磁共振成像在腮腺肿瘤中的应用价值研究
发布时间：2020-12-27 23:41
目的:探讨磁共振成像在腮腺肿瘤诊断与鉴别诊断中的价值。方法:选择我院2017年10月2018年11月63例经过手术病理证实的腮腺肿瘤病例作为研究对象,所有病例均行常规MRI扫描、DWI扫描和动态增强扫描。1.分析良恶性腮腺肿瘤的一般资料和常规MRI征象。2.对不同病理类型腮腺肿瘤的ADCmean值、周围腺体ADC值、肿瘤ADCmean值/周围腺体ADC值比值（简称ADC比值）、ADCmin值进行分析,并对各组之间进行两两比较,采用ROC曲线计算曲线下面积并分析ADCmean值、周围腺体ADC值、ADC比值、ADCmin值在腮腺肿瘤中的鉴别诊断效能,根据最大约登指数确定最佳诊断阈值,并计算灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、准确率。3.对时间-信号强度曲线（TIC）的达峰时间（Tpeak）和廓清率（WR）等参数进行分析,观察总结腮腺肿瘤的TIC曲线特征。本研究将腮腺肿瘤的TIC曲线定义为四个类型,即A型（持续型）,B型（廓清型）,C型（平台型）和D型（平坦型）。结果:1.63例腮腺肿瘤患者中,良性肿瘤52例,恶性肿瘤11例,良性肿瘤与恶性肿瘤患者的平均年龄及性别...
【文章来源】：蚌埠医学院安徽省
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
不同组织学类型腮腺肿瘤数目占比图
图 2 肿瘤的 TIC 曲线类型2.4 统计学分析对数据进行整理、归纳，用 Excel 2003 建立数据库，采用 SPSS 2的数据进行统计分析，对计量资料采用 Komogorov-Smirnov 法进行正验，用 Leneve 法进行方差齐性检验，数据若符合正态分布且方差齐性对样本 t 检验或两独立样本 t 检验；若数据不符合正态分布及方差齐性参数秩和检验。计数资料、形态学及 TIC 曲线类型的比较采用 2 检验确切概率法分析。P<0.05 认为差异有统计学意义，P>0.05 认为差异无义。对有统计学意义的指标绘制受试者工作特性曲线（Receiver OperaCharacteristic Curve,ROC），得出曲线下面积（the area under the ROC cuAUC 最大的指标表明其诊断效能最好。分析 ADCmean 值、周围腺体ADC 比值、ADCmin 值鉴别不同腮腺肿瘤的诊断效能，根据最大约登登指数=敏感性＋特异性-1），确定 ADCmean 值、周围腺体 ADC 值、
ADC 比值平均数 0.987 1.429 1.703 1.006 1.767标准差 0.353 0.423 0.312 0.064 0.276上限 0.750 1.546 1.574 0.976 1.478下限 1.224 1.311 1.832 1.035 2.057ADCmin 值平均数 1.001 1.056 1.305 0.706 1.246标准差 0.318 0.327 0.195 0.086 0.114上限 0.788 0.965 1.224 0.667 1.125下限 1.215 1.147 1.385 0.746 1.366
【参考文献】：
期刊论文
[1]ADC比值法对鉴别腮腺良恶性病灶的诊断价值[J]. 左志超,张卫,邓文娟,宁瑞玲,董梦莹,金观桥,苏丹柯,罗宁斌,赖少侣,李强. 临床放射学杂志. 2018(01)
[2]3.0T MR动态增强及DWI对腮腺肿瘤鉴别诊断的价值[J]. 郑少燕,曾向廷,吴先衡,林斯宏,陈少贤,张奕伟. 临床放射学杂志. 2018(01)
[3]896例腮腺肿瘤临床回顾分析[J]. 赵志国,高丹,王瑾,张力平. 上海口腔医学. 2017(06)
[4]磁共振动态定量扫描在鉴别腮腺肿瘤恶性度中的应用[J]. 桑鋆智,李醒,张天宇,李卉,吕伟扬. 中国医疗设备. 2017(08)
[5]扩散加权联合动态对比增强磁共振成像鉴别诊断腮腺良恶性肿瘤[J]. 童娟,胡春洪,王小林,王振民,文伟. 中国医学影像技术. 2017(08)
[6]磁共振扩散峰度成像鉴别不同腮腺疾病及诊断腮腺腺淋巴瘤的应用[J]. 俞顺,石清磊,苏家威,包强,库雷志,郑雪萍. 中国医学影像技术. 2017(04)
[7]磁共振弥散峰度成像在腮腺肿瘤诊断与鉴别诊断的临床价值[J]. 于金芬,王祥生,曹广亮,王光彬,李传亭. 中国医学装备. 2017(01)
