• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看

      ?

      基于腫瘤全域ADC直方圖與乳腺癌免疫組化指標(biāo)的相關(guān)性

      2020-12-08 06:23:36劉瑜琳章蓉岳麗娜魏清順盧冬梅楊曉萍
      關(guān)鍵詞:峰度直方圖免疫組化

      劉瑜琳,章蓉,岳麗娜,魏清順,盧冬梅,楊曉萍*

      1.西電集團(tuán)醫(yī)院醫(yī)學(xué)影像科,陜西西安 710077;2.聯(lián)勤保障部隊(duì)第九四〇醫(yī)院影像診斷中心,甘肅蘭州 730050; *通訊作者 楊曉萍 lwyxp_zxl@sohu.com

      雌激素受體(estrogen receptor,ER)、孕激素受體(progesterone receptor,PR)、人類表皮生長(zhǎng)因子受體-2(human epidermal growth factor receptor 2,HER2)和增殖細(xì)胞核抗原-67(Ki-67)可在一定程度上反映乳腺癌的生物學(xué)行為,是臨床選擇治療方案和判斷預(yù)后的重要依據(jù)[1]。擴(kuò)散加權(quán)成像(DWI)能夠無(wú)創(chuàng)地評(píng)估乳腺癌的微觀結(jié)構(gòu)變化特征。但既往研究采用的腫瘤局部平均表觀擴(kuò)散系數(shù)(ADC)值或中位ADC值價(jià)值有限,無(wú)法全面反映腫瘤所有體素的基本特征?;谀[瘤全域的ADC直方圖通過(guò)圖像分析技術(shù)量化全腫瘤所有體素的信號(hào)強(qiáng)度,獲得反映ADC值整體分布特征的曲線,對(duì)于腫瘤鑒別、預(yù)后評(píng)估及療效評(píng)判具有一定的價(jià)值[2-4]。本研究采用ADC直方圖對(duì)腫瘤進(jìn)行定量分析,探討其量化參數(shù)在預(yù)測(cè)乳腺癌ER、PR、HER2和Ki-67 表達(dá)中的價(jià)值。

      1 資料與方法

      1.1 研究對(duì)象 收集2018年10月—2019年5月于聯(lián)勤保障部隊(duì)第九四〇醫(yī)院行術(shù)前乳腺M(fèi)RI 檢查,并經(jīng)穿刺活檢或手術(shù)病理證實(shí)的乳腺癌56例,共57枚病灶,1例為單乳雙灶?;颊呔鶠榕?,年齡30~67歲,平均(48±9)歲。納入標(biāo)準(zhǔn):①臨床、鉬靶或超聲發(fā)現(xiàn)乳腺癌可疑病變,并行MRI 檢查;②檢查前未行穿刺活檢、放化療及其他治療。排除標(biāo)準(zhǔn):①存在MRI 檢查或?qū)Ρ葎?yīng)用禁忌證;②MRI 圖像質(zhì)量不佳,無(wú)法進(jìn)行定量分析。所有患者均簽署知情同意書。

      1.2 儀器與方法 采用GE MR 750 3.0T 超導(dǎo)MR 掃描儀,8 通道相控陣乳腺專用線圈?;颊呷「┡P位,雙側(cè)乳腺自然懸垂于線圈內(nèi),足先進(jìn)。常規(guī)掃描序列:軸位T2WI-IDEAL(TR 5284.0 ms、TE 85.0 ms)和軸位T1WI(TR 420.0 ms、TE 6.4 ms),層厚4.0 mm,間隔1.0 mm,矩陣320×256,視野(FOV)320 mm×320 mm;DWI 掃描序列(TR 3600.0 ms、TE 60.3 ms),層厚4.0 mm,間隔1.0 mm,矩陣128×128,F(xiàn)OV 320 mm×320 mm,b值分別為0和1000 s/mm2;軸位動(dòng)態(tài)對(duì)比增強(qiáng)(DCE)掃描序列:采用3D-VIBRANT序列(TR 4.2 ms、TE 2.1 ms),層厚1.6 mm,無(wú)間隔掃描,矩陣320×256,F(xiàn)OV 360 mm×360 mm。單期掃描時(shí)間58~60 s,連續(xù)采集7個(gè)時(shí)相圖像,對(duì)比劑采用釓噴酸葡胺,流速2.0 ml/s,劑量0.1 mmol/kg。

