Kemik tümörlerinin ayırıcı tanısında difüzyon ağırlıklı manyetik rezonans görüntüleme ve apparent diffüsion coefficient (ADC) ölçümlerinin değeri
Diffusion-weighted magnetic resonance imaging in the differential diagnosis of bone tumors and the apparent diffusion coefficient (ADC) measurement value
Yazar: HÜLYA ALAN
Danışman: PROF. DR. MUSTAFA BEKİR SELÇUK
Ondokuz Mayıs Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Radyodiagnostik Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2012
Konu: Onkoloji = Oncology ; Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine
Dizin: Difüzyon = Diffusion ; Difüzyon manyetik rezonans görüntüleme = Diffusion magnetic resonance imaging ; Kemik neoplazmları = Bone neoplasms ; Kemik ve kemikler = Bone and bones ; Radyofrekans = Radiofrequency ; Radyonüklid görüntüleme = Radionuclide imaging ; Teşhis-ayırıcı = Diagnosis-differential

Özet:
Amaç: Bu çalışmanın amacı, kemik tümörleri ve tümör benzeri lezyonlarda konvansiyonel manyetik rezonans görüntüleme (MRG) sekanslarına ek olarak alınan difüzyon ağırlıklı görüntülemenin (DAG) ve buradan elde edilen kantitatif değerlendirmeyi sağlayan apparent diffusion coefficient (ADC) ölçümlerinin belirlenen optimal eşik değere göre malin-benin ayrımındaki etkinliğini araştırmaktır.Gereç ve Yöntem: Yaşları 6-80 arasında değişen 14' ü kadın, 21' i erkek toplam 35 olgudaki 46 kemik tümörü ve tümör benzeri lezyon çalışmaya dahil edildi. Histopatoloji ya da kemik sintigrafi ve/veya PET ile kemik tümörleri benin ve malin olarak sınıflandırıldı, daha sonra malin kemik tümörleri de kendi arasında primer malin kemik tümörü ve metastatik kemik tümörü olarak alt sınıfa ayrıldı. Tüm lezyonlar 1.5 tesla MR cihazında, konvansiyonel MRG' ye ek olarak alınan single shot echo planar-spin echo (SSEP-SE) T2 uygulamasıyla elde edilen DAG ve ADC haritalarından lezyonların ADC ölçümleri yapıldı. Kemik tümörlerinin benin-malin ayrımında ADC değerleri "ortalama ± standart sapma (SS)" şeklinde karşılaştırıldı. ROC eğri analizi ile benin-malin ayrımında kullanılacak optimal eşik ADC değeri belirlendi. DAG için duyarlılık, özgüllük, pozitif öngörü değeri (PÖD), negatif öngörü değeri (NÖD) ve eğri altında kalan alan (AUC), %95 güven aralığı (CI) ile hesaplandı.Bulgular: Histopatolojisi ya da kemik sintigrafi ve/veya PET ile kemik tümörü ve tümör benzeri lezyondan 9 tanesi benin, 37 lezyon ise malin olarak sınıflandırıldı ve malin lezyonların 22 tanesi metastazdı. Benin lezyonlarda ortalama ADC değeri 1.55 ± 0.48 x 10-³ mm²/sn ve malin lezyonlarda ortalama ADC değeri 0.81 ± 0.26 x 10-³ mm²/sn olarak bulundu (p=0.002). Malin kemik tümörleri primer malin kemik tümörü ve metastaz olarak alt sınıfa ayrıldığında, ortalama ADC değerleri primer malin kemik tümörlerinde 0.66 ± 0.19 x 10-3 mm2/sn, metastazlarda ise 0.92 ± 0.26 x 10-3 mm2/sn olarak bulundu. Bu üç grubun ortalama ADC değerlerine göre karşılaştırılmasında istatiksel olarak anlamlı farklılık saptandı (p<0,001). ROC eğri analizi ile lezyonları benin ve malin olarak ayırabilmek için belirlenen 1.23 x 10-³ mm²/sn optimal eşik değere göre; duyarlılık %100, özgüllük %66.7, PÖD %92.5, NÖD %100 ve AUC 0.92 olarak hesaplandı.Sonuç: DAG ve kantitatif değerlendirmeyi sağlayan ADC ölçümleri ile konvansiyonel MRG sekansları birlikte kullanıldığında non-invaziv bir yöntem olarak yüksek duyarlılıkla, nispeten düşük özgüllükle kemik tümörü ve tümör benzeri lezyonları benin ve malin olarak ayırabilmiştir.Anahtar Kelimeler: Kemik tümörü, difüzyon ağırlıklı manyetik rezonans görüntüleme, ADC, ayırıcı tanı.

Abstract:
Purpose: The aim of this study is to evaluate the efficacy of diffusion weighted imaging (DWI) acquired in addition to conventional magnetic resonance imaging (MRI) sequences and apparent diffusion coefficient (ADC) measurements, obtained from DWI and providing quantitative evaluation, in malinant versus benin differentiation of bone tumors and tumor like lesions according to predetermined optimal threshold value.Materials and Methods: A total of 35 patients, 14 female and 21 male, between ages of 6-80 with bone tumor or tumor like lesion were included into the study. Bone tumors were classified as malinant or benin according to histopathological examination or bone scintigraphy and/or PET, then malin bone tumors were further subdivided into two as primary malinant and metastatic bone tumor. ADC calculations/measurements of lesions were made on DWI and ADC maps obtained by single shot echo planar-spin echo (SSEP-SE) T2 sequence in addition to conventional MRI at 1.5 Tesla MR equipment. ADC values were compared as ?mean ± standard deviation (SD)? in benin-malinant differentiation of bone tumors. Optimal threshold ADC value that will be used for benin-malinant differentiation was determined by ROC curve analysis. Sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), negative predictive value (NPV) and area under curve (AUC) for DWI were calculated with 95% confidence interval.Results: Bone tumors or tumor like lesions was classified as 9 benin and 37 malinant according to histopathological examination or bone scintigraphy and/or PET and 22 of malinant lesions were metastatic. Mean ADC values were 1.55 ± 0.48 x 10-3 mm2/sec and 0.81 ± 0.26 x 10-3 mm2/sec for benin and malinant lesions, respectively (p=0.002). When malinant tumors were subdivided into primary malinant bone tumor and metastasis, mean ADC values were 0.66 ± 0.19 x 10-3 mm2/sec for primary malinant bone tumors and 0.92 ± 0.26 x 10-3 mm2/sec for metastatic tumors. There was a statistically significant difference in comparison of these 3 groups according to mean ADC values (p<0,001). According to predetermined 1.23 x 10-3 mm2/sec optimal threshold value by ROC curve analysis for benin-malinant differentiation of lesions, sensitivity was 100%, specificity was 66.7%, PPD was 92.5%, NPV was 100% and AUC was 0.92.Conclusion: When DWI and ADC calculations that provide quantitative evaluation were used in association with conventional MRI sequences, they could differentiate bone tumor and tumor like lesions as benin or malinant with high sensitivity and relatively low specificity as a non-invasive method.Key words: Bone tumor, diffusion weighted magnetic resonance imaging, ADC, differential diagnosis.