[8]囊变在腮腺病变MRI鉴别诊断中的价值[J]. 刘培俊,张卫,王敏,文建荣,徐茂林. 医学影像学杂志. 2016(08)
[9]基于体素内不相干运动的扩散加权成像在涎腺肿瘤中的初步应用[J]. 童娟,胡春洪,王小林,段晓峰,尚滔,眭贺. 临床放射学杂志. 2016(06)
[10]腮腺单发肿块的MRI诊断[J]. 杨静,孙聚葆,詹浩辉. 中国医学影像学杂志. 2016(03)
本文编号：2942721
【文章来源】：蚌埠医学院安徽省
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
不同组织学类型腮腺肿瘤数目占比图
图 2 肿瘤的 TIC 曲线类型2.4 统计学分析对数据进行整理、归纳，用 Excel 2003 建立数据库，采用 SPSS 2的数据进行统计分析，对计量资料采用 Komogorov-Smirnov 法进行正验，用 Leneve 法进行方差齐性检验，数据若符合正态分布且方差齐性对样本 t 检验或两独立样本 t 检验；若数据不符合正态分布及方差齐性参数秩和检验。计数资料、形态学及 TIC 曲线类型的比较采用 2 检验确切概率法分析。P<0.05 认为差异有统计学意义，P>0.05 认为差异无义。对有统计学意义的指标绘制受试者工作特性曲线（Receiver OperaCharacteristic Curve,ROC），得出曲线下面积（the area under the ROC cuAUC 最大的指标表明其诊断效能最好。分析 ADCmean 值、周围腺体ADC 比值、ADCmin 值鉴别不同腮腺肿瘤的诊断效能，根据最大约登登指数=敏感性＋特异性-1），确定 ADCmean 值、周围腺体 ADC 值、
ADC 比值平均数 0.987 1.429 1.703 1.006 1.767标准差 0.353 0.423 0.312 0.064 0.276上限 0.750 1.546 1.574 0.976 1.478下限 1.224 1.311 1.832 1.035 2.057ADCmin 值平均数 1.001 1.056 1.305 0.706 1.246标准差 0.318 0.327 0.195 0.086 0.114上限 0.788 0.965 1.224 0.667 1.125下限 1.215 1.147 1.385 0.746 1.366
【参考文献】：
期刊论文
[1]ADC比值法对鉴别腮腺良恶性病灶的诊断价值[J]. 左志超,张卫,邓文娟,宁瑞玲,董梦莹,金观桥,苏丹柯,罗宁斌,赖少侣,李强. 临床放射学杂志. 2018(01)
[2]3.0T MR动态增强及DWI对腮腺肿瘤鉴别诊断的价值[J]. 郑少燕,曾向廷,吴先衡,林斯宏,陈少贤,张奕伟. 临床放射学杂志. 2018(01)
[3]896例腮腺肿瘤临床回顾分析[J]. 赵志国,高丹,王瑾,张力平. 上海口腔医学. 2017(06)
[4]磁共振动态定量扫描在鉴别腮腺肿瘤恶性度中的应用[J]. 桑鋆智,李醒,张天宇,李卉,吕伟扬. 中国医疗设备. 2017(08)
[5]扩散加权联合动态对比增强磁共振成像鉴别诊断腮腺良恶性肿瘤[J]. 童娟,胡春洪,王小林,王振民,文伟. 中国医学影像技术. 2017(08)
[6]磁共振扩散峰度成像鉴别不同腮腺疾病及诊断腮腺腺淋巴瘤的应用[J]. 俞顺,石清磊,苏家威,包强,库雷志,郑雪萍. 中国医学影像技术. 2017(04)
[7]磁共振弥散峰度成像在腮腺肿瘤诊断与鉴别诊断的临床价值[J]. 于金芬,王祥生,曹广亮,王光彬,李传亭. 中国医学装备. 2017(01)
[8]囊变在腮腺病变MRI鉴别诊断中的价值[J]. 刘培俊,张卫,王敏,文建荣,徐茂林. 医学影像学杂志. 2016(08)
[9]基于体素内不相干运动的扩散加权成像在涎腺肿瘤中的初步应用[J]. 童娟,胡春洪,王小林,段晓峰,尚滔,眭贺. 临床放射学杂志. 2016(06)
[10]腮腺单发肿块的MRI诊断[J]. 杨静,孙聚葆,詹浩辉. 中国医学影像学杂志. 2016(03)
本文编号：2942721
本文链接：https://www.wllwen.com/linchuangyixuelunwen/2942721.html
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