楊飛 陳佳
摘要:目的:探討CT聯合ROMA鑒別診斷卵巢良惡性腫瘤的價值。方法:回顧性分析50例卵巢惡性腫瘤及45例卵巢良性腫瘤。術前行CT檢查及血清CA125和HE4值,根據絕經狀態的計算ROMA值。探討CT與ROMA診斷卵巢腫瘤良惡性價值。結果: ROMA敏感性高于MSCT,但特異性低于MSCT;MSCT+ROMA值聯合檢測敏感度、特異度,陽性預測值、陰性預測值均高于單獨檢測方法。結論:對術前診斷卵巢腫瘤性質,MSCT聯合ROMA具有更高的可信度。
關鍵詞:CT;ROMA;卵巢;良惡性腫瘤
【中圖分類號】R271.1???????????? 【文獻標識碼】A???????????? 【文章編號】2107-2306(2021)12--01
卵巢癌是女性生殖系統常見三大惡性腫瘤之一,卵巢癌患者5年生存率僅為25%-30%,早期診斷顯得十分重要。卵巢腫瘤發病隱匿,僅憑臨床表現、腫瘤標志物及CT表現常不能準確鑒別病變性質。因此,我們探索MSCT聯合ROMA診斷卵巢良惡性腫瘤的價值。
1資料與方法
1.1一般資料
回顧分析2015年2月至2018年9月我院收治的50例卵巢惡性腫瘤患者作為惡性組,45例卵巢良性腫瘤患者作為良性組。年齡17-76歲,平均年齡(45.46±12.34)歲。患者均經術后病理活檢確診,卵巢癌I-Ⅱ期15例,Ⅲ-Ⅳ期35例。
1.2檢查方法
CT掃描采用Siemens Somatom Definition FLASH或GE Discovery 750 HD掃描機采集原始圖像。先平掃,掃描范圍從髂嵴至恥骨聯合下緣;隨后增強掃描,高壓注射器對肘靜脈注射碘海醇(350mgI/mL)90~100ml,注射速率為3.5mL/s。患者均行平掃、靜脈期增強掃描(延遲時間為70s),并做靜脈期三維重建。
1.3 ROMA計算方法
ROMA計算公式:預測指數(PI)的計算公式如下: 絕經前女性:PI=-12.0+2.38×LN(HE4)+0.0626×LN(CA125);絕經后女性:PI=-8.09+1.04×LN(HE4)+0.732×LN(CA125);PI值代入公式:ROMA值(%)=(PI)/[1+exp(PI)]。
1.4統計學方法
采用SPSS 23.0進行分析,計量資料采用()描述,采用t檢驗;計數資料通過率或構成比表示,并采用X檢驗。P<0.05為差異具有統計學意義。
2結果
MSCT對卵巢良惡性腫瘤的診斷靈敏性、特異性、陽性預測值和陰性預測值分別為84.0%(42/50)、82.2%(37/45)、84.0%(42/60)、82.2%(37/45),ROMA的靈敏性、特異性、陽性預測值和陰性預測值分別為96.0%(48/50)、73.3%(33/45)、80.0%(48/60)、94.3%(33/35),聯合診斷各項診斷指標均高于單一檢測,見表1。
3討論
卵巢癌是致死率最高的婦科惡性腫瘤。良惡性卵巢腫瘤的影像特征經常重疊,并且臨床實踐中,醫生經驗和專業水平對卵巢腫瘤診斷會造成較大影響,常不能準確鑒別病變性質。病理診斷雖然是鑒別腫瘤良惡性的金標準,但屬有創檢查。CT空間分辨率和密度分辨率較高,是卵巢腫瘤診斷及評估中最常用的影像檢查方法[2, 3]。CA125是最早用于卵巢癌檢測的腫瘤標志物,HE4是近年來最受關注的腫瘤標志物,兩者在卵巢癌診斷上都有著良好的靈敏度和特異性,ROMA(卵巢癌惡性腫瘤風險判定規則)是結合了兩者的一個診斷指標。因此,我們考慮將MSCT與ROMA有效結合,發揮聯合診斷的優勢。
本研究結果顯示,CT診斷卵巢腫瘤良惡性的靈敏度不及ROMA,靈敏度高意味著更少的漏診,確保了診斷的質量;而ROMA的靈敏度較高,特意度較弱,容易誤診。兩者相結合,可彌補各自的缺點。無論是靈敏度,還是特異度,診斷效果最好的是MSCT及ROMA聯合診斷,且聯合診斷陰性預測值高達97.7%,說明可以較好預測腫瘤為惡性風險度,陽性預測值也達94.2%,
本研究的局限性,首先本研究為回顧性分析,其次,病例數量較少,研究結果有一定的局限性,尚需太量樣本進行前瞻性的分析。
參考文獻:
[1] Sung H, Ferlay J, Siegel RL, Laversanne M, Soerjomataram I, Jemal A, et al. Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries. CA Cancer J Clin 2021; 71(3):209-249.
[2] Meier A, Veeraraghavan H, Nougaret S, Lakhman Y, Sosa R, Soslow RA, et al. Association between CT-texture-derived tumor heterogeneity, outcomes, and BRCA mutation status in patients with high-grade serous ovarian cancer. Abdom Radiol (NY) 2019; 44(6):2040-2047.
[3] Wei W, Liu Z, Rong Y, Zhou B, Bai Y, Wei W, et al. A Computed Tomography-Based Radiomic Prognostic Marker of Advanced High-Grade Serous Ovarian Cancer Recurrence: A Multicenter Study. Frontiers in oncology 2019; 9:255.