GIÁ TRỊ CỦA CÁC DẤU HIỆU KÍCH THƯỚC, ĐỘ SÂU VÀ TÍN HIỆU TRÊN CHUỖI XUNG T2W CỦA CỘNG HƯỞNG TỪ TRONG CHẨN ĐOÁN PHÂN BIỆT KHỐI U PHẦN MỀM LÀNH TÍNH VÀ ÁC TÍNH

Nguyễn Thị Tâm1,, Hoàng Mai Anh1, Nguyễn Khắc Hưng2, Phạm Thị Thùy Linh1, Đỗ Mạnh Hà3, Nguyễn Văn Thi4, Nguyễn Duy Hùng1,3
1 Trường Đại học Y Hà Nội
2 Bệnh viện Phụ sản Hà Nội
3 Bệnh viện Hữu nghị Việt Đức
4 Bệnh viện K

Nội dung chính của bài viết

Tóm tắt

Mục tiêu: Đánh giá giá trị của các dấu hiệu kích thước, độ sâu và tín hiệu trên chuỗi xung T2W của cộng hưởng từ (CHT) trong chẩn đoán phân biệt u phần mềm lành tính và ác tính. Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu hồi cứu, mô tả cắt ngang trên 112 bệnh nhân (BN) có chẩn đoán mô bệnh học là u phần mềm (62 lành tính, 50 ác tính). Trên hình ảnh CHT, ba dấu hiệu kích thước (≤ 50mm, > 50 mm), độ sâu (nông hoặc sâu) và tín hiệu trên T2W (đồng nhất hoặc không đồng nhất) được phân tích để xác định khả năng dự đoán tính chất lành tính hay ác tính của tổn thương. Kết quả: Phân tích đơn biến và đa biến cho thấy độ kích thước (p = 0,002) và tín hiệu không đồng nhất trên T2W (p = 0,001) khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa khối u phần mềm lành tính và ác tính. Độ sâu không phải là một yếu tố độc lập có giá trị trong phân biệt hai nhóm u này (p = 0,307). Sự kết hợp của hai dấu hiệu kích thước và tín hiệu không đồng nhất trên T2W giúp chẩn đoán phân biệt khối u phần mềm lành tính và ác tính với độ nhạy 66%, độ đặc hiệu 79%, giá trị dự đoán dương tính 72%, giá trị dự đoán âm tính 74%. Kết luận: Kích thước và tín hiệu trên chuỗi xung T2W là các dấu hiệu có ý nghĩa trong chẩn đoán phân biệt khối u phần mềm lành tính và ác tính. Sự kết hợp của hai dấu hiệu kích thước và tín hiệu trên T2W giúp chẩn đoán phân biệt khối u phần mềm lành tính và ác tính với độ nhạy 66%, độ đặc hiệu 79%, giá trị dự đoán dương tính 72%, giá trị dự đoán âm tính 74%.

Chi tiết bài viết

Tài liệu tham khảo

1. Goldblum JR, Weiss SW, and Folpe AL. Enzinger and Weiss's soft tissue tumors e-book. Elsevier Health Sciences. 2013.
2. Toro JR, Travis LB, Wu HJ and associates. Incidence patterns of soft tissue sarcomas, regardless of primary site, in the surveillance, epidemiology and end results program, 1978-2001: An analysis of 26,758 cases. Int J Cancer. 2006; 119(12):2922-2930.
3. Kransdorf MJ and Murphy MD. Radiologic evaluation of soft-tissue masses: A current perspective. AJR Am J Roentgenol. 2000; 175(3):575-587.
4. Gielen JLMA, De Schepper AM, Vanhoenacker F, et al. Accuracy of MRI in characterization of soft tissue tumors and tumor-like lesions. A prospective study in 548 patients. Eur Radiol. 2004; 14(12):2320-2330.
5. Kransdorf MJ. Benign soft-tissue tumors in a large referral population: distribution of specific diagnoses by age, sex, and location. AJR Am J Roentgenol. 1995; 164(2):395-402.
6. Grimer RJ. Size matters for sarcomas!. Ann R Coll Surg Engl. 2006; 88(6):519-524.
7. Gruber L, Gruber H, Luger AK and associates. Diagnostic hierarchy of radiological features in soft tissue tumours and proposition of a simple diagnostic algorithm to estimate malignant potential of an unknown mass. Eur J Radiol. 2017; 95:102-110.
8. Gruber L, Loizides A, Ostermann L, et al. Does size reliably predict malignancy in soft tissue tumours?. Eur Radiol. 2016; 26(12):4640-4648.