MRI動態增強在卵巢良惡性腫瘤鑒別中的價值分析

張文馨，敖 晶，李學棟

（新疆生產建設兵團五家渠市第六師醫院影像科 新疆 五家渠 831300）

卵巢腫瘤在臨床疾病癥狀上分有多種類型，且該腫瘤在醫學組織學上具有相當復雜的類型特點，對卵巢腫瘤患者實施手術治療之前需要依靠醫學影像學進行定性診斷與疾病類型鑒別[1]。因此，為了給予患者有效治療及有效診斷、鑒別，本文對我院收治的100例卵巢良惡性腫瘤患者100例展開試驗性研究。現報告如下。

1 一般資料與方法

1.1 一般資料

選取2018年7月至2019年7月我院收治的卵巢良惡性腫瘤患者100例進行研究，其中良性腫瘤49例，惡性腫瘤51例，給予患者進行MRI動態增強檢查。良性腫瘤患者年齡范圍為24至55歲，平均年齡為（27.26±3.45）歲；惡性腫瘤患者年齡范圍為26至60歲，平均年齡為（29.49±4.63）歲；參與研究的所有患者均清晰了解本次研究意義與目的，并簽署知情同意書。兩組患者的年齡、病情等基礎資料數據間無顯著差異性，無統計學意義（P＞0.05）。

1.2 方法

對參與研究的良惡性腫瘤患者進行MRI掃描。醫護人員指導患者采取仰臥體位進行檢查，告知患者平靜呼吸即可。首先對患者采取常規平掃并記錄相關數據，隨后對患者進行病灶實性的DCE-MRI掃描，以獲取最為清晰的最佳層面進行，該操作主要依靠FLASH-2D序列進行，對比劑主要采取扎噴酸葡胺，用量控制在0.2mmol/kg。在進行了4期平掃后采取自動高壓注射器進行藥物灌注，最后采取生理鹽水進行導管沖洗操作[2]。

1.3 成像分析及后期處理

交由醫院專門從事婦產科腫瘤疾病影像診斷的醫生進行圖像閱讀，通常由兩名以上醫生共同閱讀，如出現意見分歧時需討論達成一致。圖像分析主要選取掃描區最為明顯以及均勻的區域作為ROT區，在進行后處理的時候要使用MC的方法將同一層面上的TIC分型以及定量參數計算區域。

1.4 統計學分析

所有試驗數據均通過SPSS18.0統計學軟件進行統計與分析。運用（±s）表示計量資料以均數±標準差，運用t檢驗；計數資料采用χ2檢驗。P＜0.05表示差異有統計學意義。

2 結果

2.1 實驗者良惡性腫瘤中的TIC分型結果

經數據統計顯示，惡性腫瘤中出現TIC I 型0例，II 型10例（19.6%），III型41例（80.4%）；良性腫瘤中出現TIC I型12例（24.5%），II型37例（75.5%），III型0例（未見該型）；TIC在良惡性腫瘤中數據結果差異顯著，具有統計學意義（P＜0.05）。

2.2 實驗者良惡性腫瘤的MS、THR以及EA比較差異

在MS數值中惡性腫瘤為（12.3±7.1），良性腫瘤為（6.2±4.5）；EA數值中惡性腫瘤為（270.4±87.9），良性腫瘤為（221.3±91.6）；THR數值中惡性腫瘤為（32.4±7.5），良性腫瘤為（54.8±14.2）；良惡性腫瘤中MS、EA、THR均存在明顯差異，具有統計學意義（P＜0.05）。

2.3 各指標診斷效能比較

MS、EA、THR受試者工作曲線分析的最佳截點為6.6、264.3和4.5s。相應AU分別為80%、66%和89%。當THR取值＜4.5s時的診斷效能最高，檢測的靈敏度、特異度分別為94%和80%。

3 討論

腫瘤的發生主要是由于患者體內血管新生過程中相關組織利用即存的血管生成了新的組織血管所導致的，這種多血管生成的內組織腫瘤會導致血供豐富的惡性腫瘤發生。MRI的臨床醫學理論主要是根據腫瘤血管中的生成，通過血供情況間接性的顯示病灶。

通常臨床上主要采取MRI成像，這主要是由于MRI對于人體內中的軟組織具備相對比較高的分辨率，能夠多方位、多參數成像，能高效將卵巢內部病變的醫學形態特征顯示出來[3]。根據本文研究結果顯示，惡性腫瘤中出現TIC I型0例，II型10例（19%），III型41例（80%）；良性腫瘤中出現TIC I型12例（24.5%），II 型37例（76%），III型0例（未見該型）；TIC在良惡性腫瘤中數據結果差異顯著，具有統計學意義（P＜0.05）。良惡性腫瘤中MS、EA均存在明顯差異，具有統計學意義（P＜0.05）。臨床上THR的診斷效能最高，臨床工作特性曲線中下面積為87%，當指標小于45秒時，臨床疾病診斷靈敏度以及準確度就越高，反之越低。

綜上所述，MRI的TIC類型及其三個半定量參數能有效幫助卵巢良惡性腫瘤的鑒別。