结直肠癌64排螺旋ct表现和病理分型及肿瘤浆膜外浸润的对照的研究

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1、结直肠癌64排螺旋CT表现与病理分型及肿瘤浆膜外浸润的对照研究第一部分结直肠癌64排螺旋CT表现与病理分型关系的探讨中文摘要目的:探讨结直肠癌64排螺旋CT表现与其病理分型的关系。材料与方法:回顾性分析2006年11月"--'2007年11月的92例结直肠癌64排螺旋CT表现和对应病例的病理组织分型、淋巴结转移和周围浸润情况。全部病例术前清洁肠道,然后用2.5%的等渗甘露醇溶液灌肠,再进行64排螺旋CT平扫和门静脉期增强扫描。首先按照病理高、中、低分化腺癌、黏液腺癌、印戒细胞癌对病例进行分类,对各种组织类型肿瘤的64排螺旋CT表现形态、平扫和增强的肿瘤实

2、质CT值,淋巴结和其他脏器远处转移、周围浸润情况进行了分析。最后按照病理,将病例分成3组进行统计学分析,第1组为低分化腺癌,第2组为黏液细胞癌和印戒细胞癌,第3组为中高分化腺癌。结果:中分化腺癌74例;高分化4例;低分化6例;黏液腺癌7例;印戒细胞癌1例。低分化腺癌平扫CT值约41.00-a:6.39HU,增强后CT值约74.83+9.48HU;黏液腺癌与印戒细胞癌的平扫CT值约39.00--&3.46HU,增强后CT值约73.66-4-11.66HU;中高分化腺癌的平扫CT值约44.83+5.95HU,增强后CT值约85.054-10.47HU。这三组

3、CT值经方差分析,平扫p=0.028,增强p=0.015,均有统计学意义。三组病例的淋巴结转移率,低分化组为50%,黏液腺癌组为37.5%,中高分化组为28.2%,经卡方检验,三组病例淋巴结转移率的p=0.483,无统计学意义;三组中出现肠外浸润的百分率分别各是66.7%(4/6)、75%(6/8)和结直肠癌64排螺旋CT表现与病理分型及肿瘤浆膜外浸润的对照研究35.9%(28/78),出现不均匀强化或分层状强化的分别各是83.3%(5/6)、100%(8/8)和38.5%(30/78),P值分别为0.043和0.001,有统计学意义;发生肝、肺等远处器

4、官转移率分别各是0%(0/6)、12.5%(1/8)和l1.5%(9/78),统计分析无明确统计学意义。因此,低分化腺癌、黏液腺癌(包括印戒细胞癌)和中高分化腺癌之间在64.MDCT表现上有较显著的差异性。结论:64排螺旋CT平扫加增强扫描有助于判断结直肠癌的病理学类型。【关键词】结直肠肿瘤;病理组织;体层摄影术,X线计算机结直肠癌64排螺旋CT表现与病理分型及肿瘤浆膜外浸润的对照研究第二部分结直肠癌64排螺旋CT表现与肿瘤浆膜外浸润的对照研究中文摘要目的:研究结直肠癌浆膜外浸润的CT表现和时间密度曲线,利用肠壁与浆膜外多点间感兴趣区的CT值差值判别病例

5、是否存在肠壁浆膜外浸润。材料和方法:结直肠癌患者共49例于2005年11月"2006年10月行64排螺旋CT影像动态增强扫描。其中,男22例,女27例,年龄范围18.73岁,平均年龄56.3岁。肿瘤位于直肠41例,乙状结肠4例,降结肠2例,升结肠2例。所有病例在64.MDCT扫描后2一16天内进行手术,平均5.7天。病理检查49例均为结直肠腺癌,其中高分化腺癌1例,中分化腺癌37例,中~低分化腺癌3例,低分化腺癌8例。扫描前清洗肠道,扫描开始前用温生理盐水约500ml灌肠。采用ToshibaAquilion64排螺旋CT机,扫描管电压:120kV,电流1

6、50mA,层厚8mm,螺距为0。先作平扫,扫描范围包括结直肠肿瘤最大径所在的部位。应用套管针从肘静脉以4ml/s的速率注射碘普罗胺注射液(优维显,300mgI/m1)40ml。增强开始后延迟10秒扫描,连续扫描65秒,每个感兴趣层面可获65帧连续动态增强图像。手术切除标本按CT测量方法选定切面,取材时与CT图像对照,尽可能在与CT扫描时的靶平面图像一致的区域取材,经石蜡包埋备用。每个病人取l~2个蜡块,共计96个石蜡块。切片厚5um。每个小石蜡块相对应的CT层面即为感兴趣区域(Regionofinterest,ROI)层面,共有96个肿瘤ROI,每一个肿

7、瘤ROI的层面共有65帧动态增强图像。选定肿瘤ROI内某一点,通过该点作一条与该部分肠壁外缘切线垂直的直线,在该线上肠壁外约2mm、5ram、一V一结直肠癌64排螺旋CT表现与病理分型及肿瘤浆膜外浸润的对照研究8mm处再圈定3个感兴趣区域,测量这4个感兴趣区域增强后1ls、15s、20s、25s、30s、35s、40s、45s、50s、55s、60s、65s、70s、75s图像上的CT值。一共获得96组记录值,并将它们按肿瘤浸润深度分成未侵出浆膜层组和肿瘤侵出浆膜层组。计算出两大组中每小组的肠壁肿瘤,一--2mm、肠壁肿瘤---5mm、肠壁肿瘤~8mm的

8、ROI的C,I’值差值,进行,检验,分析两大组各时间点CT值差值之间的差异。然后

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