Usporedba modela difuzije u Wilmsovim tumorima i normalnom kontralateralnom bubrežnom tkivu

Kontakt:tina.xiang@wecistanche.com

Sažetak

CiljADC (prividni koeficijent difuzije) izveden iz difuzijski ponderirane slike (DWI) obećava kao ne-1invazivni kvantitativni slikovni biomarker uWilmsovi tumori. Međutim, mnogi ne-Gaussovi modeli mogu se primijeniti na DWI. Ova studija imala je za cilj usporediti prikladnost četiridifuzijumodeli (monoeksponencijalni, IVIM [Intravoxel Incoherent Motion], istegnuti eksponencijalni i kurtoza) u Wilmsovim tumorima i nezahvaćenom kontralateralnombubrega.

Materijali i metode DWI podaci su retrospektivno pregledani (110 Wilmsovih tumora i 75 skupova podataka o normalnim bubrezima). Dobro pristajanje za svaki model mjereno je vokselski koristeći Akaike informacijske kriterije (AIC). Srednji AIC izračunat je za svaki volumen tumora (ili kontralateralno normalno tkivo bubrega). Jednosmjerna ANOVA s Greenhouse-Geisserovom korekcijom i post hoc testovi koji koriste Bonferronijevu korekciju procijenili su značajne razlike između AIC vrijednosti; najniži AIC koji označava optimalni model.

RezultatiIVIM i istegnuti eksponencijalni dali su najbolju prilagodbu DWI podacima Wilmsovog tumora. IVIM je najbolje odgovarao normalnim podacima o bubrezima. Mono eksponencijalna je bila najmanje prikladna metoda prilagodbe i za Wilmsov tumor i za podatke o normalnom bubregu.

RaspravaDifuzijski ponderirani signal uWilmsovi tumorii normalnotkivo bubregane pokazuje monoeksponencijalni pad i bolje se opisuje ne-Gaussovim modelima difuzije.

Ključne riječiWilmsov tumor. Bubrezi. Difuzija

Za više informacija kliknite ovdje

Uvod

Wilmsov tumor je najčešći pedijatrijski bubrežni tumor [1], au Europi se pacijenti liječe kemoterapijom prije operacije kako bi se smanjila veličina tumora [2]. Nakon pune ili djelomične nefrektomije, histološka analiza klasificira tumor kao podtip ovisno o prevladavajućem tipu stanica [3]. Pacijenti će često imati više MRI skeniranja za praćenje odgovora na liječenje, pri čemu se često dobiva difuzijsko ponderirana slika (DWI).

Prividni koeficijent difuzije (ADC) može se izvesti iz DWI primjenom monoeksponencijalnog prilagođavanja (Eq.1) na podatke o difuziji.

(1)S(b)= Se-b.ADC

gdje je S(b) signal pri danoj b vrijednosti, a S. je signal bez ponderiranja difuzije.

ADC je pokazao veliko obećanje kao alat za kvantitativno oslikavanje Wilmsovog tumora. Na primjer, ADC je korišten za razlikovanje benignih od malignih tumora (podskup ovog

skupina koja je Wilmsov tumor)[4], odvojiti neuroblastom od Wilmsovog tumora[5], pratiti odgovor na kemoterapiju [6, 7], identificirati histološke podtipove [7] i pomoći u identificiranju nekrotičnog tkiva Wilmsovog tumora [8].

