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卵巢腫瘤患者三維超聲血流參數檢測結果的研究

2015-01-24 18:59:20
中國醫藥指南 2015年33期
關鍵詞:檢測研究

張 巖

(鐵嶺市婦嬰醫院,遼寧 鐵嶺 112000)

卵巢腫瘤患者三維超聲血流參數檢測結果的研究

張 巖

(鐵嶺市婦嬰醫院,遼寧 鐵嶺 112000)

目的 研究及分析卵巢腫瘤患者三維超聲血流參數檢測結果。方法 選取2013年7月至2015年3月于本院進行診治的42例卵巢惡性腫瘤患者為A組,同期的42例卵巢良性腫瘤患者為B組,42名健康婦女為C組,將三組的卵巢血流參數檢測結果進行比較,并比較A組中不同分期惡性腫瘤患者的血流參數檢測結果。結果 A組的卵巢血流參數檢測結果高于B組及C組,B組則高于C組,而A組中不同分期惡性腫瘤患者的檢測結果也存在一定差異,P均<0.05,均有顯著性差異。結論 卵巢腫瘤患者三維超聲血流參數檢測結果明顯異于良性腫瘤及健康人員,應注意加強對此類患者的血流參數監測及干預。

卵巢腫瘤;三維超聲;血流參數

卵巢腫瘤的臨床診斷方法中,超聲檢查是較為常用的一類檢查方法,而三維超聲是近年來應用價值受肯定程度較高的一類檢查方法,但是對其的細致研究仍尚為不足[1],尤其對其在良惡性患者區別中的研究極為不足,因此此方面的探討價值仍較高。本文中我們即就卵巢腫瘤患者三維超聲血流參數檢測結果進行分析研究,結果報道如下。

1 資料與方法

1.1臨床資料:選取2013年7月至2015年3月于本院進行診治的42例卵巢惡性腫瘤患者為A組,同期的42例卵巢良性腫瘤患者為B組,42名健康婦女為C組。A組的42例患者中,年齡20~73歲,平均年齡(48.9 ±7.5)歲,疾病分期:Ⅰ期10例,Ⅱ期11例,Ⅲ期11例,Ⅳ期10例。B組的42例患者中,年齡21~74歲,平均年齡(49.3±7.2)歲。C組的42名婦女中,年齡20~75歲,平均年齡(49.5±7.0)歲。三組婦女的年齡方面無顯著性差異,P均>0.05,因此三組婦女具有可比性。

1.2方法:將A組、B組及C組三組研究對象均采用三維超聲的方式進行檢查,檢查三組研究對象的卵巢血流參數,檢測指標為VFI、VI及FI,由經驗豐富者對研究對象進行3次檢查,取其平均值為最終檢查結果。然后將三組的卵巢血流參數檢測結果進行比較,并比較A組中不同分期惡性腫瘤患者的血流參數檢測結果。

1.3統計學處理:本研究中的數據分析軟件與數據檢驗方法涉及SAS6.0與計量資料進行的t檢驗,且P<0.05表示數據間有顯著性差異。

2 結 果

A組患者卵巢血流參數中的VFI、VI及FI分別為(1.45±0.15)、(3.65±0.23)%及(38.98±1.33);B組患者卵巢血流參數中的VFI、VI及FI分別為(0.65±0.10)、(1.70±0.15)%及(25.65± 1.04);C組健康婦女卵巢血流參數中的VFI、VI及FI分別為(0.23± 0.03)、(0.49±0.05)%及(20.07±0.98)。

A組中Ⅰ期患者卵巢血流參數中的VFI、VI及FI分別為(0.82± 0.11)、(1.08±0.08)%及(26.84±1.10);Ⅱ期患者卵巢血流參數中的VFI、VI及FI分別為(1.28±0.13)、(1.41±0.12)%及(31.25 ±1.21);Ⅲ期患者卵巢血流參數中的VFI、VI及FI分別為(1.59± 0.17)、(1.76±0.16)%及(39.10±1.37);Ⅳ期患者卵巢血流參數中的VFI、VI及FI分別為(1.98±0.21)、(1.98±0.20)%及(44.25 ±1.64)。

A組的卵巢血流參數檢測結果高于B組及C組,B組則高于C組,而A組中不同分期惡性腫瘤患者的檢測結果也存在一定差異,即A組中Ⅳ期患者檢測結果高于Ⅰ~Ⅲ期患者,Ⅲ期患者則高于Ⅰ~Ⅱ期患者,Ⅱ期患者則高于Ⅰ期患者,P均<0.05,均有顯著性差異。

3 討 論

卵巢腫瘤是婦科常見病,對于卵巢腫瘤的診斷方法較多,其中超聲檢查的臨床應用率較高,而近年來關于三維超聲在本類患者中的應用研究即不少見,但是對于其對卵巢腫瘤中良惡性的區別性研究卻仍十分不足,因此此方面的細致觀察研究及分析價值仍較高。三維超聲是通過三維成像的方式將病灶進行細致呈現的一類檢查方式,其在多類疾病中的應用價值均得到較高的肯定[2-8]。本文中我們就卵巢腫瘤患者三維超聲血流參數檢測結果進行分析探討,并與健康同齡婦女進行比較,結果顯示,卵巢腫瘤患者中良性與惡性者的VFI、VI及FI檢測結果均明顯高于健康婦女,而惡性患者則又明顯高于良性患者,說明其對于疾病的診斷及良惡性的區別有一定的價值,同時分期越高的惡性患者其檢測結果越高,說明其對惡性腫瘤的分期檢測價值也較高。綜上所述,我們認為卵巢腫瘤患者三維超聲血流參數檢測結果明顯異于良性腫瘤及健康人員,應注意加強對此類患者的血流參數監測及干預。

[1] 薛紅霞,龐玉蘭,焦彤.三維超聲及微血管密度在卵巢漿液性腫瘤病理性質中的研究[J].生物醫學工程與臨床,2015,19(2):131-135.

[2] Alqasemi U,Kumavor P,Aguirre A,et al.Recognition algorithm for assisting ovarian cancer diagnosis from coregistered ultrasound and photoacoustic images: ex vivostudy[J].J Biomed Opt,2012,17 (12):126003.

[3] 李湘元,何援利,方馳華,等.構建卵巢腫瘤數字化盆腔解剖模型及三維可視化技術分析卵巢腫瘤的血供[J].中國組織工程研究, 2012,16(28):5175-5180.

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[8] 宋玲.三維超聲對鑒別卵巢腫瘤性質的臨床價值[J].醫學理論與實踐,2015,28(12):1642-1643.

R737.31

B

1671-8194(2015)33-0063-01

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