swan序列在颅内肿瘤诊断中的初步应用研究

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1、天津医科大学硕士学位论文．▲I‘．—J一刖吾研究现状、成果颅内肿瘤是中枢神经系统常见病，它包括起源于颅内各种组织的原发性肿瘤及从其它部位转移到颅内的继发性肿瘤，其中约40％．50％的颅内肿瘤为神经上皮肿瘤，其中星形细胞起源肿瘤占神经上皮肿瘤的3／4以上【11。神经上皮肿瘤按照其良恶性又分为I"IV级，其中I～II级为低级别肿瘤，III"-IV级为高级别肿瘤。随肿瘤级别的增高，其恶性程度及侵袭程度逐渐增加，其治疗方式也随之复杂。如高级别神经上皮肿瘤患者不管是完全还是部分切除，术后都应常规行放疗、化疗或放

2、化疗综合治疗。随肿瘤级别的增高，患者生存质量及五年生存率也随之下降，因此肿瘤的准确术前分级对于患者临床治疗方案的选择及判断预后有着重要的指导意义。影像学检查尤其是MⅪ检查对于可疑颅内肿瘤患者有着非常重要的意义，不但可以明确肿瘤的存在，还可进一步显示肿瘤的部位、数量以及形态特征，进而在手术前判断肿瘤的级别。随着技术的进步，多种M对技术已经应用于神经上皮肿瘤的术前分级，在临床分级诊断中发挥了重要的作用。目前临床常规使用的MⅪ序列，如T1WI，T2WI，T2FLAIR，增强T1WI及GRE等，主要显示肿瘤的

3、边界、内部结构、周围水肿、是否合并出血以及强化的程度和方式等，可对脑肿瘤进行初步的分级诊断，但准确性尚待提高。MR弥散加权成像(diffusionweightedimaging，DWI)$1灌注加权成像(perfusionweightedimaging，PWI)的出现弥补了常规MRI检查的不足，为脑肿瘤的术前分级诊断提供了重要的补充信息。DWI技术可显示活体情况下水分子的弥散运动，通过表观扩散系数(apparentdiffusioncoefficient，ADC)反映肿瘤局部水分子弥散运动受限情况，进

4、一步反映肿瘤细胞的密集程度、核浆比等，从而判断肿瘤级别。研究结果显示高级别神经上皮肿瘤的ADC值较低级别神经上皮肿瘤低【2】，但III、IV级的高级别神经上皮肿瘤间的ADC值的是否存在差异仍有争{2；(t3,41。PWI技术主要反映肿瘤的血流灌注和新生肿瘤血管情况，并依此判断肿瘤的级别。目前常用的指标包括：脑血流量(cerebralbloodflow，CBF)、脑血容量(cerebralbloodvolume，CBV)及平均通过时间(meantransittime，MTT)。其中以CBV对脑肿瘤的分级

5、诊断价值最大，一般的研究结果显示高级别肿瘤CBV升高，低天津医科大学硕士学位论文级别肿瘤表现CBV正常或降低15】。近来有文献报道通过MR磁敏感加权成像(susceptibility-weightedimaging，SWI)通过定量分析肿瘤内部出血及微血管情况对脑肿瘤进行术前分级，结果显示高级别肿瘤内部出血及微血管均大于低级别肿瘤16J。上述影像检查技术分别从不同的角度反映不同级别脑肿瘤的特征，虽然在脑肿瘤术前分级诊断中体现出一定的价值，但都存在着不同程度的局限性，且不同研究所获得的区分高、低级别脑肿

6、瘤的阂值也存在较大差异，因此尚无被广泛接受的阈值出现。研究目的、方法一、采用T2’血管加权成像(T2starweightedangiography，SWAN)技术，对颅内肿瘤患者进行M对扫描，与常规TlWI、增强TlWI、T2FLAIR(fluidattenuatedinversionrecovery，FLAIR)、T2+MERGE(multipleechorecalledgradientecho，MERGE)序列图像进行比较，分析SWAN序列在检测肿瘤边界、内部结构、出血及血管结构、瘤周水肿等方面的

7、价值。二、对病理证实的颅内神经上皮肿瘤患者的SWAN图像进行分析，勾画并计算出肿瘤内部磁敏感伪影(magneticsusceptibilityartifact，MSA)的体积，分析MSA体积与神经上皮肿瘤病理分级的关系，以初步评价SWAN序列对脑肿瘤术前分级的价值。2天津医科大学硕士学位论文材料及方法1材料及方法1．1研究对象收集本院经手术和病理证实的颅内肿瘤患者34例，其中男22例，女12例，年龄13～77岁，平均51．74-15．1岁。所有病例在M赳检查前均未经过化疗、放疗或手术治疗，在M砌检查后

8、经手术经病理证实。1．2方法1．2．1影像检查方法：检查设备为GE公司SignaHDX3．0TMR扫描仪，采用8通道头线圈。常规MⅪ检查34例患者术前均行常规M砌平扫，层厚6．0mm，层间距1．5mm，FOV=24x24cm。主要扫描序列及参数：FSE序列T1FLAIR横轴位、矢状位(T刚TE=1750ms／24ms，TI=960ms，矩阵=288x224，激励次数NEX=I)；Propeller序列横轴位T2WI(T剐TE-4300ms／116．9ms