Dok je ADC koristan parametar, postoje i drugi ne-Gaussovi modeli (VIM[9][ntravokselno inkoherentno gibanje], istegnuti eksponencijalni [10] i kurtosis [11]) koji se mogu primijeniti na DWI podatke za proizvodnju širokog raspona difuzijska metrika. IVIM(Eq.2) je bi-eksponencijalni model koji ne opisuje samo kretanje vode unutar ekstravaskularnog prostora, već iu nasumično usmjerenoj mikrokapilarnoj mreži. On proizvodi parametre D (koeficijent difuzije bez utjecaja vode koja brzo teče u kapilarnoj mreži, što se naziva spora difuzija), D* (koeficijent difuzije zbog nasumično usmjerenog gibanja vode u krvi u kapilarna mreža - brza difuzija) i f (volumenski udio povezan s komponentom koja brzo teče). (2)S(b)= Dakle[(1-f)e(-bD plus fel-b(D plus D')

Protegnuto-eksponencijalni model (jednadžba 3) opisuje heterogenost u difuziji unutar jednog voksela, opisujući odstupanje od mono-eksponencijalnog opadanja. Proizvodi parametre DDC (koeficijent raspodijeljene difuzije) i a (parametar rastezanja za opisivanje odstupanja od homogene difuzije).

(3)S(b)= S,e(-(b.DDC)")

Model kurtoze (jed. 4) opisuje odstupanje od pomaka molekula vode prema Gaussovoj distribuciji i daje parametre D (koeficijent difuzije korigiran za ne-Gaussov pomak) i K (kurtoza).

(4)S(b)= Soe-bD plus b2D,?K/6

Ovi modeli imaju potencijal pružiti dodatne informacije o mikrostrukturi tkiva. Osim toga, pokazalo se da daju superiorne opise podataka o difuziji u usporedbi s monoeksponencijalnim modelom kod rektalnog raka [12], koštanih metastaza raka prostate [13], raka jajnika [14] i zdravog bubrežnog tkiva [15]. Međutim, postoji ograničeno istraživanje o primjeni ovih modela u Wilmsovom tumoru gdje bi mogli biti korisni, zbog vrlo heterogenog staničnog okruženja tumorskog tkiva. Nadalje, hipoteza je da zbog visokih razina perfuzije ububrega, i da je IVIM dizajniran da uzme u obzir komponentu povezanu s perfuzijom u difuzijskom signalu, ovaj model može pružiti superiorno uklapanje u ove DWI podatke [16].

Cilj ovog istraživanja bio je utvrditi da li ovi modeli (VIM, istegnuti eksponencijalni i kurtosis) osiguravaju superiorne prilagodbe difuzijski ponderiranom signalu u usporedbi s monoeksponencijalnim modelom, u Wilmsovim tumorima i kontralateralnoj normalibubreg. Prilagodba je izračunata korištenjem Akaike informacijskog kriterija (AIC) [17], koji kažnjava modele koji sadrže više slobodnih parametara nego što ih podržavaju neobrađeni podaci. Dodatno, kao sekundarni cilj, Wilmsovi tumori su razdvojeni prema histološkom podtipu kako bi se utvrdilo favoriziraju li određeni modeli određene podtipove.

Materijali i metode Istraživanje populacije

Dobiveno je institucionalno etičko odobrenje i odustalo se od potrebe za pristankom za ovu studiju u jednom centru. 10--godišnji retrospektivni pregled (travanj 2007-ožujak 2017.) radiološkog slikovnog sustava u našoj ustanovi obavljen je za sve podatke MR abdomena u djece s dokazanom histološkom dijagnozomWilmsov tumor. Kriteriji za uključivanje bili su oni s višestrukim DWI podacima b vrijednosti (uključujući maksimalnu b vrijednost od 1000 s/mm2) i veličinom tumora koja pokriva najmanje 2 aksijalna presjeka na DWI. DWI s artefaktima ekstremnog kretanja također su uklonjeni. MRI podaci prikupljeni su od pacijenata s Wilmsovim tumorom i prije i nakon kemoterapije. Histološki podtipovi potvrđeni su nakon operacije za podskup tumora. Za normalne podatke o bubrezima korišten je kontralateralni nezahvaćeni bubreg, osim u bolesnika s obostranom bolešću.

