Показатели магнитно-резонансной томографии как радиомные маркеры в дооперационном определении степени злокачественности внемозговых образований

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Внемозговые образования ― одна из наиболее сложных групп для первичной дифференциальной диагностики. Определение радиомных маркеров и их стандартизация являются основными базовыми проблемами современного этапа развития медицины.

Цель ― выявить радиомные маркеры для предоперационной оценки степени злокачественности внемозгового образования.

Материалы и методы. Ретроспективный анализ результатов исследований методом магнитно-резонансной томографии (1,5 Т) 156 пациентов с внемозговыми образованиями. Пациенты были разделены на 2 группы: (1) c наличием перифокальных изменений (n=106) и (2) внемозговым образованием без перифокальных изменений (n=50). В протокол сканирования были включены диффузионные и перфузионные последовательности. За зону интереса принимали (1) основной очаг и (2) зону перифокальных изменений. Выполнены измерения от основного очага и от зоны перифокальных изменений на картах измеряемого коэффициента диффузии, T2*-контрастной перфузии (DSС), проведен анализ серий динамического контрастирования (DCE).

Результаты. Максимальный размер основного очага (узла) поражения в 1-й группе составил 2,2 см (1,4; 4,3), во 2-й группе ― 1,2 см (0,9; 3,5); ограничение диффузии от основного очага поражения выявлено у 42 (39,6%) человек 1-й группы и у 7 (14%) ― 2-й. Максимальный размер перифокальных изменений в 1-й группе составил 2,85 см (1,5; 4,7). Ограничение диффузии от периферической зоны выявлено в 52 (49,1%) случаях. У пациентов 1-й группы с верифицированной менингиомой (n=66) путём многофакторного линейного регрессионного анализа выявлено, что максимальный размер основной зоны поражения увеличивал коэффициент объёмного кровотока (rCBF) от зоны перифокальных изменений в 3,3 раза (βcoef. 3,3, ДИ 1,27; 5,28; p=0,003), однако снижал показатель регионарного объёма крови (rCBV) в 4 раза (βcoef. 4, ДИ -7,46; -0,71; p=0,02).

Заключение. Перфузионные и диффузионные методы в сочетании с анатомическими последовательностями демонстрируют потенциал и могут выступать радиомическими маркерами при диагностике и лечении внемозговых образований. В дальнейшем наиболее перспективным выглядит выявление радиомических функциональных маркеров от зоны перифокальных изменений.

Об авторах

Татьяна Андреевна Берген

Национальный медицинский исследовательский центр имени академика Е.Н. Мешалкина

Email: tbergen@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-1530-1327
SPIN-код: 5467-7347

к.м.н.

Россия, 630055, Новосибирск, ул. Речкуновская, д. 15

Илья Александрович Cойнов

Национальный медицинский исследовательский центр имени академика Е.Н. Мешалкина

Email: i_soynov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3691-2848
SPIN-код: 8973-2982

к.м.н.

Россия, 630055, Новосибирск, ул. Речкуновская, д. 15

Мария Геннадьевна Пустоветова

Национальный медицинский исследовательский центр имени академика Е.Н. Мешалкина

Автор, ответственный за переписку.
Email: patophisiolog@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2409-8500
SPIN-код: 4694-2576

