磁共振表观扩散系数对良恶性前列腺疾病的定量分析

目的 研究ADC值测量对前列腺增生、前列腺炎和前列腺癌的诊断作用.方法 收集经病理证实45例前列腺疾病患者,其中前列腺炎10例、前列腺癌13例、良性前列腺增生22例、10例健康志愿者.取病理前1个月内均行前列腺MRI 、DWI检查,采用单次激发EPI序列,b值为0 s/mm2 和 800 s/mm2.并测定血清PSA值.结果 腺体增生为主型、间质增生为主型、前列腺炎、前列腺癌和健康志愿者的ADC值分别为(1.91±0.15)×10-3 mm2/s、(1.37±0.14)×10-3 mm2/s、(1.89±0.19)×10-3 mm2/s、(1.17±0.17)×10-3 mm2/s 、(2.11±0.28)×10-3 mm2/s,组间有统计学差异(F=49.032,P=0.00 ,one-way ANOVA),两两比较(LSD)除前列腺炎组和腺体增生为主型良性前列腺增生组没有统计学差异外(P＞0.05),其余各组间两两比较有统计学差异( P＜0.05).结论 ADC值可以定量评价不同类型的前列腺增生、前列腺炎和前列腺癌,可以区分前列腺良、恶性疾病.     

磁共振扩散加权成像在前列腺疾病中的应用

目的 探讨磁共振扩散加权成像在前列腺疾病中的应用价值.方法 对29例前列腺疾病患者(前列腺增生22例,前列腺癌7例)进行扩散加权成像,并测量表观扩散系数值(ADC值).结果 前列腺增生的中央叶及外围叶的ADC值分别为(1.95±0.09)×10-3mm2/s和(2.69 ±0.12)×10-3mm2/s,而前列腺癌灶与邻近未被癌组织侵及的中央叶及外围叶的ADC值分别为(1.26±0.08)×10-3mm2/s,(1.93±0.07)×10-3mm2/s和(2.61 ±0.07)×10-3mm2/s.前列腺增生病变中中央叶及外围叶的ADC值之间有统计学差异(t=23.09,P＜0.05);前列腺癌灶的ADC值分别与邻近未被癌组织侵及的中央叶及外围叶的ADC值之间存在统计学差异(t=15.50,P＜0.05;t=30.56,P＜0.05),同时前列腺癌灶与前列腺增生病变组中的中央叶及外围叶的ADC值之间亦分别存在着统计学差异(t=17.63,P＜0.05;t=27.09,P＜0.05).结论 磁共振扩散加权成像对前列腺疾病的诊断及鉴别诊断有一定的价值.     

MR扩散加权成像对前列腺癌的诊断价值

目的 探讨磁共振扩散加权成像(DWI)在前列腺癌的诊断及鉴别诊断中的应用价值.资料与方法 40例前列腺疾病中17例前列腺癌及23例前列腺增生.所有病例行MR DWI扫描,b值为800 s/mm2.分析各病例的DWI和表观扩散系数(ADC)图表现,并分别测量癌区、前列腺增生组织以及膀胱内尿液的ADC值,统计分析组间是否存在差异.结果 17例前列腺癌中15例在DWI上呈明显高信号,ADC图呈低信号,能直观显示肿瘤的范围.前列腺癌组织的平均ADC值为(1.03±0.32)×10-3 mm2/s,前列腺增生组织的平均ADC值为(1.62±0.16)×10-3 mm2/s,两者之间有统计学意义(P=0.002);前列腺癌与前列腺增生的膀胱内尿液的平均ADC值分别为(3.24±0.30)×10-3 mm2/s、(3.25±0.29)×10-3 mm2/s,两者之间无统计学意义(P=0.834).结论 DWI可显示前列腺癌的位置和侵犯范围;根据DWI信号特点以及ADC值可以提高前列腺癌的诊断准确率,对前列腺癌与前列腺增生具有较高的鉴别诊断价值.     

