趙連輝
(朝陽市中心醫院放射科,遼寧朝陽 122000)
節細胞神經瘤(ganglioneuroma,GN)是較少見的良性腫瘤,可發生于各個年齡,但以中青年較為常見。其中,椎管內外節細胞神經瘤(spinal canal ganglioneuroma,SGN)相對少見,占比為8%~9%[1]。本院近年收治了12例經外科手術后病理檢查證實的單純頸椎SGN患者,現回顧性分析其術前MRI資料,以掌握頸椎SGN的MRI特點,以期提升術前診斷準確率,報道如下。
納入2016年1月~2021年1月本院收治的12例頸椎SGN患者,其中男5例,女7例,年齡21~58歲,平均(28.89±6.06)歲;病程1~8年,平均(3.13±0.67)年;主述癥狀:頸部疼痛不適5例;上肢麻木乏力6例,上肢疼痛5例,感覺異常5例;體格檢查顯示上肢肌力減退6例。
所有患者術前均接受MRI檢查。采用Signa HDxt 3.0T 超導型MR(美國,GE)。 患者仰臥,采用體部線圈。常規掃描包括矢狀位 FSE T1WI、T2WI、軸位 FSE T2WI;層厚、層間距分別為4 mm、0.5 mm,矩陣為512×512,FA 90。增強掃描時,經肘靜脈注射Gd-DTPA對比劑,按0.2 mmol/kg注射,流率為2 mL/s,進行FSE T1軸位、冠狀位、矢狀位掃描,層厚、層間距分別為4 mm、0.5 mm。由1名經驗豐富的影像醫師以及1名主治醫師共同在PACS工作終端進行MRI閱片,得出統一結論,若有分歧,則與第三名影像醫師討論達成一致結論。根據MRI診斷資料,分析SGN形態、累及節段、瘤體大小、信號以及強化程度等。
12例頸椎SGN患者均為單發性腫瘤,共12處病灶,均位于下頸椎,累及1個節段2例,2節段4例,3節段5例,4節段1例。12例頸椎SGN的MRI檢查見實性病灶為主,具有清晰邊緣,9例呈啞鈴狀,3例不規則;最大病灶為6.4 cm×3.2 cm,最小為1.2 cm×1.0 cm;所有患者受累椎間孔均有所擴大,但骨質無明顯破壞。MRI平掃T1WI顯示5例呈等-低混雜信號,7例呈低信號;10例T2WI顯示高信號,2例顯示混雜信號;增強掃描3例明顯強化,5例輕中度強化。典型病例見圖1。

圖1 患者,女性,48歲,主訴頸部疼痛不適,上肢麻木乏力,經外科手術后病理檢查證實為頸椎C1~C7 SGN;圖1a:MRI顯示C1~C7水平SGN,T1稍低、T2混雜信號,邊界清晰; 病灶局部沿C6~C7右側椎間孔生長,呈“啞鈴狀”;圖1c:增強掃描顯示病灶不均勻輕度強化
GN主要發源于原始交感神經細胞,是發病率較低的良性腫瘤,好發于脊椎兩側的分布有交感神經叢的區域,部分發生在腎上腺髓質[2]。由于頸椎SGN生長較為緩慢,多數在出現頸肩部、上肢癥狀后經影像診斷發現異常,因此本研究患者均存在不同程度的頸部疼痛不適、上肢麻木乏力、疼痛等主述癥狀,但病理診斷仍是SGN確診的金標準[3]。本研究12例頸椎SGN患者均為單發性腫瘤,共12處病灶,均位于下頸椎,累及多個節段較為常見,這與本研究患者平均病程達到(3.13±0.67)年有關,納入病例均為成年患者,SGN生長時間較長,因此累及頸椎節段較多。
MRI診斷顯示,12例頸椎SGN以實性病灶為主,具有清晰邊緣,這一MRI特點符合一般頸椎良性腫瘤的特征。形態方面,9例呈啞鈴狀,3例不規則,仍然符合頸椎良性腫瘤的一般特征,因病灶對周圍組織未形成浸潤或侵蝕性生長,因此腫瘤具有明顯的形態區分[4-5]。另外,頸椎SGN病灶多為膨脹性生長,其病灶體積增大時常因椎間孔、椎管等結構的解剖形態限制,多呈啞鈴狀類圓形[6]。病灶體積方面,最大6.4 cm×3.2 cm,最小1.2 cm×1.0 cm,其體積差異較大與患者病程跨度較大有關[7]。MRI顯示,所有患者受累椎間孔均有所擴大,但骨質無明顯破壞,考慮SGN瘤質相對較軟,常存在椎間孔擴大現象,Yong等[8]曾報道多例SGN雙側椎間孔呈對稱性擴大;SGN未對頸椎骨質產生明顯的浸潤、侵蝕性損害,此特征也與SGN良性生物學行為有關。
MRI平掃T1WI顯示5例呈等-低混雜信號,7例呈低信號,主要與不同生長程度的SGN含有的神經節細胞、神經纖維以及粘液基質比例不同有關;T2WI均高信號為主,與Kang等[9]報道結果一致,該研究認為T2WI高信號是GN的主要MRI特征之一,在組織學上提示了GN瘤體內具有黏液基質、細胞、膠原纖維等成分含量差異的病理學特點;顯著高信號是因為瘤體內由黏液基質含量較高,細胞、膠原纖維成分含量相對較少。增強掃描顯示,3例明顯強化,5例輕中度強化,Chiarelli等[10]認為,GN增強程度的差異也與瘤體組織學上不均勻性有關,即不同患者GN瘤體內黏液基質、細胞、膠原纖維含量有所差異。筆者總結頸椎SGN的MRI特點主要為:邊緣清晰,T1WI呈等或低信號,T2WI呈高信號,但若與神經纖維瘤、脊膜瘤等進行區別,還需要通過大樣本數據的統計學支撐。