Giá trị của cộng hưởng từ trong dự đoán độ mô học của u màng não vùng góc cầu tiểu não

Nguyễn Duy Hùng, Vương Kim Ngân

Nội dung chính của bài viết

Tóm tắt

Vai trò của cộng hưởng từ trong dự đoán độ mô học của u màng não vùng góc cầu tiểu não. Phương pháp hồi cứu trên 46 bệnh nhân u màng não vùng góc cầu tiểu não được chụp cộng hưởng từ, phẫu thuật và có kết quả giải phẫu bệnh sau phẫu thuật tại Bệnh viện Việt Đức từ tháng 8 năm 2019 đến tháng 6 năm 2020. Giá trị của ADC vùng u, các dấu hiệu dự đoán u màng bậc cao trên cộng hưởng từ được mô tả, thống kê và đối chiếu với độ mô học trên hình ảnh giải phẫu bệnh. Kết quả: các u màng não có dấu hiệu hạn chế khuếch tán, ngấm thuốc không đồng nhất sau tiêm, viền dịch não tủy quanh u không đều, phù não xung quanh u, giới hạn u không rõ và xâm lấn cấu trúc lân cận trên hình ảnh cộng hưởng từ có khả năng được chẩn đoán là u màng não bậc cao trên mô bệnh học cao gấp lần lượt là 19; 10,8; 14,2; 14,2; 12,3 và 78 lần so với các u màng não không có dấu hiệu này. Giá trị ADC trung bình và rADC u màng não bậc I cao hơn giá trị ADC trung bình và rADC u màng não không phải bậc I. Ngưỡng giá trị rADC lớn hơn hoặc bằng 1,0 có ý nghĩa dự báo tốt đối với u màng não bậc I. Kết luận: Các dấu hiệu trên cộng hưởng từ và giá trị ADC có vai trò dự đoán độ mô học của u màng não.

Chi tiết bài viết

Tài liệu tham khảo

1. Meningiomas – Classifications, Risk Factors, Diagnosis and Treatment. American Association of Neurosurgical Surgeons. https://www.aans.org/.
2. Gao K, Ma H, Cui Y, et al. Meningiomas of the Cerebellopontine Angle: Radiological Differences in Tumors with Internal Auditory Canal Involvement and Their Influence on Surgical Outcome. PLOS ONE. 2015;10(4):e0122949. doi:10.1371/journal.pone.0122949.
3. Alyamany M, Alshardan MM, Jamea AA, et al. Meningioma Consistency: Correlation Between Magnetic Resonance Imaging Characteristics, Operative Findings, and Histopathological Features. Asian J Neurosurg. 2018;13(2):324-328.doi:10.4103/1793-5482.228515.
4. Maaly MA, Sultan AA. Current role of MRI in cerebellopontine angle lesions. Menoufia Med J. 2016. 29(1):147-51. doi: 10.4103/1110-2098.179006.
5. Spille DC, Sporns PB, Heß K, et al. Prediction of High-Grade Histology and Recurrence in Meningiomas Using Routine Preoperative Magnetic Resonance Imaging: A Systematic Review. World Neurosurg. 2019;128:174-181. doi:10.1016/j.wneu.2019.05.017.
6. Karthigeyan M, Dhandapani S, Salunke P, et al. The Predictive Value of Conventional Magnetic Resonance Imaging Sequences on Operative Findings and Histopathology of Intracranial Meningiomas: A Prospective Study. Neurol India. 2019;67(6):1439. doi:10.4103/0028-3886.273632.
7. Coroller TP, Bi WL, Huynh E, et al. Radiographic prediction of meningioma grade by semantic and radiomic features. PLOS ONE. 2017;12(11):e0187908. doi:10.1371/journal.pone.0187908.
8. Liu Y, Chotai S, Chen M, et al. Preoperative Radiologic Classification of Convexity Meningioma to Predict the Survival and Aggressive Meningioma Behavior. PLoS ONE. 2015;10(3). doi:10.1371/journal.pone.0118908.
9. Szafer A, Zhong J, Anderson Aw, et al. Diffusion-weighted imaging in tissues: theoretical models. NMR Biomed. 1995;8(7-8):289-96.
10. Tamiya T, Ono Y, Matsumota K, et al. Peritumoral brain edema in intracranial meningiomas: effects of radiological and histological factors. Neurosurgery. 2001;49(5):1046-51.
11. Hwang W, Marciscano AE, Kim D, et al. Correlation of Imaging Characteristics With Histopathological WHO Grade in Meningiomas. IJROBP. 2015;93(3):86. https://www.redjournal.org/article/S0360-3016(15)01496-0/pdf.