Intravoxel incoherent motion MRI for rectal cancer: correlation of diffusion and perfusion characteristics with clinical-pathologic factors

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作者
Bijing Zhou,Yiming Zhou,Yanlin Tang,Yun Bao,Li‐Ping Zou,Zhenwei Yao,Xiaoyuan Feng
出处
期刊:Acta Radiologica [SAGE]
卷期号:64 (3): 898-906
标识
DOI:10.1177/02841851221100081
摘要

Background Colorectal cancer is the most common cause of cancer-related death worldwide. Magnetic resonance imaging (MRI) has become a promising alternative method for staging the cancer. Purpose To evaluate parameters of intravoxel incoherent motion (IVIM) and their relationships with clinical-pathologic factors in rectal cancers. Material and Methods A total of 51 patients with histopathologically proven rectal cancer who underwent preoperative pelvic MRI were prospectively enrolled. Parameters (ADC, D, D*, and f) derived from IVIM–diffusion-weighted imaging (DWI) were independently measured by two radiologists. Student’s t-test, receiver operating characteristic curves, and Spearman correlation were used for statistical analysis. Results ADC, D, and D* were significantly higher in pT1–2 tumors than in pT3–4 tumors (1.108 ± 0.233 vs. 0.950 ± 0.176, 0.796 ± 0.199 vs. 0.684 ± 0.114, 0.013 ± 0.005 vs. 0.008 ± 0.003, respectively; P < 0.05). D* exhibited a strong correlation with the tumor stage ( r = −0.675, P < 0.001). In poorly differentiated cluster (PDC) grading, ADC, D*, and f were significantly lower in high-grade tumors than in low-grade tumors (0.905 ± 0.148 vs. 1.064 ± 0.200, 0.008 ± 0.002 vs. 0.011 ± 0.005, and 0.252 ± 0.032 vs. 0.348 ± 0.058, respectively; P < 0.05). The f value exhibited a significantly strong correlation with the PDC grades ( r = −0.842, P < 0.001), and higher sensitivity and specificity (95.2% and 75.9%) than those shown by the ADC, D, and D* values. Conclusion IVIM parameters, especially f, demonstrated a strong correlation with histologic grades and showed a better performance in differentiating between high- and low-grade rectal cancers. These parameters would be helpful in predicting tumor aggressiveness and prognosis.
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