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MRI多参数定量分析对鼻腔鼻窦内翻性乳头状瘤恶性转化的预测价值

作者及机构

本研究由张舵在内蒙古民族大学完成，指导老师为龚金山教授。论文于2023年6月提交。

学术背景

鼻腔鼻窦内翻性乳头状瘤（Sinonasal Inverted Papilloma, SNIP）是一种起源于鼻腔和副鼻窦施耐德粘膜的良性上皮性肿瘤，占鼻腔鼻窦原发肿瘤的0.5%-4.0%。尽管SNIP在组织学上被归类为良性病变，但其具有高复发率和局部侵袭性，且存在恶变的可能，最常见的恶性转化类型为鳞状细胞癌（Squamous Cell Carcinoma, SCC）。SNIP的恶性转化（SNIP-SCC）对患者的治疗和预后有重要影响，因此术前准确预测SNIP的恶性转化具有重要的临床意义。

传统的影像学检查方法，如计算机断层扫描（CT）和正电子发射断层扫描/计算机断层扫描（PET/CT），在区分SNIP和SNIP-SCC方面存在局限性。磁共振成像（MRI）由于其高软组织分辨率和功能成像能力，被认为在术前评估中具有更大的潜力。然而，现有的MRI研究多基于定性或半定量分析，缺乏定量化的评估方法。因此，本研究旨在通过MRI多参数定量分析，探索预测SNIP恶性转化的有效方法。

研究流程

本研究回顾性分析了2018年1月至2021年12月期间在内蒙古民族大学医院手术并经病理确诊的83例SNIP患者和21例SNIP-SCC患者的临床及影像学资料。研究的主要流程包括以下几个步骤：

1. 患者资料收集：收集患者的年龄、性别、病变体积、T2加权信号强度比（T2W SIR）、表观扩散系数比（ADCR）及流入指数（WII）等数据。
2. MRI成像：所有患者均使用3.0 Tesla MRI设备进行扫描，扫描序列包括冠状位T2WI快速自旋回波（TSE）脂肪抑制序列、轴位T2WI TSE序列、轴位T1WI自旋回波（SE）序列和轴位弥散加权序列。动态增强扫描采用轴位脂肪抑制T1WI三维快速场回波（3D-FFE）序列。
3. 图像分析：使用ITK-SNAP软件逐层手工绘制肿瘤轮廓，计算肿瘤体积。在Philips Achieva 3.0T后处理工作站和影像存档与传输系统（PACS）中，分别测量T2W SIR、ADCR和WII。
4. 统计分析：使用SPSS和MedCalc软件进行数据分析。单因素分析用于评估SNIP及SNIP-SCC之间的临床和影像学特征的差异，多因素Logistic回归用于确定预测SNIP恶性转化的独立危险因素，并建立预测模型。通过受试者工作特征（ROC）曲线评估各危险因素及相关组合模型的预测能力。

主要结果

1. 临床特征：SNIP-SCC患者的平均年龄显著高于SNIP患者（57.5岁 vs. 43.0岁，p<0.001），性别分布无显著差异。
2. 定量分析：SNIP-SCC组的ADCR显著低于SNIP组（118.4 vs. 151.8，p<0.001）。动态增强扫描参数中，SNIP-SCC组的WII2显著高于SNIP组，而WII3显著低于SNIP组（p<0.001）。
3. 多因素Logistic回归和ROC曲线分析：年龄、ADCR、WII2和WII3是预测SNIP恶性转化的独立危险因素。由ADCR、WII1和WII2组成的MRI参数综合模型预测SNIP恶性转化的AUC为0.910，敏感性为76.19%，特异性为90.36%。由年龄、ADCR、WII2和WII3组成的定量参数综合模型预测SNIP恶性转化的AUC为0.929，敏感性为85.71%，特异性为92.77%。

结论

本研究通过MRI多参数定量分析，发现年龄、ADCR、WII2和WII3是预测SNIP恶性转化的独立危险因素。与单独评估这些因素相比，由年龄和MRI参数组成的定量参数综合模型具有更高的预测能力，为术前准确评估SNIP的恶性转化提供了重要的临床及影像学依据。

研究亮点

1. 创新性：本研究首次将MRI多参数定量分析应用于SNIP恶性转化的预测，提供了更为客观和准确的评估方法。
2. 临床价值：研究结果为术前评估SNIP的恶性转化提供了可靠的影像学依据，有助于优化患者的治疗方案和改善预后。
3. 方法学优势：研究采用了最大层面法测量ADC值，避免了传统方法中的选择误差，提高了结果的准确性。

其他有价值的内容

本研究的局限性在于其回顾性设计，可能存在选择性偏倚。此外，由于大部分病变是零碎切除的，病理影像学对比的准确性受到限制。未来的研究可以通过前瞻性设计和大样本量进一步验证本研究的结论。

这篇报告详细介绍了研究的背景、方法、结果和结论，旨在为其他研究者提供全面的参考。