腮腺肿瘤的CT诊断及CT灌注研究

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【目的】1、分析腮腺肿瘤的CT表现特点,探讨CT成像在腮腺良、恶性肿瘤鉴别诊断中的价值。2、分析腮腺肿瘤CT灌注成像中各参数的差异,探讨CT灌注成像在腮腺良、恶性肿瘤鉴别诊断中的价值。【材料和方法】1、研究对象第一部分:回顾性收集2001年5月—2007年3月经南方医院CT检查的腮腺肿瘤病例85例。第二部分:对2006年6月—2007年3月南方医院腮腺肿瘤患者23例行CT灌注扫描。2、仪器设备第一部分(1)Siemens Sonmatom Plus 4全身CT机或GE Lightspeed 16排螺旋CT机。(2)美国MEDRAD公司生产的KMP81OP型高压注射器。(3)非离子型对比剂,碘海醇注射液300mgI/ml。第二部分(1)GE Lightspeed 16排螺旋CT机。(2)高压注射器及对比剂同第一部分。3、扫描方法第一部分:横断位平扫,范围从外耳孔至下颌角,层厚5mm,螺距1.375,管电压120Kv,管电流120~180mA。平扫后行增强扫描,非离子型对比剂60~75ml,流速2.0~2.5ml/s,肘静脉注射后20秒扫描。第二部分:平扫同第一部分,确定肿瘤最大层面后行CT灌注扫描。CT灌注扫描采用5mm×4层轴扫模式,管电压120Kv,管电流40mA,非离子型对比剂总量40ml,流速4.0ml/s。肘静脉注射对比剂后5秒开始扫描,扫描50次,每次1秒,间隔时间1秒,共104秒。灌注扫描后,行常规增强扫描,对比剂30ml,流速2.5ml/s,肘静脉注射后立即扫描,扫描范围及条件同平扫。4、数据处理及图像分析第一部分:扫描结束后将原始数据传入GE ADW 4.2工作站重建。图像分析包括肿瘤的大小(用横断面最大径表示)、边界清晰与否、平扫密度是否均匀、增强幅值及颈部淋巴结等指标。第二部分:灌注成像数据通过GEADW 4.2工作站进行后处理,用工作站自带的CT Perfusion 3软件的头部肿瘤模式算法,选择肿瘤最大层面图像,在输入动脉、输出静脉及肿瘤内画出感兴趣区(ROI)后软件根据CT值绘制出时间一密度曲线(TDC),并自动生成的各灌注参数,包括血流量(BF),血容量(BV),平均通过时间(MTT)和毛细血管表面通透性(PS)。5、统计学分析第一部分:对良恶性肿瘤组的性别、部位、边界、平扫密度及颈部淋巴结肿大等指标行x2检验;对年龄、横断面最大径及CT增强幅值等指标行两独立样本t检验(Independent-Samples T Test)。根据肿瘤最大径、边界、CT增强幅值及颈部淋巴结肿大等指标建立判别函数。第二部分:对良恶性肿瘤组的血流量(BF),血容量(BV),平均通过时间(MTT)及表面通透性(PS)进行两独立样本t检验。两部分统计学分析均采用SPSS统计软件13.0版本,检验水准a=0.05,P<0.05认为差异有统计学意义。【结果】第一部分(1)85例行CT扫描的腮腺肿瘤中,良性肿瘤65例,占76.5%,恶性肿瘤20例,占23.5%。(2)良性肿瘤在年龄、平扫边界、横断面最大径、增强幅值及颈部淋巴结等指标与恶性肿瘤对比,差异有统计学意义(P<0.05);而性别和肿瘤发生部位的比较,良、恶性肿瘤间差异无统计学意义。(3)以横断面最大径、边界、增强幅值及颈部淋巴结等作为变量对良、恶性肿瘤建立判别函数,对良、恶性肿瘤的判别符合率高,对良性肿瘤的判别符合率为93.8%,对恶性肿瘤的判别符合率为90.0%,整体的判别符合率为92.9%。第二部分(1)23例行CT灌注的腮腺肿瘤中,良性肿瘤17例,占73.9%,恶性肿瘤6例,占26.1%。(2)腮腺良、恶性肿瘤的灌注参数分别为:良性肿瘤组的BF值(57.92±37.08ml·min-1·100g-1),BV值(4.69±2.05 ml·100g-1),MTT值(5.92±3.14S),PS值(12.52±7.03 ml·min-1·100g-1);恶性肿瘤组的BF值(141.40±99.91ml·min-1·100g-1),BV值(7.78±3.38 ml·100g-1,MTT(5.74±2.65S),PS值(23.00±8.95 ml·min-1·100g-1)。良性肿瘤与恶性肿瘤组间的比较,BF、BV及PS值的差异有统计学意义,而MTT值差异无统计学意义。【结论】第一部分1、腮腺肿瘤与腮腺组织本身的脂肪成分形成良好的天然对比,CT扫描速度快、组织及空间分辨率高,是腮腺肿瘤的首选影像检查方法。2、通过CT平扫及增强扫描,不但能够明确腮腺肿瘤的部位、大小及与周围组织的关系,还可以观察周围结构有无受累和颈部淋巴结情况,对腮腺肿瘤定性诊断价值高。3、建立判别函数,可以对腮腺良、恶性肿瘤的各项观察指标进行综合考虑。本研究表明肿瘤边界、横断面最大径、增强幅值及颈部淋巴结等四项指标对良、恶性腮腺肿瘤的鉴别能力最好,以上述四项指标建立判别函数,对腮腺良、恶性肿瘤的判别符合率分别为93.8%和90%,整体的判别符合率达到92.9%。第二部分1、腮腺作为头颈部器官,位置固定,不受呼吸活动影响,有利于进行CT灌注研究。2、CT灌注成像作为一种无创的评价组织血流灌注状态的功能成像方法,能对腮腺良、恶性肿瘤的灌注变化进行定量观察。本研究显示腮腺恶性肿瘤的灌注指标BF、BV及PS明显高于良性肿瘤,差异有统计学意义,有一定的鉴别诊断价值。3、腮腺肿瘤CT灌注成像能够通过一次检查同时获得形态学及功能学两方面的信息,提供更多的诊断依据,有良好的临床应用前景。
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