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利用扩散加权成像、扩散峰度成像以及体素内非相干运动的全肿瘤直方图分析,对原发性中枢神经系统淋巴瘤中的B细胞淋巴瘤-2和Ki-67表达进行无创预测

时间:2026年5月23日
来源:BMC Medical Imaging

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摘要目的评估并比较使用多种扩散MRI模型进行全肿瘤直方图分析在预测中枢神经系统淋巴瘤(PCNSL)中B细胞淋巴瘤-2(BCL-2)和Ki-67表达方面的诊断性能。方法本研究纳入了81名在2020年1月至2025年1月期间接受常规扩散加权成像(DWI)、扩散峰度成像(DKI)和体素

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摘要

目的

评估并比较使用多种扩散MRI模型进行全肿瘤直方图分析在预测中枢神经系统淋巴瘤(PCNSL)中B细胞淋巴瘤-2(BCL-2)和Ki-67表达方面的诊断性能。

方法

本研究纳入了81名在2020年1月至2025年1月期间接受常规扩散加权成像(DWI)、扩散峰度成像(DKI)和体素内不连续运动(IVIM)检查的参与者。从表观扩散系数(ADC)、扩散系数(Dk)、扩散峰度(K)、纯扩散系数(D)、伪扩散系数(D*)和灌注分数(f)图中提取的全肿瘤直方图特征,通过Mann-Whitney U检验在不同BCL-2和Ki-67表达组之间进行比较。采用接收者操作特征(ROC)分析和逻辑回归分析来评估不同扩散模型的诊断性能。内部验证通过1000次重复的自助法重采样进行。

结果

共有21个和26个从扩散图中获得的直方图特征被证实能有效区分PCNSL中不同的BCL-2和Ki-67表达状态(所有P<0.05)。在DWI、DKI、IVIM以及组合模型中,预测BCL-2表达的接收者操作特征曲线下面积(AUCs)没有显著差异(AUCs(95%CI)分别为:0.810(0.683–0.903)、0.830(0.706–0.917)、0.901(0.798–1.000)和0.877(0.769–0.984);所有校正后的P>0.05,Bonferroni校正);或Ki-67指数(AUCs(95%CI)分别为:0.832(0.732–0.906)、0.769(0.662–0.856)、0.792(0.688–0.874)和0.824(0.724–0.900);所有校正后的P>0.05,Bonferroni校正)。自助法内部验证表明模型的预测能力有限,但校准结果可接受。

结论

基于扩散MRI的全肿瘤直方图分析是预测PCNSL中BCL-2表达和Ki-67指数的有效无创方法。在这项初步研究中,三种扩散模型之间未检测到统计学上的显著差异。

目的

评估并比较使用多种扩散MRI模型进行全肿瘤直方图分析在预测中枢神经系统淋巴瘤(PCNSL)中B细胞淋巴瘤-2(BCL-2)和Ki-67表达方面的诊断性能。

方法

本研究纳入了81名在2020年1月至2025年1月期间接受常规扩散加权成像(DWI)、扩散峰度成像(DKI)和体素内不连续运动(IVIM)检查的参与者。从表观扩散系数(ADC)、扩散系数(Dk)、扩散峰度(K)、纯扩散系数(D)、伪扩散系数(D*)和灌注分数(f)图中提取的全肿瘤直方图特征,通过Mann-Whitney U检验在不同BCL-2和Ki-67表达组之间进行比较。采用接收者操作特征(ROC)分析和逻辑回归分析来评估不同扩散模型的诊断性能。内部验证通过1000次重复的自助法重采样进行。

结果

共有21个和26个从扩散图中获得的直方图特征被证实能有效区分PCNSL中不同的BCL-2和Ki-67表达状态(所有P<0.05)。在DWI、DKI、IVIM以及组合模型中,预测BCL-2表达的接收者操作特征曲线下面积(AUCs)没有显著差异(AUCs(95%CI)分别为:0.810(0.683–0.903)、0.830(0.706–0.917)、0.901(0.798–1.000)和0.877(0.769–0.984);所有校正后的P>0.05,Bonferroni校正);或Ki-67指数(AUCs(95%CI)分别为:0.832(0.732–0.906)、0.769(0.662–0.856)、0.792(0.688–0.874)和0.824(0.724–0.900);所有校正后的P>0.05,Bonferroni校正)。自助法内部验证表明模型的预测能力有限,但校准结果可接受。

结论

基于扩散MRI的全肿瘤直方图分析是预测PCNSL中BCL-2表达和Ki-67指数的有效无创方法。在这项初步研究中,三种扩散模型之间未检测到统计学上的显著差异。

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