前列腺癌的磁共振DWI诊断价值

目的：分析前列腺癌（PCa）和良性前列腺增生（BPH）的MR扩散加权成像（DWI）和表观扩散系数（ADC）图的表现及其ADC值的差异,探讨DWI在PCa诊断中的价值。方法：对27例PCa,38例BPH进行MR扩散加权成像,分析DWI和ADC图表现,测量PCa区域、BPH的中央腺体区增生结节及外周带的ADC值。结果：PCa在DWI图上表现为高信号,ADC图上表现为低信号;BPH在DWI和ADC图上外周带信号较均匀,中央腺体信号欠均匀。前列腺癌Ca灶及中央腺体非癌灶区平均ADC值分别为（1.091±0.214）×10-3mm2/s和（1.497±0.318）×10-3mm2/s;前列腺增生外周带及中央腺体区增生结节的平均ADC值分别为（1.839±0.190）×10-3mm2/s和（1.509±0.225）×10-3mm2/s。PCa灶的ADC值明显低于BPH外周带及中央腺体区增生结节（P〈0.05）,其间ADC值差异具有显著性意义。结论：MR扩散加权成像对PCa有重要的诊断价值,在常规MRI形态学的基础上,结合DWI图上病变的信号特点及ADC值提供的病理变化信息,能提高对PCa的定性诊断,提高诊断准确率。     

分段读出扩散加权成像序列表观扩散系数在前列腺癌鉴别诊断中的价值

目的 探讨分段读出扩散加权成像(RESOLVE)序列ADC值鉴别前列腺癌和良性前列腺增生的价值.方法 回顾性分析经超声引导下直肠穿刺活检病理证实、行前列腺MRI检查(T1WI、T2WI及RESOLVE序列),且MRI检查前未进行过穿刺活检、内分泌治疗或放射治疗的72例患者纳入研究.将患者分为2组:前列腺癌组23例(43个病灶)和前列腺增生组49例(64个病灶).患者均行前列腺MR检查.由2名医师先采用双盲法独立对图像进行评估,并采用组内相关系数(ICC)值和Bland-Altman图,分析2名观察者测量ADC值的一致性.计算2名医师测量RESOLVE序列ADC值的平均值,并采用独立样本t检验比较前列腺癌组和前列腺增生组ADC值的差异.以病理结果为金标准,绘制ADC值诊断前列腺癌的ROC曲线,判断最佳诊断界值点,计算ADC值诊断前列腺癌的敏感度、特异度和准确度.结果 2名观察者测量ADC值的一致性好(ICC=0.976,P＜0.01).前列腺癌组的ADC值为(0.74±0.12)×10-3s/mm2(95％可信区间为0.70×10-3～0.78×10-3s/mm2),前列腺增生组的ADC值为(1.21±0.12)×10-3s/mm2(95％可信区间为1.18×10-3～1.24×10-3s/mm2),差异有统计学意义(t=19.223,P＜0.01).ADC值诊断前列腺癌的ROC曲线下面积为0.996,最佳诊断界值为0.946×10-3s/mm2,诊断前列腺癌的敏感度为95.3％(41/43),特异度为98.4％(63/64),准确度为97.2％(104/107).结论 RESOLVE序列ADC值鉴别前列腺癌和良性前列腺增生具有一定价值.     

不同b值下前列腺外周带癌灶ADC值的初步定量分析

目的:探讨DWI在不同b值下前列腺外周带癌灶ADC值的参考值范围。方法:对28例前列腺外周带癌(PCa)的DWI在b值分别为300、600、8001、000 s/mm2时所得前列腺外周带癌灶和正常外周带ADC值进行定量分析。结果:b值分别为300、600、800、1000s/mm2下外周带癌灶的平均ADC值分别为(1.12±0.24)×10-3、(0.95±0.19)×10-3(、0.88±0.14)×10-3(、0.81±0.17)×10-3mm2/s,外周带非癌区平均ADC值分别为(1.93±0.39)×10-3、(1.78±0.23)×10-3、(1.61±0.21)×10-3、(1.53±0.21)mm2/s,同b值下2者比较有统计学意义(P<0.05)。b值分别为300、600、8001、000 s/mm2下外周带癌灶ADC值参考范围分别为(0.63～1.61)×10-3(、0.56～1.34)×10-3(、0.59～1.17)、(0.46～1.16)×10-3mm2/s。结论:前列腺外周带癌区和非癌区ADC值随b值变化而变化,通过ADC值测量可以定量分析前列腺外周带癌,提高前列腺癌诊断的准确率。     