      1.3 圖像分析 所有MRI 圖像以DICOM 格式導(dǎo)入FireVoxel 軟件。腫瘤感興趣區(qū)(ROI)的繪制分別由1名放射科副主任醫(yī)師及主治醫(yī)師采用雙盲法共同完成。參考軸位T2WI和DCE-MRI 圖像,在b值為1000 s/mm2的DWI 圖像上從上到下逐層勾畫病灶邊界(圖1A、B)。ROI 應(yīng)盡可能囊括每個(gè)層面所有腫瘤信息,包括出血、壞死和囊變成分,以便更好地評(píng)估腫瘤異質(zhì)性。此外,考慮到部分容積效應(yīng)影響,ROI勾畫區(qū)域應(yīng)略小于病灶實(shí)際范圍[5]。勾畫完成后,利用軟件累積每層ROI 得到全腫瘤體積。采用單指數(shù)模型擬合公式計(jì)算整個(gè)腫瘤ROI 內(nèi)的ADC值,并得到相應(yīng)ADC 偽彩圖(圖1C)。采用SPSS 23.0 軟件進(jìn)行直方圖分析,計(jì)算ADC值的最小值、最大值、平均值、第10百分位數(shù)(10th)、第25百分位數(shù)(25th)、第50百分位數(shù)/中位數(shù)(50th)、第75百分位數(shù)(75th)、第90百分位數(shù)(90th)、偏度和峰度(圖1D)。

      圖1 女,30歲,左側(cè)乳腺浸潤(rùn)性癌,非特殊型。DCE-MRI 示左乳病灶環(huán)形腫塊樣強(qiáng)化(A);DWI(b=1000 s/mm2)圖示沿腫瘤邊界勾畫ROI(B);C、D 分別為ADC值分布偽彩參數(shù)圖和ADC直方圖;病理免疫組化染色示ER 70%、PR 50%、HER2(-)、Ki-67 5%(×100,E~H)

      1.4 免疫組化結(jié)果判定標(biāo)準(zhǔn) ER、PR和Ki-67 陽(yáng)性為細(xì)胞核染色,HER2 陽(yáng)性為細(xì)胞膜著色。①ER、PR:≥1%腫瘤細(xì)胞核著色判定為陽(yáng)性,<1%為陰性[6]。②HER2 表達(dá)分為(-)、(+)、(++)和(+++)。將(-)、(+)判定為HER2 陰性組,(+++)判定為陽(yáng)性組,對(duì)于(++)病例需進(jìn)一步行熒光原位雜交基因檢測(cè),擴(kuò)增者為陽(yáng)性,反之為陰性[7]。③Ki-67:<20%腫瘤細(xì)胞核著色為Ki-67 低表達(dá),反之為高表達(dá)[8]。

      1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用SPSS 23.0 軟件,符合正態(tài)分布的計(jì)量資料以±s表示,組間比較采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn);非正態(tài)分布的計(jì)量資料以M(Q1,Q3)表示,組間比較采用Mann-WhitneyU檢驗(yàn)。采用Spearman秩相關(guān)分析ADC直方圖參數(shù)與乳腺癌免疫組化指標(biāo)的相關(guān)性。P<0.05 表示有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

      2 結(jié)果

      2.1 病理及免疫組化結(jié)果 57枚乳腺癌病灶中,左乳病灶27枚,右乳病灶30枚。病理類型:浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌37枚(64.9%),浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌合并導(dǎo)管內(nèi)癌8枚,導(dǎo)管內(nèi)癌3枚,浸潤(rùn)性小葉癌2枚,混合型乳腺癌2枚,浸潤(rùn)性小管癌合并導(dǎo)管內(nèi)癌1枚,小細(xì)胞神經(jīng)內(nèi)分泌癌1枚,乳頭及皮下組織Paget 病并表淺浸潤(rùn)性癌并導(dǎo)管內(nèi)癌1枚,乳腺篩狀癌1枚,導(dǎo)管內(nèi)乳頭狀癌1枚(圖1)。

      表1 57枚乳腺癌ER、PR、HER2和Ki-67 表達(dá)狀態(tài)與ADC直方圖參數(shù)分析結(jié)果比較

      免疫組化結(jié)果:ER 陽(yáng)性43枚,陰性14枚;PR陽(yáng)性30枚,陰性27枚;HER2 陽(yáng)性15枚,陰性42枚;Ki-67 高表達(dá)40枚,低表達(dá)17枚。

