부신 질환을 위한 새로운 약초 제제 - 부신 종괴의 CT 조직 분석의 진단 정확도: 체계적인 검토
Jul 18, 2024
개요: 부신우연종(AI)은 우연히 발견된 부신 신생물입니다. 명백한 내분비 분비(글루코코르티코이드, 미네랄코르티코이드 및 카테콜아민) 및 악성종양(원발성 또는 전이성 질환)은 기준선 평가에서 평가됩니다. 크기, 지질 함량 및 세척은 양성 AI의 특징입니다(각각,<4 cm, <10 Hounsfield unit, and rapid release); nonetheless, 30% of adrenal lesions are not correctly indicated. Recently, image-based texture analysis from computed tomography (CT) may be useful in assessing the behavior of indeterminate adrenal lesions. We performed a systematic review to provide the state-of-the-art of texture analysis in patients with AI. We considered 9 papers (from 70 selected), with a median of 125 patients (range 20–356). Histological confirmation was the most used criterion to differentiate benign from malignant adrenal mass. Unenhanced or contrast-enhanced data were available in all papers; TexRAD and PyRadiomics were the most used software. Four papers analyzed the whole volume, and five considered a region of interest. Different texture features were reported, considering first- and second-order statistics. The pooled median area under the ROC curve in all studies was 0.85, depicting a high diagnostic accuracy, up to 93% in differentiating adrenal adenoma from adrenocortical carcinomas. Despite heterogeneous methodology, texture analysis is a promising diagnostic tool in the first assessment of patients with adrenal lesions.
키워드:부신; 컴퓨터 단층촬영; 질감 분석; 방사성학
1. 소개
부신우연종(AI)는 의심되는 환자에게 시행되지 않은 시술 중에 발견된 부신 신생물입니다.부신 질환 [1,2]. Their prevalence is age-dependent (up to 10–15% in adults >60~70세), 컴퓨터 단층촬영(CT), 자기공명(MR) 등 영상의료장비의 보급으로 최근 몇 년간 검출량이 증가해 200건 이상의 CT, 100건 이상의 MR 스캔이 발생하고 있다. 1000명 [3]. 명백한 내분비 분비(각각 쿠싱 증후군, 원발성 알도스테론증 및 다색성 비만세포종을 특징으로 하는 글루코코르티코이드, 미네랄코르티코이드 및 카테콜아민)는 모든 AI 환자에서 덱사메타손 1mg 투여 후 혈청 코티솔 측정(야간 억제 테스트)을 통해 배제되어야 합니다. , 알도스테론 대 레닌 비율, 혈장 또는 요로 메타네프린 [2,4,5]. 그럼에도 불구하고 대부분은 비분비성 피질 선종이다[1,2].
첫 번째 평가에서는 악성 종양을 배제하는 것도 권장됩니다[2]. 악성 AI는 원발성 부신 질환(부신피질암, ACC 또는 악성 크롬친화세포종)이거나 AI 유병률이 7.5%인 전이일 수 있습니다. 부신 외 암에 대한 병력 또는 활동성 암에 대한 영상 처방이 일반적입니다. 전이성 AI는 암 병기 동안 22배 더 높았으며[6] 악성 종양(특히 폐, 유방, 위, 간 및 췌장)의 27%가 발생했습니다. 암)은 부검 연구에서 부신 전이를 유발합니다[7]. 반면, 대장암 환자와 AI 환자의 다학제적 평가를 통해 AI의 96%(500명 중 10.5%)에서 부신 전이를 배제할 수 있었다[8].
첫 번째 방사선학적 접근법은 양성 선종과 악성 병변을 구별해야 합니다. 감쇠 값<10 Hounsfield unit (HU) in unenhanced computed tomography can diagnose lipid-rich benign cortical adenomas [2,9]. From a functional point of view, steroid-secreting cells in the adrenal cortex contain a large number of lipids (steroidogenesis comes from cholesterol); therefore, non-functioning benign adrenal adenomas usually contain a high number of lipids [10], recognized by unenhanced CT and quantified with the attenuation value. On the other hand, 30% of benign adrenal adenomas present an attenuation value of >10 HU (lipid-poor adenomas). During contrast-enhanced CT, adenomas typically enhance quickly and show prompt washout, malignant adrenal lesions usually enhance, but they have slower washout. A relative washout (portal HU– delayed HU/portal HU) >40% or an absolute washout (portal HU–delayed HU/portal HU–unenhanced HU) >15분 후 60%는 양성 병변을 나타냅니다[11].
이러한 접근법은 모든 부신 종괴를 특성화할 수 없으며 부신 생검의 역할은 제한적입니다[12]. 큰 부신 종괴는 종종 괴사, 출혈, 석회화 및 세포내 지질 함량의 존재 여부에 따라 이질적입니다. 따라서 CT나 MR 스캔 모두 그 특성을 정의할 수 없습니다. 최근 방사선학이라고 불리는 새로운 방사선학 분야는 CT 및 MR의 이미지 기반 질감 분석을 사용하여 종양의 이질성을 측정하는 데 유용할 수 있는 정량적 매개변수를 제공합니다[13,14]. 본 리뷰는 AI 환자에게 질감 분석의 최신 응용 프로그램을 제공하는 것을 목표로 합니다.