磁共振DWI及动态增强扫描在前列腺疾病诊断中的价值

目的探讨磁共振扩散加权成像(DWI)和动态增强扫描(DCE-MRI)在前列腺疾病中的诊断价值。方法经穿刺活检或手术病理证实的20例前列腺癌及31例前列腺增生(BPH)患者进行了MR常规扫描、DWI和DCE-MRI扫描,测量病变的表观扩散系数(ADC)值,观察病灶常规MRI、DWI和动态增强MRI特征,绘制信号强度-时间曲线(SI-T曲线),SI-T曲线分成3型:Ⅰ型为信号强度早期增高后仍持续增高;Ⅱ型为信号强度早期增高后出现平台期;Ⅲ型为信号强度早期增高后出现下降期。经方差分析比较不同组织和病灶间差异。结果经DCE-MRI检查,20例前列腺癌患者中17例病灶区呈Ⅲ型曲线,2例呈Ⅱ型曲线,1例呈Ⅰ型曲线;31例前列腺增生患者中26例呈Ⅰ型曲线,4例呈Ⅱ型曲线,1例呈Ⅲ型曲线。前列腺癌组与BPH组的SI-T曲线类型分布的差异有统计学意义(P<0.01)。20例前列腺癌病灶于DWI上为高信号,于ADC图上呈明显低信号,ADC值为(1.18±0.08)×10-3 mm2/s,未被癌组织侵及的外围叶于DWI、ADC图上均呈等信号,ADC值为(2.67±0.09)×10-3 mm2/s;31例前列腺增生患者中央叶和外围叶于DWI、ADC图上均呈等信号,ADC值分别为(1.87±0.07)×10-3 mm2/s、(2.64±0.11)×10-3mm2/s。除前列腺增生的外围叶与未被癌组织侵及的外围叶之间差异无统计学意义(P>0.05)外,前列腺增生、前列腺癌、前列腺增生的外围叶和未被癌组织侵及的外围叶各组之间差异均有统计学意义(P<0.05)。DCE-MRI和DWI联合应用在前列腺癌诊断的敏感度、特异度和准确度均达80%以上。结论 DCE-MRI、DWI在前列腺癌和前列腺增生中具有特征性影像学表现,2种方法联合应用提高了MRI诊断前列腺癌的诊断和分期准确率。     

磁共振弥散加权成像、T2加权成像及动态增强联合运用对前列腺癌的诊断价值

目的 探讨磁共振弥散加权成像(DWI)、T2加权像(T2WI)及动态增强(DCE)联合应用对前列腺癌的诊断价值.方法 100例前列腺疾病中前列腺癌49例和非癌病例51例(包括46例前列腺增生、3例外周带炎症及2例前列腺结核).所有病例在常规MR检查基础上加扫DCE及DWI序列,DWI的b值为800 s/mm2.比较T2WI、DCE、DWI及三者联合诊断前列腺癌的敏感性;统计分析前列腺组织与非癌组织的ADC值是否存在差异.结果 在DWI图像上,前列腺癌多呈明显高信号,6例局限于中央带前列腺癌得到正确诊断.前列腺癌组织的平均ADC值为(0.96±0.22)×10-3mm2/s,前列腺增生组织的平均ADC值为(1.56±0.23)×10-3mm2/s,两者之间有统计学差异(P＝0.001),但ADC值有小部分重叠.T2WI、DCE、DWI及三者联合诊断前列腺癌的敏感性分别为85.7%、87.8%、93.9%、100%.结论 T2WI、DCE及DWI三者联合应用可以弥补各自的缺点,提高前列腺癌诊断的敏感性.     

前列腺中央腺体偶发癌与中央腺体癌的MR扩散加权成像

目的:运用MR扩散加权成像对前列腺中央腺体偶发癌和中央腺体癌的表现扩散系数值(ADC值)进行定量分析.方法:回顾性分析8例前列腺中央腺体偶发癌和32例中央腺体癌患者病例资料,比较两者ADC值.结果:①中央腺体ADC值:前列腺中央腺体偶发癌组与中央腺体癌组分别为(1.48±0.18)×10-3mm2/s、(1.20±0....     