      2.2 乳腺癌免疫組化指標(biāo)與ADC直方圖參數(shù)分析結(jié)果比較 HER2 陽(yáng)性組ADC值(10th、25th、50th)均高于HER2 陰性組,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均<0.05);Ki-67 高表達(dá)組ADC值(偏度和峰度)均高于Ki-67 低表達(dá)組,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均<0.05);ADC值所有直方圖參數(shù)在ER和PR 陽(yáng)性組和陰性組間差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均>0.05),見表1。

      2.3 ADC直方圖參數(shù)分析結(jié)果與乳腺癌免疫組化指標(biāo)的相關(guān)性 ADC值(10th、25th、50th)與HER2 表達(dá)均呈正相關(guān)(r=0.286~0.339,P<0.05);ADC值(偏度和峰度)與Ki-67 表達(dá)均呈正相關(guān)(r=0.305、0.296,P均<0.05)。

      3 討論

      ADC值是DWI 序列中用于描述水分子擴(kuò)散受限的參數(shù)。直方圖分析不僅能夠提供病灶信號(hào)強(qiáng)度分布的平均值,還能通過(guò)直方圖參數(shù)的分布趨勢(shì)獲取病灶內(nèi)部的異質(zhì)性特征。

      3.1 ADC直方圖參數(shù)與乳腺癌ER、PR 表達(dá)的關(guān)系ER、PR 表達(dá)陽(yáng)性的乳腺癌患者內(nèi)分泌治療有效,患者生存周期較長(zhǎng)[9]。本研究通過(guò)對(duì)腫瘤ADC值進(jìn)行直方圖分析發(fā)現(xiàn),ADC值所有直方圖參數(shù)在ER、PR陽(yáng)性組和陰性組間差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均>0.05),與既往研究結(jié)果[10-11]有所差異。Ludovini 等[12]報(bào)道ER 表達(dá)可下調(diào)血管內(nèi)皮生長(zhǎng)因子水平,抑制血管生成,誘導(dǎo)灌注減少;Kamitani 等[13]報(bào)道ER 陽(yáng)性乳腺癌具有較大的細(xì)胞密度。以上2個(gè)因素均可導(dǎo)致ADC值降低。與本研究相似,Kim 等[5]和Sun 等[14]的研究未發(fā)現(xiàn)ADC值在ER、PR 陽(yáng)性組和陰性組間的差異。不同研究結(jié)果出現(xiàn)差異的原因可能與不同研究病理類型的多樣性納入有關(guān),還可能與ADC值自身相關(guān)。ADC值同時(shí)包含組織中水分子擴(kuò)散和微循環(huán)灌注信息,有諸多因素可通過(guò)該途徑影響ADC值,如腫瘤的灌注效應(yīng)、血管壁的連續(xù)性、細(xì)胞膜的通透性及細(xì)胞密度等,且各種因素作用效應(yīng)不盡一致,這可能會(huì)導(dǎo)致ADC值出現(xiàn)一定的偏倚。

      3.2 ADC直方圖參數(shù)與乳腺癌HER2 表達(dá)的關(guān)系HER2 高表達(dá)乳腺癌患者細(xì)胞增殖活性高,侵襲力強(qiáng),內(nèi)分泌治療效果差[15]。本研究發(fā)現(xiàn)HER2 陽(yáng)性組ADC 10th、ADC 25th和ADC 50th 均高于HER2 陰性組,與Kim 等[5]的研究結(jié)果相似。HER2 陽(yáng)性乳腺癌中ADC值較高,可能與豐富的腫瘤血供和細(xì)胞外液總體積增多有關(guān)。Rakha 等[16]研究發(fā)現(xiàn),HER2 表達(dá)可誘導(dǎo)生成血管內(nèi)皮生長(zhǎng)因子,調(diào)控腫瘤新生血管生成。與正常微血管相比,腫瘤血管直徑通常更大,且血管壁不連續(xù),導(dǎo)致細(xì)胞外液量增加。以上因素均可能通過(guò)灌注效應(yīng)引起ADC值升高。除灌注相關(guān)因素外,ADC值亦受細(xì)胞密度的影響。惡性腫瘤細(xì)胞密度大,排列緊密,細(xì)胞外間隙小,水分子運(yùn)動(dòng)受限,導(dǎo)致ADC值降低。因此,細(xì)胞密度和灌注因素可從2個(gè)相反方向作用于ADC值。本研究結(jié)果傾向于認(rèn)為在HER2 陽(yáng)性乳腺癌中,高灌注效應(yīng)對(duì)ADC值的升高效應(yīng)似乎超過(guò)細(xì)胞密度引起的ADC值降低效應(yīng)。

