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

《BMC Medical Imaging》：Non-invasive prediction of B-cell lymphoma-2 and Ki-67 expression in primary central nervous system lymphoma using whole-tumor histogram analysis of diffusion weighted imaging, diffusional kurtosis imaging and intravoxel incoherent motion

　　

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。