前列腺中央腺体癌的MRS及DWI表现并误诊分析

目的探讨前列腺中央腺体癌的磁共振波谱分析(MRS)及扩散加权成像(DWI)表现,并对误诊病例进行分析。资料与方法回顾性研究术前MR诊断为前列腺中央腺体癌的患者共58例,术后确诊为癌40例、非癌18例,比较两组间的(胆碱+肌酸)/枸橼酸盐(CC/C)值和表观扩散系数(ADC)值。结果中央腺体癌组CC/C值及最小ADC值分别为2.89±1.26、(0.81±0.16)×10-3mm2/s,非癌组CC/C值及最小ADC值分别为1.28±0.59、(1.02±0.18)×10-3mm2/s,中央腺体癌组与非癌组之间的CC/C值及最小ADC值差异均有统计学意义(t值分别为5.994、-3.862,P值均<0.05)。结论 MRS和DWI对于前列腺中央腺体癌的诊断具有一定的价值。     

不同b值对前列腺外周带癌区和非癌区ADC值及其差值的影响

目的分析不同b值下前列腺外周带癌区和非癌区ADC值变化及其差值(DADC)的变化情况。方法26例经穿刺活检病理证实的前列腺外周带癌病人,行磁共振扩散加权成像,b值分别为300,500s/mm2和800s/mm2。根据穿刺活检结果,将前列腺外周6分区归类为非癌区和癌区,26例病人共计有94个非癌区和62个癌区。测量各b值(b=300、500、800s/mm2)下前列腺外周带各分区的ADC值,并对不同b值时癌区和非癌区ADC值的变化及癌区与非癌区ADC值差值(DADC)的变化进行分析。结果当b值分别为300,500s/mm2和800s/mm2时,癌区与非癌区ADC值差值(DADC)分别为(1.03±0.44)×10-3mm2/s,(0.98±0.43)×10-3mm2/s和(0.97±0.36)×10-3mm2/s(λ2=3.308,P=0.191>0.05,Friedman Test)。在b值从300s/mm2增加到500s/mm2和800s/mm2时,癌区ADC值下降的比例为14%和21%,非癌区下降的比例为5%和11%,癌区下降比例高于非癌区。结论不同b值下前列腺外周带癌区和非癌区ADC值是会变化的,但在一定范围内增大b值无助于增加癌区和非癌区ADC值的差异。     

磁共振扩散加权成像和ADC值在前列腺癌诊断中的应用价值

目的探讨磁共振扩散加权成像（DWI）及表观扩散系数（ADC）在前列腺癌诊断中的应用价值。资料与方法回顾分析经组织病理学证实的前列腺癌49例患者资料,DWI采用单次激发平面回波序列（EPI）。感兴趣区（ROI）包括前列腺癌、前列腺良性增生（BPH）和正常前列腺周围带,并计算相应的ADC值。结果49例前列腺癌患者血清前列腺特异抗原（PSA）平均为49.1ng/ml。肿瘤病灶ROI的ADC值在X、Y和Z轴方向分别有41、9和13例获得;前列腺良性增生分别在3个方向为39、11和13例;正常前列腺周围带为31、9和10例。前列腺癌在X、Y和Z轴方向平均ADC值分别为2.282×10^-3mm^2/s、2.293×10^-3mm^2/s和3.017×10^-3mm^2/s;BPH各个方向平均ADC值分别为2.559×10^-3mm^2/s、2.812×10^-3mm^2/s和3.585×10^-3mm^2/s;正常前列腺外周区组织3个方向的平均ADC值分别为2.892×10^-3mm^2/s、3.303×10^-3mm^2/s和4.112×10^-3mm^2/s。前列腺癌在X轴方向的ADC值明显低于相同方向前列腺增生和正常周围带的ADC值（P〈0.005）。结论DWI和ADC值在前列腺癌的诊断中应用方便、易行,ADC值是区别前列腺癌组织和非肿瘤组织的可靠指标。     

