VAI TRÒ CỦA CỘNG HƯỞNG TỪ THƯỜNG QUY VÀ KHUẾCH TÁN TRONG ĐÁNH GIÁ PHÂN BẬC U THẦN KINH ĐỆM TRÊN LỀU Ở TRẺ EM
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
Mục tiêu: Đánh giá đặc điểm hình ảnh và vai trò của cộng hưởng từ (CHT) thường quy và khuếch tán trong phân bậc u thần kinh đệm (UTKĐ) trên lều ở trẻ em. Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu tiến cứu, mô tả cắt ngang trên 63 bệnh nhi (BN) UTKĐ trên lều được chụp CHT và có kết quả giải phẫu bệnh tại Bệnh viện Nhi Trung ương và Bệnh viện Hữu nghị Việt Đức từ tháng 10/2023 - 11/2025. Các đặc điểm trên CHT thường quy, khuếch tán được phân tích và đối chiếu với mô bệnh học. Kết quả: UTKĐ bậc cao có kích thước, ranh giới không rõ, hoại tử, chảy máu trong u, xâm lấn thể chai, lan qua đường giữa, ngấm thuốc không đồng nhất, phù quanh u và hiệu ứng khối cao hơn UTKĐ bậc thấp, có giá trị ADC thấp hơn UTKĐ bậc thấp (p < 0,05). Dấu hiệu xâm lấn thể chai và lan qua đường giữa có độ đặc hiệu là 92,68%, trong khi ngấm thuốc không đồng nhất có độ nhạy là 90,91%. ADCmin và rADCmin có AUC cao là 0,975 và 0,925, với giá trị cut-off là 0,641 × 10-3 mm²/s và 1,16. Kết luận: Chụp CHT thường quy và khuếch tán có giá trị trong phân bậc UTKĐ trên lều ở trẻ em.
Từ khóa
Cộng hưởng từ thường quy, Cộng hưởng từ khuếch tán, U thần kinh đệm, Trẻ em, Phân bậc
Chi tiết bài viết
Tài liệu tham khảo
2. Blionas A, Giakoumettis D, Klonou A, et al. Paediatric gliomas: Diagnosis, molecular biology and management. Ann Transl Med. 2018; 6(12):251-251. DOI:10.21037/ATM.2018.05.11.
3. Borja MJ, Plaza MJ, Altman N, Saigal G. Conventional and advanced MRI features of pediatric intracranial tumors: Supratentorial tumors. AJR Am J Roentgenol. 2013; 200(5):W483-W503. DOI:10.2214/AJR.12.9724.
4.Yao R, Cheng A, Zhang Z, Jin B, Yu H. Correlation between apparent diffusion coefficient and the Ki-67 proliferation index in grading pediatric glioma. J Comput Assist Tomogr. 2023; 47(2):322-328. DOI:10.1097/RCT.0000000000001400.
5. Lee J, Choi SH, Kim JH, Sohn CH, Lee S, Jeong J. Glioma grading using apparent diffusion coefficient map: Application of histogram analysis based on automatic segmentation. NMR in Biomedicine. 2014; 27(9):1046-1052. DOI:10.1002/nbm.3153.
6. Zhou T, Qiao B, Peng B, et al. Predicting histological grade in pediatric glioma using multiparametric radiomics and conventional MRI features. Sci Rep. 2024; 14(1):13683. DOI:10.1038/s41598-024-63222-5.
7. Dean BL, Drayer BP, Bird CR, et al. Gliomas: Classification with MR imaging. Radiology. 1990; 174(2):411-415. DOI:10.1148/radiology.174.2.2153310.
8. Moharamzad Y, Sanei Taheri M, Niaghi F, Shobeiri E. Brainstem glioma: Prediction of histopathologic grade based on conventional MR imaging. Neuroradiol J. 2018; 31(1):10-17. DOI:10.1177/1971400917743099.