比较多b值扩散模型和ROI划分策略,用于预测子宫内膜癌中p53异常和微卫星不稳定性的预测

科学领域:

• 放射学 放射学是一门学科.
• 在瘤学瘤学.
• 生物标志物发现发现

背景情况:

• 多个b值扩散加权MRI (dw-MRI) 显示出预测子宫内膜癌 (EC) 的p53异常和微卫星不稳定性 (MSI) 的前景.
• 这些预测的最佳传播模型和兴趣区域 (ROI) 策略尚未建立.

研究的目的:

• 确定扩散MRI模型和ROI策略的最佳组合,以预测EC中的p53异常和MSI状态.
• 使用单片ROI (ssROI),三片ROI (tsROI) 和整个瘤体积ROI (wtROI) 方法来比较扩散MRI衍生参数.

主要方法:

• 对143名接受了手术前多b值dw-MRI的EC患者进行了回顾性分析.
• 两位放射科医生使用ssROI,tsROI和wtROI独立量化了明显扩散系数 (ADC),Intravoxel不连贯运动 (IVIM) 和扩散曲解成像 (DKI) 参数.
• 多变量逻辑回归和ROC曲线分析,以评估诊断性能和可重复性.

主要成果:

• 在ssROI中D*升高和MD降低,在tsROI中D降低,在wtROI中MD降低与p53异常有关.
• 在与MSI相关的所有ROI中降低ADC.
• 对于p53异常,ssROI-MD显示了最高的AUC (0.711).
• 对于MSI预测,wtROI-ADC (AUC,0.758) 和tsROI-ADC (AUC,0.755) 的表现明显优于ssROI-ADC (AUC,0.700),其中wtROI-ADC显示出更高的灵敏度 (90.9%).

结论:

• 来自单片ROI的平均扩散率 (MD) 由于其诊断性能,简单性和可重现性,是预测p53异常的最佳方法.
• 来自整体瘤ROI的明显扩散系数 (ADC) 是MSI预测的首选,提供卓越的灵敏度和出色的可重复性.