Studie o korelaci mezi kvantitativními parametry zobrazení střední velikosti buněk pana a histopatologickými charakteristikami rakoviny prsu (OGSE)

Prospektivně byly zařazeny pacientky s prsními masami a suspektními malignitami prsu podle ultrazvuku/mamografie. Po rutinním MRI skenování podstoupily všechny pacientky sekvenční skenování průměrné velikosti buněk a nakonec podstoupily MRI rozšířené skenování prsu. Kritéria pro zařazení pacientů s rakovinou prsu: (1) rakovina prsu potvrzená chirurgicky nebo biopsií; (2) Stav estrogenového receptoru (ER), progesteronového receptoru (PR), lidského epidermálního růstového faktoru-2 (HER-2), Ki-67 a invaze lymfatických cév (LVI) u rakoviny prsu byl jasně diagnostikován patologií; (3) Rutinní MRI, PGSE a OGSE skeny byly provedeny do 1 týdne před patologickým vyšetřením. Kritéria vyloučení: (1) pacienti s nádorem prsu, kteří podstoupili léčbu před skenováním sekvencí PGSE a OGSE; (2) Pacienti, kteří podstoupili punkci nádoru prsu během 2 týdnů před skenováním sekvence PGSE a OGSE; (3) Pacientky s masami prsů bez chirurgického zákroku nebo biopsie po sekvenčním skenování PGSE a OGSE; (4) Patologickým vyšetřením bylo potvrzeno, že prsní hmota je jiná onemocnění kromě rakoviny prsu; (5) Kvůli nízké kvalitě obrazu způsobené pohybovými artefakty nebo z jiných důvodů nelze provést následné zpracování sekvencí PGSE a OGSE. Všechny subjekty musely podepsat písemný informovaný souhlas.

Data z MRI prsu byla shromážděna pomocí MR skeneru Philips ingenia DNA 3T v Nizozemsku. Všechny subjekty používaly standardizovaná schémata skenování prsu MRI, včetně T2 váženého zobrazení (T2WI), T1 váženého zobrazení (T1WI), difúzně váženého zobrazení (DWI), PGSE, OGSE a dynamického zesílení kontrastu (DCE). Tři kvantitativní parametry VIN, DEX a D byly odvozeny ze softwaru MATLAB. Korelace mezi kvantitativními parametry zobrazení střední velikosti buněk a patologickými indexy Er, PR, HER-2, Ki-67 a LVI byla hodnocena Spearmanovou korelační analýzou. Prediktivní faktory kvantitativních parametrů modelu střední velikosti buněk pro různé patologické charakteristiky karcinomu prsu byly stanoveny pomocí modelu logistické regrese. Diagnostická účinnost kvantitativních parametrů modelu střední velikosti buněk pro patologické klasifikační indexy byla hodnocena operační charakteristikou subjektu (ROC) křivka a plocha pod křivkou (AUC).