MRI

Sva snimanja su izvedena na 1,5 T Siemens Magnetom Avanto skeneru opremljenom gradijentima od 40 mT/m. Ovisno o veličini pacijenta, korištene su jedna ili dvije zavojnice body matrixa kako bi se postigla puna pokrivenost (dizajn od 6 elemenata, Siemens). Pacijenti su bili ili budni ili pod anestezijom ovisno o dobi.

Višestruka b vrijednost DWI dobivena je za sve pacijente i dobivena je tijekom slobodnog disanja. DWI protokol bio je sljedeći: 7 ili 8b vrijednosti u 3 ortogonalna smjera (0, 50,100,250,500,750,1000 s/mm² ili 0,50,100,150,200,250,500,1000 s/mm²) debljina kriške∶6 mm, TR/TE: 2800 ms/89 ms, vidno polje: 350 × 350 mm, veličina voksela: 1,4 × 1,4 × 6 mm, broj rezova: 19, veličina matrice: 128 × 96 × 19. Dobiveno je devet prosjeka za svaka vrijednost i slike u tragovima (prosjek u 3 smjera) korištene su za analizu. Standardne kliničke sekvence također su dobivene zajedno, uključujući Tw s potiskivanjem masti prije i nakon primjene kontrasta na bazi gadolinija; sve pojedinosti sekvenci kliničkih slika mogu naći u [18].

Naknadna obrada

Difuzijapodaci su obrađeni pomoću slika tragova i internih rutina prilagođavanja modela dizajniranih u Matlabu (verzija 2019a, MathWorks Inc., Natick, MA, SAD) na bazi voksel po voksel koristeći četiri različita modela difuzije: monoeksponencijalni (Eq. 1), IVIM(Eq.2), rastegnuto-eksponencijalno (Eq.3) i kurtosis (Eq.4).

U svakom slučaju, Swas je definiran kao signal na b{{{{10}}}}, a za monoeksponencijalni model, linearno uklapanje In(S/S.) u odnosu na sve b vrijednosti bilo je izvedena. Za ne-Gaussove modele, prilagodba je izvedena pomoću Levenberg-Mar-quart nelinearnog algoritma najmanjih kvadrata (koristeći 'lsq-curve-fit funkciju u Matlabu), preko svih b vrijednosti (osim za IVIM model). Za model IVIM, prvo je izračunato linearno uklapanje In(S/S.) u odnosu na b na visokim b vrijednostima (200-1000 s/mm2) da bi se odredila vrijednost D. Nakon toga, D* i f odgovarali su istovremeno (s fiksnim D). D nije imao ograničenja na gornjim granicama, a f je bio ograničen između 0 i 1. Za rastegnuto-eksponencijalni model, DDC nije imao gornje granične uvjete i bio je ograničen između 0 i 1. Za kurtozu, ni Dk ni K nisu bili ograničeni gornjim granicama, a K je imao donju granicu od 0.

Regije interesa (ROI)

ROI su generirani pomoću softvera Mango (Research Imaging Institute, UTHSCSA). ROI su nacrtani na b{{0}} slikama oko cijelog volumena tumora, te ih je uredio i potvrdio radiolog specijaliziran za pedijatrijsku radiologiju (MV3 godine posvećena pedijatrijskoj radiologiji). Normalno bubrežno tkivo također je definirano na b0 slikama korištenjem kontralateralnog bubrega (isključujući one s bilateralnom bolešću) oko cijelog volumena bubrega, a područja visokog protoka, kao što su područja koja okružuju bubrežnu zdjelicu, bila su isključena; primjer se može vidjeti na slici 1. Sve analize u vezi s usporedbama modela bile su ograničene na ove ROI.