Apparent diffusion coefficient: prostate cancer versus noncancerous tissue according to anatomical region

PURPOSE: To evaluate diagnostic performance of apparent diffusion coefficient (ADC) in differentiating prostate cancer from noncancerous tissue according to anatomical region. MATERIALS AND METHODS: In 47 patients with diffusion-weighted-MR (b-value, 0 and 1000 sec/mm2) on a 1.5 T unit, ADCs were measured in prostate cancer and in three noncancerous tissues (transitional zone, peripheral zone, and prostatic base). Diagnostic performance of ADC for differentiating cancer from noncancerous tissue was evaluated using receiver-operating-characteristics (ROC) analysis. RESULTS: Mean ADC of prostate cancer (0.963x10(-3) mm2/s) was lower than those of all noncancerous tissues (P<0.001). In noncancerous tissue, ADC differed according to anatomical region (peripheral zone, 1.572x10(-3) mm2/sec; transitional zone, 1.441x10(-3) mm2/sec; prostatic base, 1.146x10(-3) mm2/sec) (P<0.01). ADC was lower in prostate cancer than in all noncancerous tissues in 34 (72%) patients. Area under the ROC curve for differentiating cancer from noncancerous tissue in prostatic base (0.725) was less than those for differentiating cancer from noncancerous tissue in peripheral (0.952) and transitional zones (0.906) (P<0.05). Sensitivity differed according to anatomical region (peripheral zone, 98%; transitional zone, 82%; prostatic base, 66%) (P<0.05). CONCLUSION: Variable ADC in noncancerous tissue according to anatomical region may limit diagnostic performance of ADC for cancer detection.     

扩散张量成像导出量对扩散时间依赖关系的实验研究

目的研究扩散张量导出量与扩散时间的关系。方法保持扩散敏感梯度磁场强度不变，使用8个不同的扩散时间对11名被试者进行扩散张量成像扫描得到脑部的各向异性与各向同性信息，计算出各个感兴趣区的平均扩散率与各向异性分数后进行比较。结果不同扩散时间对应的平均扩散率有显著性差异（P〈0．05），而各向异性分数无显著性差异（P〉0．05）。结论扩散时间对扩散张量成像导出量中的各向异性分数无影响，对平均扩散率有影响。原因是细胞内外水分子扩散性质不同。     

The tensor distribution function

Diffusion weighted magnetic resonance imaging is a powerful tool that can be employed to study white matter microstructure by examining the 3D displacement profile of water molecules in brain tissue. By applying diffusion‐sensitized gradients along a minimum of six directions, second‐order tensors (represented by three‐by‐three positive definite matrices) can be computed to model dominant diffusion processes. However, conventional DTI is not sufficient to resolve more complicated white matter configurations, e.g., crossing fiber tracts. Recently, a number of high‐angular resolution schemes with more than six gradient directions have been employed to address this issue. In this article, we introduce the tensor distribution function (TDF), a probability function defined on the space of symmetric positive definite matrices. Using the calculus of variations, we solve the TDF that optimally describes the observed data. Here, fiber crossing is modeled as an ensemble of Gaussian diffusion processes with weights specified by the TDF. Once this optimal TDF is determined, the orientation distribution function (ODF) can easily be computed by analytic integration of the resulting displacement probability function. Moreover, a tensor orientation distribution function (TOD) may also be derived from the TDF, allowing for the estimation of principal fiber directions and their corresponding eigenvalues. Magn Reson Med 61:205–214, 2009. © 2008 Wiley‐Liss, Inc.     

Echo-Planar Diffusion Spectroscopic Imaging

High-speed diffusion spectroscopic imaging based on an echo-planar technique is presented. A pair of diffusion gradients is applied prior to a rapidly oscillating magnetic field gradient which encodes both chemical shift and spatial information. By applying this technique to a phantom consisting of acetone and water, a diffusion spectroscopic image is obtained in about 15 min, about 64 times faster than the time required in the conventional method. The measured diffusion coefficients show good agreement with previously reported values. This kind of diffusion spectroscopic imaging is expected to provide a way to observe more specific metabolism.