Valutazione quantitativa dell'imaging dello spettro di diffusione nel cancro al seno

Questo progetto intende raccogliere in modo prospettico pazienti con sospetti tumori maligni al seno mediante ecografia o mammografia. Dopo la scansione MRI di routine, tutti i pazienti sono stati sottoposti a scansione della sequenza di imaging dello spettro di diffusione (DSI). I criteri di inclusione erano i seguenti: (1) il cancro al seno è stato confermato da intervento chirurgico o biopsia. (2) diagnosi patologica del recettore degli estrogeni (ER), del recettore del progesterone (PR), del fattore di crescita epidermico umano 2 (HER-2), del Ki-67 e dello stato di invasione dei vasi linfatici (LVI) nel carcinoma mammario. (3) le scansioni MRI e DSI di routine sono state eseguite entro una settimana prima dell'esame patologico. I criteri di esclusione erano i seguenti: (1) pazienti che avevano ricevuto il trattamento prima della scansione DSI; (2) pazienti sottoposti a biopsia del tumore al seno entro due settimane prima dell'acquisizione dell'immagine DSI; (3) i risultati patologici delle masse mammarie erano altre malattie oltre al cancro al seno. (4) la post-elaborazione dei dati DSI non può essere eseguita a causa della scarsa qualità dell'immagine, ad esempio artefatti da movimento.

I dati della risonanza magnetica del seno sono stati raccolti su uno scanner MR 3T (Magnetom skyra, Siemens Healthcare, Erlangen, Germania). Tutti i partecipanti hanno utilizzato schemi di scansione MRI mammaria standardizzati, tra cui imaging pesato in T2 (T2WI), imaging pesato in T1 (T1WI), imaging pesato in diffusione (DWI), DSI e miglioramento dinamico del contrasto (DCE). Un totale di 22 parametri quantitativi GSI sono stati derivati ​​dal software NeudiLab basato sulla piattaforma open source DIPY (imaging di diffusione in Python, http://nipy.org/dipy). La correlazione tra i parametri quantitativi DSI e gli indici patologici (ad es. ER, PR, HER-2, Ki-67 e LVI) è stata valutata mediante l'analisi di correlazione di Spearman. I predittori indipendenti dei parametri quantitativi GSI per la diversa discriminazione delle caratteristiche patologiche nel carcinoma mammario sono stati determinati dall'analisi di regressione logistica. Le prestazioni predittive dei parametri quantitativi DSI per le diverse classificazioni patologiche sono state valutate dalle curve delle caratteristiche operative del ricevitore (ROC) e dalla loro rispettiva area sotto le curve (AUC).