一种定量成像的生物标志物,在成像中受到了广泛的关注。它为表征和预后提供了重要信息,因为它可以量化组织异质性。最近,它发表了EuropeanRadiology本杂志的一项研究讨论MR预测胰腺内状粘液性能和纹理分析(IPMN)恶性潜能的应用价值为临床实践提供了无创评价IPMN可能的恶性影像学手段。
经手术证实,本研究共纳入248例。IPMNs患者(恶性[浸润性癌/高级异常增生]106例,良性[低/中度异常增生]142例)(MRCP)检查。根据2017年国际共识指南的建议,两位审查员对此表示反对MR例独立分析性能。MRCP纹理分析。多变量逻辑回归分析用于确定恶性IPMNs预测因素。利用受试者的工作曲线分析诊断性能。
MR在表现中,增强的壁结节≥5mm、主胰管(MPD)≥10mm或MPD5~9mm、MPD突变是恶性IPMNs显著的预测因素(p<0.05)。直径、表面积、球度、紧密度、熵和灰度共生矩阵熵是纹理变量中的一个显著预测因素(p<0.05)。在多变量分析中,增强壁结节≥5毫米(优势比(ORs),审查员1和2分别是6.697和6.968),MPD≥10毫米或MPD5到9毫米(ORs分别为4.098和4.215、2.517和3.055)、更大的熵(ORs,1.485和1.515)紧密度小(ORs口,0.981和0.977)是恶性IPMNs重要的预测因素(p<0.05)。在MR在性能中添加纹理变量时,两位审查员对恶性IPMNs诊断效率分别从0.80和0.78提高到0.85和0.85(p<0.05)。<0.05)。在纹理变量中,有效直径、表面积、球度、紧密度、熵和灰度共生矩阵熵是显着的预测因子(p<0.05)。在多变量分析,增强的壁结节≥5毫米(优势比(ORs),审阅者1和2分别为6.697和6.968),MPD≥10毫米或MPD5到9毫米(ORs分别为4.098和4.215、2.517和3.055)、更大的熵(ORs,1.485和1.515)和较小的紧密度(ORs口,0.981和0.977)是恶性IPMNs重要预测因子(p<0.05)。在MR表现中加入纹理变量时,两位审阅者对恶性IPMNs的诊断效能分别从0.80和0.78提高到0.85和0.85(p<0.05)。
表1良性和恶性IPMN的MR比较图像学表现。
表2良性和恶性IPMN纹理变量比较。
图为64岁男性,导管内粘液性(IPMN)伴有浸润性癌。MRCP的MIP重建图像显示胰头的直径3cm多形囊肿(箭头)无明显胰管扩张(小于5mm)。门脉期T1加权MRI壁结节或间隔增厚(箭头)显示囊肿未明显增强。MR纹理分析显示熵值较高,致密度较低(箭头)。
基于MRCP可用于预测恶性IPMNs,在MR在特征中加入纹理分析可以改善恶性预测IPMNs诊断性能。
原始出处:
SunKyungJeon,JungHoonKim,JeonginYoo,etal.AssessmentofmalignantpotentialinintraductalpapillarymucinousneoplasmsofthepancreasusingMRfindingsandtextureysis.DOI:10.1007/s00330-020-07425-0
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