2. 결과
문헌검색을 통해 확인된 연구는 모두 관찰 후향적 연구였으며, 연구 환경은 대학병원이었다. 선택 기준에 따라 이 체계적 검토에서는 9개의 논문이 고려되었으며 표 1에 보고되었습니다. 해당 논문의 QUADAS-2는 표 2에 보고되었습니다.
연구에 포함된 환자의 중앙값은 125명(범위 20~356명)이었습니다. 6개 연구에서 조직병리학적 검사는 부신 종양의 악성 또는 양성 특성을 확인하기 위한 최적의 기준으로 사용되었습니다[15-20]. 두 연구에서는 조직병리학적 데이터와 추적 관찰 데이터를 조합하여 사용했습니다[21,22]. 한 연구에서는 양성 병변과 악성 병변을 구별하기 위해 사용된 최적 기준이 불분명했습니다[23]. 6개의 연구에는 악성 부신 병변 중 부신 전이가 포함되었습니다 [15,16,18-20,22,23]. 두 연구에서는 부신 코르티솔 병변(ACC와 선종) 간의 감별 진단에 대한 분석에 중점을 두었습니다[17,21]. 특히 두 연구[15,23]에는 크롬친화세포종이 포함되어 있는데, 이는 일반적으로 영상 촬영 대신 혈청 또는 소변 분별 메타네프린으로 진단됩니다. 세 가지 연구에는 정맥 조영제 주입 후 CT 스캔만 포함되었으며[16, 18,20], 다른 연구에서는 질감 분석을 위해 강화되지 않은 CT 이미지와 조영제가 강화된 CT 이미지를 모두 사용했다고 보고했습니다. 텍스처 분석에 가장 자주 사용되는 소프트웨어는 TexRAD (n=3) [15,16,18]였으며 PyRadiomics (n=2) [17,20]가 그 뒤를 이었습니다. 4개의 논문은 부신 병변의 전체 부피를 분석한 반면[17,21-23], 5개는 축 슬라이스에 그려진 단일 관심 영역(ROI)에만 초점을 맞췄습니다[15,16,18-20]. 5개 연구에서는 두 명의 방사선 전문의가 합의하여 부신 병변의 ROI를 도출한 반면[15,17,18,20,21], 다른 3개 연구에서는 단 한 명의 방사선 전문의만 참여했습니다[16,19,22]. toccare qui per immature il testo., 한 연구에서는 조사자의 수가 지정되지 않았습니다[23]. 세 그룹은 부신 병변의 다양한 크기와 강도 변화의 특징을 강화하기 위해 서로 다른 공간 스케일링 필터(SSF)를 사용하는 Laplacian of Gaussian 공간 대역 통과 필터와 이미지 필터링 기술을 적용하여 텍스처 특징을 수집했습니다[15,16,18].
다양한 질감 특징이 양성 부신 병변과 악성 부신 병변 사이에 유의하게 다른 것으로 보고되었습니다(1차 및 2차 매개변수). 1차 통계는 개별 픽셀의 속성을 설명하는 반면, 2차 통계는 특정 위치에서 두 픽셀의 공간적 상호 의존성 또는 동시 발생도 고려합니다. 두 개를 제외한 모든 연구[19,21]에서는 양성 병변과 악성 병변을 구별하는 조직 매개변수의 정확도를 계산하기 위해 수신자 작동 특성(ROC) 곡선을 그렸습니다. ROC 곡선 아래 통합 중앙값 영역(AUC)은 0.85(범위 {{1{12}}}}.67–0.89)였습니다. 한 연구[23]에서 저자는 분비물과 비분비성 종괴(AUC는 0.93), 석회화 병변과 비석회화 병변(AUC는 1.{20}})을 구별하는 데 있어 CT 텍스처 분석의 정확성에 중점을 두었습니다.
특히, 4개의 연구에서는 양성 부신 종괴와 악성 부신 종괴 사이에 통계적으로 유의미한 차이를 보여주는 매개변수 중에서 강화되지 않은 CT 스캔에서의 평균 감쇠 값을 발견했습니다. 한 명은 양성 병변의 평균 밀도 측정이 더 높았다고 보고한 반면[15], 다른 세 명은 악성 병변의 평균 밀도 측정이 더 높았다고 보고했습니다[17,21,22].
부신 선종과 부신 피질 암종을 비교한 두 연구에 초점을 맞춘 결과, CT 텍스처 분석에서 양성 병변과 악성 병변을 구별하는 데 매우 우수한 성능이 나타났으며 AUC는 0입니다.86(Elmohr 보고). 외. [17] Torresan 등이 보고한 정확도는 93%입니다. [21] (그림 1 및 2)