      3.3 ADC直方圖參數(shù)與乳腺癌Ki-67 表達(dá)的關(guān)系Ki-67 與較高的有絲分裂計(jì)數(shù)和疾病復(fù)發(fā)率相關(guān),是反映腫瘤細(xì)胞增殖活性的重要指標(biāo),可用于評(píng)估乳腺癌預(yù)后,預(yù)測(cè)療效[17]。本研究結(jié)果顯示,ADC值的偏度和峰度在Ki-67 高、低表達(dá)組間有顯著差異,且均與Ki-67 表達(dá)呈正相關(guān)(r=0.305、0.296,P均<0.05),與You 等[18]和劉鴻利等[19]的結(jié)果相似。偏度和峰度主要反映數(shù)據(jù)分布的直方圖形狀,兩者均能夠較好地反映腫瘤異質(zhì)性[20]。Ki-67 高表達(dá)腫瘤,細(xì)胞增殖旺盛,瘤內(nèi)有絲分裂程度不一、合并囊變、壞死等成分可能性大,瘤組織內(nèi)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,異質(zhì)性明顯,因此瘤內(nèi)各體素測(cè)量的參數(shù)值不均一程度較高,從而表現(xiàn)出較高的偏度和峰度。

      本研究的局限性:①納入樣本量較少,今后需要增加樣本量并細(xì)化研究方案;②本研究采用全腫瘤體積法勾畫腫瘤邊界,涵蓋囊變、壞死等成分,故結(jié)果可能與單層面勾畫方法所得結(jié)果存在差異;③本研究?jī)H采用單指數(shù)2個(gè)b值DWI,定量參數(shù)ADC值同時(shí)包含擴(kuò)散及灌注效應(yīng),今后將進(jìn)一步應(yīng)用多b值、多參數(shù)研究直方圖特征。

      總之,全腫瘤ADC直方圖分析較均值能夠提供更多的參數(shù)信息評(píng)估乳腺癌的分子生物學(xué)標(biāo)志物,其中ADC 25th 與HER2 的相關(guān)性最強(qiáng),可為臨床無(wú)創(chuàng)預(yù)測(cè)乳腺癌的生物學(xué)行為提供客觀依據(jù)。

      猜你喜歡
      峰度直方圖免疫組化
      統(tǒng)計(jì)頻率分布直方圖的備考全攻略
      符合差分隱私的流數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)直方圖發(fā)布
      擴(kuò)散峰度成像技術(shù)檢測(cè)急性期癲癇大鼠模型的成像改變
      磁共振擴(kuò)散峰度成像在肝臟病變中的研究進(jìn)展
      夏枯草水提液對(duì)實(shí)驗(yàn)性自身免疫性甲狀腺炎的治療作用及機(jī)制研究
      嬰幼兒原始黏液樣間葉性腫瘤一例及文獻(xiàn)復(fù)習(xí)
      用直方圖控制畫面影調(diào)
      結(jié)直腸癌組織中SOX9與RUNX1表達(dá)及其臨床意義
      基于自動(dòng)反相校正和峰度值比較的探地雷達(dá)回波信號(hào)去噪方法
      磁共振擴(kuò)散峰度成像MK值、FA值在鑒別高級(jí)別膠質(zhì)瘤與轉(zhuǎn)移瘤的價(jià)值分析
      抚宁县| 辛集市| 南丹县| 武隆县| 城口县| 新乡市| 汤阴县| 阜城县| 静乐县| 牟定县| 民勤县| 仙游县| 炎陵县| 齐齐哈尔市| 明水县| 连城县| 河间市| 内江市| 镇远县| 竹北市| 五指山市| 石狮市| 黎城县| 陵水| 兴仁县| 保康县| 榆树市| 开鲁县| 三亚市| 同仁县| 茌平县| 贡觉县| 望谟县| 锦屏县| 定结县| 新昌县| 惠州市| 忻州市| 丰台区| 门头沟区| 同仁县|