Usporedna analiza modela

AIC je korišten za usporedbu četiri modela (monoeksponencijalni, IVIM, istegnuti eksponencijalni i kurtosis). Za svaki voksel unutar ROI tumora i ROI normalnog bubrega. AIC je izračunat po modelu. Srednji AIC izračunat je za cijeli volumen ROI-ja po modelu. Srednje AIC vrijednosti za svaki model su zatim uspoređene korištenjem jednosmjerne ANOVA ponovljenih mjerenja s korekcijom Greenhouse-Geis-ser da bi se uzela u obzir nejednaka varijanca, a post hoc testovi su izvedeni korištenjem Bonferroni korekcije. Značajna razlika definirana je kao str<0.05.anovas were="" calculated="" for="" the="" entire="" wilms'tumour="" and="" normal="" kidney="" populations,="" as="" well="" as="" within="" different="" subgroups="" (pre-chemotherapy,="" post-chemotherapy,="" and="" different="" b="" value="" acquisitions="" [7="" and="" 8="" b="" value="" ranges]).="" additionally,="" models="" were="" compared="" between="" wilms'tumour="" histological="" subtypes="" to="" determine="" whether="" a="" certain="" subtype="" favoured="" a="" particular="" model.="" the="" post-chemotherapy="" data="" were="" used="" for="" this="" comparison="" as="" it="" was="" the="" nearest="" time="" point="" to="">

Rezultati

Proučavajte populaciju

Ukupno 110 Wilmsovih tumora uključeno je u usporednu analizu difuzijskog modela; koji se sastoji od 49 tumora prije kemoterapije i 61 tumora nakon kemoterapije (38 tumora prije kemoterapije uključeno je u 61 kohortu nakon kemoterapije). Dijagram toka s detaljima uključivanja i isključivanja slučajeva može se vidjeti na slici 2. Prosječna dob pacijenata na pregledu prije kemoterapije bila je 2,43 godine (SD:2,2), a srednja dob na pregledu nakon kemoterapije bila je 3,0 godine (SD:2,8).

The diffusion data were acquired using either 7 or 8 b values（0,50,100,250,500,750,1000 s/mm²or 0,50,100,150,200,250,500,1000 s/mm>).To je bilo zbog promjene protokola tijekom razdoblja ove studije, iz razloga koji nisu povezani s ovom studijom. Četrdeset i devet tumora imalo je protokol vrijednosti 7 b (22 prije kemoterapije i 27 nakon kemoterapije), a 61 tumor imao je protokol vrijednosti 8b (27 prije kemoterapije i 34 nakon kemoterapije).

Od 61 tumora nakon kemoterapije, 56 je imalo histološki potvrđene podtipove: 7 blastemalnih, 9 epitelnih, 13 stromalnih, 8 regresivnih, 18 miješanih i 1 potpuno nekrotičan. Podtipovi su definirani prema SIOP-2001 protokolu [3].

Kontralateralni nezahvaćeni bubreg korišten je kao normalni podatak o bubregu. Zbog potrebe isključivanja bilateralnih slučajeva, uključeno je ukupno 75 skupova podataka o normalnim bubrezima;38od pacijenata koji su primili kemoterapiju i 37 od pacijenata koji nisu. Od 75 skupova podataka o normalnim bubrezima, 31 je imao protokol vrijednosti 7 b (15 prije kemoterapije i 16 nakon kemoterapije), a 44 je imalo protokol vrijednosti 8b (22 prije i 22 poslije kemoterapije).

Rezultati Wilmsovog tumora

Jednosmjerna ANOVA s korekcijom Greenhouse-Geissera otkrila je da se AIC vrijednosti značajno razlikuju između modela difuzije, u svim uvjetima: cijela kohorta: (F(1,08, 117,91)=157.08,p=1.68 ×10-24), prije kemoterapije:(F(1,05,50,53)=79.35,p=3.11×10-12),post-kemoterapija:( F(1.13,67.92)=85.92,p=1.34×10-14),7b vrijednosti:(F(1.21,58.16)=76.23,p{ {39}}.10×10-13),i8b vrijednosti:(F(1.04,62.49)=95.51,p=1.68×10-14).