д.м.н., профессор

Россия, 630055, Новосибирск, ул. Речкуновская, д. 15

Список литературы

  1. Mahmoud M.A., Shihab M., Saad SS., et al. Imaging differentiation of malignant hepatic tumors: radiomics and metabolic features of 18F-FDG PET/CT // REJR. 2021. Vol. 11, N 2. Р. 165–170. doi: 10.21569/2222-7415-2021-11-1-230-237
  2. Lambin Ph., Rios-Velazquez E., Leijenaar R., et al. Radiomics: extracting more information from medical images using advanced feature analysis // Eur J Cancer. 2012. Vol. 48, N 4. Р. 441–446. doi: 10.1016/j.ejca.2011.11.036
  3. Singh G., Manjila S., Sakla N., et al. Radiomics and radiogenomics in gliomas: a contemporary update // Br J Cancer. 2021. Vol. 125, N 5. Р. 641–657. doi: 10.1038/s41416-021-01387-w
  4. Xiaoai K., Qing Z., Lei H., Junlin Z. Differentiating microcystic meningioma from atypical meningioma using diffusion-weighted imaging // Neuroradiology. 2020. Vol. 62, N 5. Р. 601–607. doi: 10.1007/s00234-020-02374-3
  5. Backer-Grøndahl T., Moen B.H., Torp S.H. The histopathological spectrum of human meningiomas // Int J Clin Exp Pathol. 2012. Vol. 5, N 3. Р. 231–242.
  6. Aslan K., Gunbey H.P., Tomak L., Incesu L. The diagnostic value of using combined MR diffusion tensor imaging parameters to differentiate between lowand high-grade meningioma // Br J Radiol. 2018. Vol. 91, N 1088. Р. 20180088. doi: 10.1259/bjr.20180088
  7. Louis D., Perry A., Reifenberger G., et al. The 2016 World Health Organization Classification of Tumors of the Central Nervous System: a summary // Acta Neuropathol. 2016. Vol. 131, N 6. Р. 803–820. doi: 10.1007/s00401-016-1545-1
  8. Upadhyay N., Waldman A. Conventional MRI evaluation of gliomas // Br J Radiol. 2011. Vol. 84, N 2. Р. S107–S111. doi: 10.1259/bjr/65711810
  9. Hale A., Wang L., Strother M., Chambless L. Differentiating meningioma grade by imaging features on magnetic resonance imaging // J Clin Neuroscience. 2018. Vol. 48. Р. 71–75. doi: 10.1016/j.jocn.2017.11.013
  10. Schneider J., Kulason K., White T., et al. Management of tiny meningiomas: to resect or not resect // Cureus. 2017. Vol. 9, N 7. Р. е1514. doi: 10.7759/cureus.1514
  11. Heye A.K., Culling R.D., Hernández M.C., et al. Assessment of blood-brain barrier disruption using dynamic contrast-enhanced MRI. A systematic review // Neuroimage Clin. 2014. Vol. 6. Р. 262–274. doi: 10.1016/j.nicl.2014.09.002
  12. Jelescu I., Leppert I., Narayanan S., et al. Dual-temporal resolution dynamic contrast-enhanced MRI protocol for blood-brain barrier permeability measurement in enhancing multiple sclerosis lesions // J Magnetic Resonance Imaging. 2011. Vol. 33, N 6. Р. 1291–1300. doi: 10.1002/jmri.22565
  13. Essig M., Shiroishi M., Nguyen T., et al. Perfusion MRI: the five most frequently asked technical questions // Am J Roentgenol. 2013. Vol. 200, N 1. Р. 24–34. doi: 10.2214/ajr.12.9543
  14. Sourbron S., Buckley D. Classic models for dynamic contrast-enhanced MRI // NMR Biomed. 2013. Vol. 26, N 8. Р. 1004–1027. doi: 10.1002/nbm.2940
  15. Siempis T., Tsakiris C., Alexiou G.A., et al. Diagnostic performance of diffusion and perfusion MRI in differentiating high from low-grade meningiomas: A systematic review and meta-analysis // Clin Neurol Neurosurg. 2020. Vol. 190. Р. 105643. doi: 10.1016/j.clineuro.2019.105643

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Линейный регрессионный анализ: связь между размером опухоли и rCBF.

Скачать (114KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Линейный регрессионный анализ: связь между размером опухоли и rCBV.

Скачать (133KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Атипичная менингиома: ADC ― карта измеряемого коэффициента диффузии; CBF ― карта скорости мозгового кровотока; CBV ― карта объёма мозгового кровотока; MTT ― карта средней скорости прохождения.

Скачать (175KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Алгоритм МР-диагностики впервые выявленного внемозгового образования.

Скачать (183KB)
Метаданные

© Берген Т.А., Cойнов И.А., Пустоветова М.Г., 2022

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».