淋巴瘤磁共振全身背景抑制弥散加权成像(dwibs)与18f-fdgpetct的临床研究

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1、硕士学位论文淋巴瘤磁共振全身背景抑制弥散加权成像（DWIBS)题目18与F-FDGPET/CT的临床研究Theclinicalstudyofdiffusionweightedwhole-body英文题目imagingwithbackgroundbodysignalsuppression18(DWIBS)andF-FDGPET/CTonlymphoma姓名肖露学号10920142所在学院汕头大学医学院导师姓名张忠林教授专业影像医学与核医学入学日期2009年9月答辩日期2012年5月汕头大学2009级硕士学位论文淋巴瘤磁共振全身

2、背景抑制弥散加权成像（DWIBS）与18F-FDGPET/CT的临床研究Theclinicalstudyofdiffusionweightedwhole-bodyimagingwithbackgroundbodysignalsuppression(DWIBS)and18F-FDGPET/CTonlymphoma课题来源自选专业名称影像医学与核医学学位申请人肖露指导教师张忠林教授答辩委员会主席李子平教授答辩委员会成员陈德基教授全显跃教授单鸿教授许乙凯教授黄美萍教授陆骊工教授论文评阅人范卫君教授刘再毅教授2012年5月广州汕头大

3、学硕士学位论文淋巴瘤磁共振全身背景抑制弥散加权成像与18F-FDGPET/CT的临床研究中文摘要第一部分磁共振全身背景抑制弥散加权成像（DWIBS）18与F-FDGPET/CT用于淋巴瘤分期评估的对照性研究目的181.磁共振全身背景抑制弥散加权成像（DWIBS）与F-FDGPET/CT显示淋巴瘤病灶的能力及比较两者检出结果的一致性；2.对比两种检查方法的淋巴瘤分期结果与临床分期的符合率。材料与方法1.检查方法2219例淋巴瘤患者运用1.5T磁共振扫描仪进行DWIBS（b=0s/mm,1000s/mm）、常规18冠状面MRI（

4、T1WI和STIR），并行F-FDGPET/CT检查。扫描范围包括颅顶至股骨远端。对磁共振原始数据进行3D-MIP、冠状面重建、DWIBS/T1WI融合，并生成ADC图。2.数据分析对结内病变按淋巴结分区而不以淋巴结个数进行计数。结内病变按照颈部、腋窝、锁骨下、纵隔、肺门、主动脉旁、肠系膜、盆腔、腹股沟淋巴结进行分区；一个淋巴结区内发现一个或更多病灶则将该淋巴结区列为1处阳性。对于短径小于10mm，长径小于15mm的淋巴结考虑为阴性。对于结外病变按脾、骨髓、肺、肝、肾、皮下、其它（包括甲状腺、肌肉、肠胃、胰腺、乳腺等部位的病

5、灶）七个部位进行分析。依据淋巴瘤AnnArbor分期法进行DWIBS分期和PET/CT分期，并观察各自与临床分期的符合情况。3.统计学方法I汕头大学硕士学位论文2采用McNemaX检验和к系数检验比较DWIBS和PET/CT显示淋巴瘤病灶的能力及两种检测结果的吻合情况。P＜0.05认为差别有统计学意义。к≥0.7表示吻合度较强，0.7＞к≥0.4表示吻合度一般，к＜0.4则表示吻合度较弱。结果1.DWIBS与PET/CT两种成像方法显示病灶的总体差异具有统计学意义（P=0.013，P＜0.05），但两种检测结果的一致性较强（

6、к=0.835）；对于结内病变的检出结果具有较强的一致性（к=0.877）；对于结外病变的检出结果的吻合度一般。2.PET/CT的淋巴瘤分期与临床分期总符合率达94.7%（18/19)；DWIBS的淋巴瘤分期与临床分期总符合率为78.9%（15/19）。结论（1）DWIBS可清晰显示病灶，DWIBS/T1WI融合图有利于DWIBS上病灶的定位。（2）DWIBS结合ADC图能提高对淋巴瘤阳性病灶诊断的准确性。（3）DWIBS作为一具发展潜力的技术可用于病灶的检测和淋巴瘤分期，但本组有限样本18研究显示DWIBS评估淋巴瘤分期与

7、临床分期的符合率同F-FDGPET/CT相比优势尚不足。关键词淋巴瘤；分期；弥散加权成像；磁共振全身背景抑制弥散加权成像；正电子发射计算机断层显像II汕头大学硕士学位论文第二部分ADC值、SUVmax、Ki-67、LDH与淋巴瘤临床分期的相关性研究目的研究ADC值、SUVmax、Ki-67、LDH与淋巴瘤临床分期的相关性。材料与方法1.研究对象及成像方法研究对象及成像方法同第一部分。2.数据测量与收集－32测量结内病变ADC值（单位：×10mm/s）及SUVmax值并收集每例受试者初诊时病理学Ki-67阳性率及实验室检查中血

8、清乳酸脱氢酶（LDH）检测结果。3.统计学处理3.1分析淋巴瘤不同临床分期结内病变的SUVmax、ADC值的差别是否具有统计学意义。资料符合正态性分布且方差齐性则采用单方向方差分析（One-WayANOVA)，反之，则采用多组秩和检验（Kruskal-WallisHTest)进行统计学分析