Slika 3 prikazuje dijagrame svakog uvjeta, sa značajnim stupcima koji ističu rezultate post hoc testa korištenjem Bonferronijeve korekcije. U svim uvjetima AIC vrijednosti za monoeksponencijalni model bile su značajno više od ostala tri modela, što ukazuje da je ovo bio najmanje prikladan model za Wilmsove podatke o tumoru. Za cijeli Wilmsov tumor i kohorte nakon kemoterapije, rastegnuti eksponencijalni bio je najbolji model za uklapanje difuzijskih podataka, budući da je to dalo najniže AIC vrijednosti. Slika 4 prikazuje primjer koliko dobro modeli odgovaraju signalu difuzijskog opadanja u jednom vokselu Wilmsovog tumora nakon kemoterapije.

Za kohortu prije kemoterapije i kada su podaci podijeljeni u raspone vrijednosti 7 i 8 b, i IVIM i rastegnuti eksponencijalni smatrani su najprikladnijim modelima, bez značajne razlike između AIC vrijednosti za ova dva modela.

Additionally, one-way ANOVAs were used to investigate whether the best fit model was related to Wilms'tumour histological subtypes, using the post-chemotherapy data as they were the closest timepoints to histology. Only one tumour was classified as necrotic and was therefore removed from this section of the analysis. Figure 5 shows the AIC values for each subtype based on different diffusion models. There were no significant differences between AIC values across the subtypes (blastemal [n=7], epithelial [n=9], mixed [n=18], stromal [n=13], regressive [n=8]), for any of the models (p>0.05).

Normalni nalazi bubrega

Jednosmjerna ANOVA s Greenhouse-Geisserovom korekcijom također je otkrila da se AIC vrijednosti značajno razlikuju između difuzijskih modela, u svim uvjetima za podatke o normalnom bubregu: cijela kohorta:(F(1,51,85,2)=276. 07, p=2.57×10-30), prije kemoterapije:(F(1.43, 41.13)=119.38,p=1.16×{{22} }), nakon kemoterapije: (F(1.16,42.81)=157.33,p=1.10×10-15,7 b vrijednosti:(F(1.14,34.10){{ 38}}.49,p=1.06×10-1) i 8b vrijednosti:(F(1.14,49.10)=193.30,p=1.19× 10-19.

Slika 6 prikazuje dijagrame svakog uvjeta, sa stupcima značajnosti koji ističu rezultate post hoc testa korištenjem Bonferronijeve korekcije. Podaci o normalnim bubrezima dali su slične rezultate kao podaci o Wilmsovom tumoru: u svim uvjetima AIC vrijednosti za monoeksponencijalni model bile su značajno više od ostala tri modela, što ukazuje da je ovo bio najmanje prikladan model za podatke o normalnim bubrezima. Za razliku od podataka o Wilmsovom tumoru, za sva stanja, podaci o normalnim bubrezima pokazali su da je IVIM dao najniže vrijednosti AIC, što ukazuje da je to najprikladniji model za ove podatke o difuziji. Slika 7 prikazuje primjer koliko dobro modeli odgovaraju signalu difuzijskog opadanja u podacima kontralateralnog normalnog bubrega pacijenta s Wilmsovim tumorom nakon kemoterapije.

