颈部神经鞘瘤多层螺旋ct诊断研究

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时间:2017-12-06

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1、颈部神经鞘瘤多层螺旋CT诊断研究  【摘要】目的探讨多层螺旋CT(MSCT)对颈部神经鞘瘤的临床诊断价值,并进行分析。方法对本院2010年11月份至2011年12月份收治的60例经手术及病理证实的颈部神经鞘瘤患者的MSCT的横断面及其多平面重建(MPR)的表现。结果在60例神经鞘瘤患者中,有48例患者的肿瘤位于颈动脉间隙,有12例患者的肿瘤位于椎旁间隙。MSCT扫描后,36例患者的肿块密度均匀,其内可见24例患者的肿块密度不均匀。肿瘤边缘规则,肿物整体强化不明显,内部均有斑驳状高、低混杂密度。结论多层螺旋CT扫描可以清晰的将颈部肿瘤与邻近血管椎间孔和椎管的关系显示出来,在临床上,对颈部神经鞘

2、瘤的定位及其定性具有重要意义,值得在临床上广泛应用。【关键词】多层螺旋;颈部;神经鞘瘤;诊断作者单位:471200河南省汝阳县人民医院5神经鞘瘤(neurilemmoma)又称为雪旺瘤,起源于神经鞘膜的雪旺氏细胞。颈部神经鞘瘤是颈部间隙的常见肿瘤。在术前对肿瘤进行定位与定性对医师术前制定治疗方案具有非常重要的意义。常规的CT主要依靠横断面图像显示肿瘤的强化特征和肿瘤与周围组织的关系,进行定位及定性诊断[1]。但是近年来伴随着多层螺旋CT(multislicecomputedtomography,MSCT)技术在临床上的应用,凭借着扫描速度快、扫描厚度薄,相同时间内的扫描范围大,且伴随着图像处

3、理技术的提高,多层螺旋CT的临床应用逐渐得到人们的认可,为术前的肿瘤定位与定性提供了很大的帮助。河南省汝阳县人民医院通过对60例颈部神经鞘瘤患者的手术及病理证实,确认多层螺旋CT扫描在临床诊断颈部神经鞘瘤的临床价值,现报道如下。1资料与方法11一般资料本院2010年11月份至2011年12月份收治的60例颈部神经鞘瘤患者,其中男32例,女28例,年龄在29~53岁,平均(389±36)岁。肿瘤位于患者右侧者36例,左侧者24例。12临床表现60例患者的颈部神经鞘瘤生长较慢,肿瘤多发生于颈动脉三角区和(或)颈外三角区(包括锁骨上区),主要表现为可见圆形或者卵圆形的肿块,边界清晰且质地较硬,偶尔

4、可见分叶状。60例患者的肿瘤直径均在4~8cm,平均为47cm。5肿瘤伴有神经功能症状:①肿瘤来源于感觉神经:臂丛3例(500%),其中有一例患者感觉上肢有疼痛及麻木。颈丛4例(667%),其中有2例患者颈侧发生疼痛与麻木。②来源于迷走神经23例(3833%),其中有5例患者伴有声音嘶哑、干咳。③来源于颈交感神经26例(4333%),有7例患者神经受累并出现Homer综合征。④来源于舌下神经4例(667%),此类患者出现伸舌偏斜与半舌萎缩。13检查方法对患者采取16排螺旋CT进行扫描,扫描范围为颅底至胸廓入口,部分延至上纵隔至气管分叉水平。螺旋扫描:120kV,300mA,螺距30,扫描厚度

5、3mm、层距3mm,05mm间隔重建。重建方法:多平面重建(MultiplanarreconstructionMPR),矢状位、冠状位、任意斜位重建。肿物位于颈动脉间隙内,其冠状面与矢状面的重组线分别位于矢状面、冠状面上与患侧颈动脉长轴平行;位于椎旁间隙肿物的冠状面、矢状面重组线分别在矢状面、冠状面上与脊柱长轴平行。分析CT横断面、MPR重建冠状面、矢状面、斜位图像,并与患者手术及其病理结果进行分析对照。2结果21肿瘤的定位与定性在60例神经5鞘瘤患者中,有48例患者的肿瘤位于颈动脉间隙,有12例患者的肿瘤位于椎旁间隙。MSCT扫描后,36例患者的肿块密度均匀,其内可见24例患者的肿块密度不

6、均匀。且肿瘤边缘规则,肿物整体强化不明显,内部均有斑驳状高、低混杂密度。22肿瘤与周围组织关系48例位于颈动脉间隙的神经鞘瘤患者,肿瘤位于颈动、静脉内侧,MPR显示肿物压迫颈动、静脉外移。12例位于椎旁间隙的患者,通过手术证实有6例患者肿瘤侵入椎间孔。3讨论神经鞘瘤(又称许旺细胞瘤)是一种起源于神经细胞的良性肿瘤,其恶性肿瘤较为罕见,该病多好发于青壮年[2]。神经鞘瘤多发生于迷走神经与交感神经,在本组研究中,起源于迷走神经的肿瘤患者有23例(3833%),起源于交感神经的患者有26例(4333%)。颈部神经鞘瘤在临床上的生长均较为缓慢,发生于软组织且多为圆形或者卵圆形的肿块,边界清晰且质地较

7、硬,包膜完整可呈分叶状。在以往常规的CT检查中,不能对肿瘤的原发部位以及病变范围有着具体的显示,需要通过多位影像诊断医师的会诊并大量阅片才可确诊。对于肿瘤引起的相关炎症与水肿致使周边正常组织移位,影响对肿瘤的范围进行正确的估计,也是临床上影响诊断治疗的一个因素。而通过多层螺旋CT与三维重建技术的联合应用,则可以完全避免这一弊端。螺旋CT能较好地显示肿物的大小、密度、边界及毗邻组织。对颈部组织的解剖结构能清晰显

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