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Histogram Analysis of Tumor Grade of Clear Cell Renal Cell Carcinoma (ccRCC) Assessed by Noncontrast Single-Source Dual-Energy Computed Tomography

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Table of Contents

English Abstract

摘要

1 Introduction

1.1 Renal cell carcinoma

1.2 Clear cell renal cell carcinoma (ccRCC)

1.3 Imagining and Fuhrman nuclear grading system

1.4 Spectral CT (Single-Source Dual-Energy Computed Tomography)

2.1 Research Question

2.2 Aim of The Study

2.3 Research Hypothesis

3 Materials and methods

3.1 Study design and setting

3.2 Patients

3.3 Inclusion and exclusion criteria

3.4 Data Collection

3.5 Spectral Computed Tomography Protocols

3.6 Image Analysis and Measurements

3.7 Statistical analysis

4 Results

4.1 Patients characteristics

4.2 Histogram measurements

5 Discussion

6 Conclusion

Literature Review Histogram Analysis of Tumor Grade of Clear Cell Renal Cell Carcinoma (ccRCC) Assessed by Noncontrast Single-Source Dual-Energy Computed Tomography

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摘要

背景和目的:肾癌是一种具有侵袭性和化疗耐药性的恶性肿瘤,约占成人所有肿瘤的3%。肾透明细胞癌是肾细胞癌最常见的类型。约有25%的肾细胞癌患者在确诊时为肿瘤进展期,并且伴有转移的肾细胞癌患者的预后尤其差,生存中值仅为13个月。肾透明细胞癌的临床表现变化很大,从缓慢生长的局限性肿块发展到侵袭性转移性肿瘤。肾切除术合并术后放化疗是对肾透明细胞癌局限性肿块唯一合适的治疗方法。随着我们对肾透明细胞癌遗传因素认识的增加,对肾透明细胞癌的治疗已经转变为肿瘤的靶向识别和治疗的改进。对VEGF和mTOR的理解是肾透明细胞癌生物学的核心,实现了多种抗血管生成药物(舒尼替尼,索拉非尼,帕唑帕尼,依维莫司和贝伐单抗加干扰素-α)在肾透明细胞癌治疗方面的使用。此外,在预后方面,Ⅰ期肾透明细胞癌患者的预后最好,5年生存率约为80-95%[35]。随着级别的增高,生存率逐渐减低,Ⅱ期患者的生存率低于80%,Ⅲ期患者的生存率低于60%。即使进行针对性治疗来抑制肿瘤的进展,Ⅳ期患者的生存率也仅有两年多[36]。大多数肾肿瘤是因其他原因进行医学影像检查而偶然发现的[37]。评估肾脏肿块的最常用影像技术是超声、CT和磁共振成像[38]。在大多数情况下,通过影像成像技术就可以较准确地诊断肾脏肿瘤[38]。然而,存在许多因素会妨碍对肾脏肿瘤进行准确诊断。随着偶发的肾细胞癌数量的增加,在切除后意外发现是良性肾肿物的数量也增加了[39]。除了技术因素的失误,而且与某些病理特征相关的图像判读的错误也可能导致误诊,在某些情况下,甚至是导致不必要的手术。GE公司的Discovery CT750HD(GE Healthcare,Milwaukke,IL,USA)可以使用1个X射线管在1ms内实现高低两种能量的切换,这种方法被称为“快速电压切换”,其基本原理是,探测器的闪烁体必须在很短的时间内获得x射线光子。