【摘 要】
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目的:1.探讨和分析无明显强化胶质母细胞瘤（Glioblastoma,GBM）患者的常规磁共振（Magnetic resonance imaging,MRI）表现特征,加深对无明显强化的GBM的常规MRI影像特征的认识。2.应用三维伪连续动脉自旋标记（Three-dimensional pseudo-continuous arterial spin labeling,3D-p CASL）序列,采集
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.81971594）；
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目的:1.探讨和分析无明显强化胶质母细胞瘤（Glioblastoma,GBM）患者的常规磁共振（Magnetic resonance imaging,MRI）表现特征,加深对无明显强化的GBM的常规MRI影像特征的认识。2.应用三维伪连续动脉自旋标记（Three-dimensional pseudo-continuous arterial spin labeling,3D-p CASL）序列,采集定量参数,对颅内强化病灶中肿瘤与非肿瘤性疾病进行鉴别,进一步提高MRI诊断胶质瘤的准确率。3.应用影像组学方法,提取影像特征并进行客观、定量分析,构建模型,预测异柠檬酸脱氢酶（Isocitrate dehydrogenase,IDH）是否存在突变,从而在选择治疗方案、评估患者预后等方面为临床医师提供帮助。方法:1.回顾性分析经病理证实的18例（无明显强化8例,明显强化10例）GBM患者的常规MRI图像。所有患者术前均行MRI常规及增强扫描,对比分析两组患者影像学表现及临床信息的差异。2.回顾性分析35例高级别胶质瘤（High-grade gliomas,HGG）患者、12例转移瘤患者和15例非肿瘤患者术前3.0 T MRI常规、增强和3D-p CASL扫描图像。采集3D-p CASL的定量参数,应用受试者工作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线下面积（area under the curve,AUC）,评价诊断效能。3.回顾性分析336例胶质瘤患者的术前MRI图像。将T1WI、T2WI和T1WI增强图像导入医学图像工具包ITK-SNAP（version 3.8.0）中进行肿瘤分割,手动勾画ROI。提取影像特征后构建影像组学模型,采用ROC对模型预测IDH突变状态的效能进行评估。结果:1.非强化组患者的年龄比强化组更年轻（P=0.006）,明显强化组患者年龄的中位数及四分位数间距为58.0（13.0）岁,非强化组的患者为34.0（26.0）岁。8例无明显强化的GBM患者皆表现为多发病灶且靠近中线。在MRI征象中,病灶大小（P=0.016）（非强化组患者病灶大小的中位数及四分位数间距为4.00（2.30）cm,明显强化组的患者为2.75（1.00）cm）、PLE程度（P=0.009）、病灶边界（P=0.001）、信号不均性（P=0.002）、囊变坏死（P＜0.001）在两组间均有统计学差异。2.与肿瘤组（包括胶质瘤与转移瘤患者）相比,非肿瘤组的病灶及瘤周水肿的rCBF值明显较低（非肿瘤组rCBF-L的中位数及四分位数间距为0.810（0.220）,rCBF-PLE的中位数及四分位数间距为0.420（0.050）;肿瘤组rCBF-L的中位数及四分位数间距为2.030（1.210）,rCBF-PLE的中位数及四分位数间距为0.550（0.200））。在ROC分析中,病灶本身的相对脑血流量（Relative cerebral blood flow of lesion,rCBF-L）和瘤周水肿区域的相对脑血流（Relative cerebral blood flow of perilesional edema,rCBF-PLE）对肿瘤和非肿瘤的鉴别有较好的效果,截断值分别为1.095和0.475,AUC分别为0.994（0.983-1.000）和0.846（0.752-0.940）。3.IDH突变组患者的年龄比野生组更年轻（P＜0.05）（IDH突变组患者年龄为42.25±10.85岁,IDH野生组患者年龄为49.17±14.28）。将数据按4∶1随机划分为训练组和测试组。我们发现,预测效能最好的是基于三个序列（T1WI、T2WI以及增强T1WI）联合构建的影像组学模型,训练组AUC为0.877（0.837-0.917）,准确率、敏感性和特异度分别为87.7%、87.7%和88.8%;测试组AUC为0.862（0.773-0.952）,准确率、敏感性和特异度分别为85.3%、86.2%和85.7%。结论:1.与典型强化的GBM相比较,无明显强化的GBM具有多发（多中心与多灶并存为主）、年龄小、病灶小、PLE较轻、边界较清、信号较均匀、少坏死等特点,这些有助于加深无明显强化的GBM的常规MRI影像特征的认识,从而减少影像诊断工作中的误诊。2.rCBF-L、rCBF-PLE等ASL参数的测定有助于颅内强化病灶中肿瘤与非肿瘤性疾病的鉴别,有助于防止误诊和不必要的手术。3.基于常规MRI的影像组学特征模型可以有效预测胶质瘤IDH基因型。我们的研究为胶质瘤的影像学特征和IDH突变状态之间的关联提供了进一步的证据。这表明影像数据可以用于预测胶质瘤的分子病理学信息,为临床诊疗工作提供帮助。
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