GIÁ TRỊ CỘNG HƯỞNG TỪ THƯỜNG QUY VÀ KHUẾCH TÁN TRONG DỰ BÁO ĐỘ MÔ HỌC CỦA U MÀNG NÃO
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
Đặt vấn đề: U màng não là u nguyên phát thường gặp nhất ở hệ thần kinh trung ương. Việc phân độ u màng não rất quan trọng trong việc điều trị và tiên lượng.
Mục tiêu: Xác định giá trị kĩ thuật cộng hưởng từ thường quy và cộng hưởng từ khuếch tán trong phân độ mô học u màng não.
Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu mô tả cắt ngang, khảo sát cộng hưởng từ thường quy và khuếch tán ở 92 bệnh nhân có kết quả mô bệnh học sau phẫu thuật là u màng não tại bệnh viện Chợ Rẫy. Mối tương quan giữa các đặc điểm trên CHT thường quy và khuếch tán được phân tích thông qua hồi quy đa biến và đơn biến, tìm ngưỡng cắt tối ưu của hệ số khuếch tán biển kiến để phân biệt các nhóm u màng não bằng đường cong ROC.
Kết quả: Ranh giới không rõ và có xâm lấn xương là những yếu tố có ý nghĩa thống kê đến việc dự báo độ mô học của u màng não trên cộng hưởng từ thường quy, với OR lần lượt là 9,0 và 4,1 (p <0,05), khả năng dự đoán đúng độ mô học là 85,7%, độ nhạy là 66,7% và độ đặc hiệu là 90,4%,. Với điểm cắt ADC là 0,721 x10^-3 mm2/s, kỹ thuật DWI có độ nhạy 90,5%, độ đặc hiệu 72,2%, AUC=0,84; độ chính xác 86,9%. p < 0,001.
Kết luận: CHT khuếch tán có độ nhạy cao hơn và độ chính xác cao hơn CHT thường quy trong dự báo độ mô học u màng não.
Từ khóa
u màng não, cộng hưởng từ thường quy, cộng hưởng từ khuếch tán, phân độ mô học
Chi tiết bài viết
Tài liệu tham khảo
2. Pavlisa, G., et al. (2008). “Characteristics of typical and atypical meningiomas on ADC maps with respect to schwannomas.” Clin Imaging 32 (1): 22-27.
3. Spille, D. C., et al. (2019). “Prediction of High-Grade Histology and Recurrence in Meningiomas Using Routine Preoperative Magnetic Resonance Imaging: A Systematic Review.” World Neurosurg 128: 174-181.
4. Liu, Y., et al. (2015). “Preoperative radiologic classification of convexity meningioma to predict the survival and aggressive meningioma behavior.” PLoS One 10 (3): e0118908.
5. Nguyễn Duy Hùng, Vương Kim Ngân (2021). “Giá trị cộng hưởng từ trong dự đoán độ mô học u màng não vùng góc cầu tiểu não”. Tạp chí nghiên cứu y học 140 (4).
6. Goes P, Santos BFO, Suzuki FS, et al. (2018). “Necrosis is a consistent factor to recurrence of meningiomas: should it be a stand-alone grading criterion for grade II meningioma?” J NeuroOncol. 137(2):331e6.
7. Salah, F.; Tabbarah, A.; ALArab y, N.; Asmar, K.; Tamim, H.; Makki, M.; Sibahi, A.; Hourani, R. (2019). “Can CT and MRI features differentiate benign from malignant meningiomas?”. Clinical Radiology.
8. Nguyễn Hữu Hoạt và cs (2021). “Đặc điểm hình ảnh cộng hưởng từ của u màng não ở người lớn”. Tạp chí y học Việt Nam 504(1).
9. Kawahara, Y., et al. (2012). “Prediction of high-grade meningioma by preoperative MRI assessment.” J Neurooncol 108 (1): 147-152.
10. Yu, J., et al. (2020). “Comparative Analysis of the MRI Characteristics of Meningiomas According to the 2016 WHO Pathological Classification.” Technol Cancer Res Treat 19: 1533033820983287.
11. Masalha, W., et al. (2019). “Survival and Prognostic Predictors of Anaplastic Meningiomas.” World Neurosurg 131: e321-e328.
12. Coroller, T. P., et al. (2017). “Radiographic prediction of meningioma grade by semantic and radiomic features.” PLoS One 12(11): e0187908.
13. Nagar, V. A., et al. (2008). “Diffusion-weighted MR imaging: diagnosing atypical or malignant meningiomas and detecting tumor dedifferentiation.” AJNR Am J Neuroradiol 29(6): 1147-1152.
14. Surov, A., et al. (2015). “Diffusion-Weighted Imaging in Meningioma: Prediction of Tumor Grade and Association with Histopathological Parameters.” Transl Oncol 8(6): 517-523.
15. Tang, Y., et al. (2014). “Correlation of apparent diffusion coefficient with Ki-67 proliferation index in grading meningioma.” AJR Am J Roentgenol 202(6): 1303-1308.