采集时间由三部分组成:探测器输出信号的上升时间,即X射线源开启时至探测器达到恒定值时,信号恒定的时间以及检测器输出信号的下降时间,即X射线源关闭后的信号衰减时间。其中,需要短暂的下降时间以确保探测器中只剩下很少的信息可以传输到下一个视图。剩余的这些信息会使图像模糊并且降低图像分辨率,这些虽然可以通过软件来纠正,但会造成图像信噪比的降低[41]。能谱CT近年来迅速发展,除了可避免常规CT扫描存在组织表征和硬化伪影等问题之外,它还能提高疾病的检出率[60]。它最重要的特征是尽管它通过单个X射线源,但产生高低两种能量的光子。能谱CT可产生虚拟平扫图像,这是其另一优点,它不仅降低了成本和辐射,而且还能产生在整个能谱能量范围内不同keV水平下的有效原子序数Z、碘图和虚拟单能量图像。本研究选择70keV单能量是基于以往的报道,证明在此单能量下,图像具有高对比噪声比,并且,相比于40-140keV范围内的其他各单能图像,70keV单能量图像具有最低的图像噪声[60]。本研究的目的是探究单源双能CT平扫直方图分析在评估肾透明细胞癌肿瘤分级的作用。
  材料与方法:本研究入组自2011年至2015年于放射科检查并被诊断为肾细胞癌(RCC)的患者。评价单源双能CT平扫的直方图分析在评估透明细胞肾细胞癌(ccRCC)分级的价值。本研究搜集122名被确诊为肾透明细胞癌(ccRCC)的患者,其中,72名ccRCC患者入组(Ⅰ=5,Ⅱ=24,Ⅲ=8,Ⅰ-Ⅱ=17,Ⅱ-Ⅲ=16,Ⅲ-Ⅳ=2)。根据肿瘤分级分为三组:第一组为Ⅰ级和Ⅰ-Ⅱ级(22例患者;14例男性,8例女性,年龄为59.3±10.5);第二组为Ⅱ级(24名患者;12名男性,12名女性,年龄为61.4±8.3);第三组为Ⅲ,Ⅱ-Ⅲ和Ⅲ-Ⅳ级(26例患者,男性22例,女性4例,年龄为58.7±11.3)。进行三组内、每两组间比较(组1和组2,组1和组3,组1和组3)。所有患者均使用单源双能量CT机(美国GE Discovery HD750)进行上腹部扫描。所有的双能量图像都从Advanced Workstation4.6工作站中,并进行了预先评估。从PACS工作站导出DICOM格式的单能图像至Omni-Kintetics工作站,对图像进一步分析及后处理。在显示肿瘤最大的层面上放置ROI,避开出血、囊变、坏死区,然后进行直方图分析。直方图参数包括:最小强度,最大强度,平均值,中值,标准偏差(SD),偏度,峰度,均匀性,能量,熵和累积频率分布(第5、25、75和95个百分数)。使用SPSS24软件进行统计分析,比较三组ccRCC间各参数的差异,对正态分布的变量使用单因素方差分析和独立样本t检验,而非正态分布的变量使用Kruskal-Wallis和Mann-Whitney U检验。使用ROC曲线评估使用单源双能CT平扫的直方图分析在鉴别CCRCC分级方面具有显著差异的参数的诊断效能、敏感性和特异性。以P<0.05表示具有统计学差异。
  结果:使用偏度值对CCRCC三组之间鉴别具有最高的诊断效能,ROC曲线下面积为0.741,敏感度为73%;强度中值(AUC=0.691,p=0.023)和第95百分位数(AUC=0.677,p=0.045)具有最高的灵敏度,两者均为85%;偏度值具有最高的特异度,为66%。此外,CCRCC组1和组2之间的参数比较显示,方差具有最高的诊断效能(p=0.024,AUC=0.615),而能量值具有最高的灵敏度(p=0.049,灵敏度59%)。组1和组3之间的参数比较显示,偏度具有最高的诊断效能和特异度(p=0.011,AUC=0.741,特异度66%),而第75百分位数(P=0.018,AUC=0.691)、第90百分位数(p=0.022,AUC=0.678)和第95百分位数(p=0.020,AUC=0.677)具有最高诊断灵敏度,灵敏度为85%。组2和组3之间的参数比较结果显示中位数强度(p=0.015)和第75百分位数(p=0.027)具有最高的诊断效能(AUC=0.691),而第50百分位数具有最高的特异度(p=0.019,特异度63%),而第75百分位数具有最高的灵敏度,达88%。肿瘤的大小与肿瘤的分级呈正相关。平均值,平均强度和能量值是最佳鉴别诊断参数。
  结论:单源双能CT平扫的直方图分析对鉴别肾透明细胞癌分级具有重要的意义,它可用于评估ccRCC的分级。

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