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目的:探讨胰腺神经内分泌肿瘤(panNEN)计算机断层扫描(CT)增强特征预测术前病理分级的价值。方法:回顾性分析2009年2月至2020年8月复旦大学附属中山医院经手术和病理确诊的136例panNEN患者的CT资料。根据2019年第5版世界卫生组织消化系统肿瘤分类标准将panNEN分为G1、G2、G3级神经内分泌瘤(NET)和神经内分泌癌(NEC),比较不同病理分级病灶实性部分CT值和相关参数的差异。采用受试者操作特征曲线下面积(AUC)评价CT值和相关参数对不同病理分级panNEN的鉴别诊断价值。统计学分析采用非参数Kruskal-Wallis检验和卡方检验。结果:在136例panNEN患者中,共检出142个肿瘤病灶,其中G1、G2、G3级NET和NEC病灶数分别为58、73、7、4个。随着病理分级的升高,panNEN病灶实性部分的CT强化程度呈逐渐下降趋势。G2级NET患者动脉期和静脉期的CT值、CT值差值、相对密度指数均低于G1级NET患者[动脉期:105 HU (46~251 HU)比126 HU (57~195 HU)、62 HU(6~212 HU)比81 HU(23~166 HU)、1.1(0.4~2.5)比1.4(0.7~2.0)。静脉期:90 HU (49~159 HU)比107 HU (63~162 HU)、49 HU(9~134 HU)比62 HU(24~128 HU)、1.1(0.5~2.0)比1.4(0.9~2.0)],差异均有统计学意义( H动脉期=2.880、2.607、3.482, H静脉期=3.426、3.323

作者:韩滨泽;纪元;曾蒙苏;王明亮

来源:中华消化杂志 2021 年 41卷 9期

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作者:
韩滨泽;纪元;曾蒙苏;王明亮
来源:
中华消化杂志 2021 年 41卷 9期
标签:
胰腺 神经内分泌瘤 体层摄影术,X线计算机 病理分级 Pancreas Neuroendocrine neoplasm Tomography, X-ray computed Pathological grade
目的:探讨胰腺神经内分泌肿瘤(panNEN)计算机断层扫描(CT)增强特征预测术前病理分级的价值。方法:回顾性分析2009年2月至2020年8月复旦大学附属中山医院经手术和病理确诊的136例panNEN患者的CT资料。根据2019年第5版世界卫生组织消化系统肿瘤分类标准将panNEN分为G1、G2、G3级神经内分泌瘤(NET)和神经内分泌癌(NEC),比较不同病理分级病灶实性部分CT值和相关参数的差异。采用受试者操作特征曲线下面积(AUC)评价CT值和相关参数对不同病理分级panNEN的鉴别诊断价值。统计学分析采用非参数Kruskal-Wallis检验和卡方检验。结果:在136例panNEN患者中,共检出142个肿瘤病灶,其中G1、G2、G3级NET和NEC病灶数分别为58、73、7、4个。随着病理分级的升高,panNEN病灶实性部分的CT强化程度呈逐渐下降趋势。G2级NET患者动脉期和静脉期的CT值、CT值差值、相对密度指数均低于G1级NET患者[动脉期:105 HU (46~251 HU)比126 HU (57~195 HU)、62 HU(6~212 HU)比81 HU(23~166 HU)、1.1(0.4~2.5)比1.4(0.7~2.0)。静脉期:90 HU (49~159 HU)比107 HU (63~162 HU)、49 HU(9~134 HU)比62 HU(24~128 HU)、1.1(0.5~2.0)比1.4(0.9~2.0)],差异均有统计学意义( H动脉期=2.880、2.607、3.482, H静脉期=3.426、3.323