Rasprava

Ova studija uspoređivala je četiri modeladifuziju(monoeksponencijalni, IVIM, rastegnuti eksponencijalni i kurtosis) na temelju toga koliko dobro odgovaraju opadanju DWI signala, prema AIC-u. Ove usporedbe su napravljene u Wilmsovim tumorima, i prije i nakon kemoterapije, i na kontralateralnom nezahvaćenom bubregu, kao mjera normalnog bubrežnog tkiva. Podaci o difuziji potječu iz raspona vrijednosti 7 i 8 b. Za podatke o Wilmsovom tumoru pokazalo se da rastegnuto-eksponencijalni model općenito najbolje odgovara. Ovaj rezultat je održan kada je analiza bila ograničena na skupinu nakon kemoterapije. Međutim, kada je analiza bila usredotočena na podatke prije kemoterapije i kada je odvojena stjecanjem vrijednosti b, nije bilo značajnih razlika između IVIM i rastegnute eksponencijalne, pri čemu su oba modela davala najniže vrijednosti AIC. Dodatno, nije bilo posebnih preferencija modela kada su tumori grupirani prema histološkom podtipu. Za podatke o normalnim bubrezima, IVIM je najbolje odgovarao svim analizama. Monoeksponencijalni model pokazao se kao najmanje prikladan model prema AIC-u; pružajući dosljedno značajno više AIC vrijednosti u usporedbi s drugim modelima za obaWilmsov tumori normalne skupove podataka o bubrezima.

Glavni nalaz iz ovog istraživanja bio je da su ne-Gaussovi modeli dali bolje opise podataka o difuziji u usporedbi s monoeksponencijalnim, kako u Wilmsovom tumoru tako iu normalnom bubrežnom tkivu. Odstupanje od monoeksponencijalnog opadanja prethodno je naglašeno i istraženo: pokazalo se da je došlo do brzog opadanja signala pri nižim vrijednostima nakon čega je slijedio postupniji pad pri višim b vrijednostima u jetri [19]. Pretpostavlja se da je ovo početno opadanje posljedica vaskularne perfuzije, jer se smatra da su niže b vrijednosti osjetljive na slabljenje signala od perfuzije [9], zbog čega IVIM model dobro odgovara ovim podacima. Pokazalo se da je to slučaj u zdravom bubrežnom tkivu [20,21], gdje se pokazalo da je signal bieksponencijalan za razliku od monoeksponencijalnog; budući da je bubreg dobro prokrvljen organ. Ova studija podupire ove nalaze jer je IVIM bio favoriziran u odnosu na druge modele u normalnom bubrežnom tkivu. Ovaj se nalaz održao u skupu podataka o normalnim bubrezima nakon kemoterapije, što sugerira da liječenje nije utjecalo na normalno bubrežno tkivo na način koji bi se mogao otkriti DWI podacima.

Protegnuto-eksponencijalni model dobro je odgovarao DWI Wilmsovim podacima o tumoru. Prethodno spomenute studije raka rektuma i zdravog rektalnog tkiva[12], metastaze kostiju raka prostate [13] i raka jajnika[14], sve su pokazale da ovaj model najbolje odgovara DWI podacima u usporedbi s IVIM i monoeksponencijalnim. Protegnuto-eksponencijalni model daje dva parametra, i DDC; dok je točna fiziološka osnova nepoznata, smatra se da predstavlja heterogenost tkiva, s nižom vrijednošću koja ukazuje na heterogeniju okolinu [10]. Kako je tkivo Wilmsovog tumora vrlo heterogeno, nije iznenađujuće da rastegnuto-eksponencijalni model dobro opisuje ove podatke.

Uz rastegnuto-eksponencijalni model, IVIM je omogućio jednako dobro pristajanje Wilmsovim tumorima prije kemoterapije, dok to nije bio slučaj nakon liječenja. Nakon tretmana vjerojatno će doći do povećanja nekrotičnog tkiva i time do smanjenja perfuzije, stoga IVIM (model koji se fokusira na učinke perfuzije) može postati manje prikladan.

Čini se da niti jedan određeni histološki podtip ne daje prednost određenom modelu, međutim, brojevi u svakoj skupini bili su mali. Nadalje, važno je napomenuti da se histološki podtipovi definiraju nakon analize samo pododjeljka

cjelokupnog volumena tumora. Wilmsovi tumori su vrlo heterogeni i preko jednog tumora će biti područja različitih staničnih okruženja. Vokseli unutar ovih različitih regija možda su pokazali varijabilne preferencije modela difuzije. Međutim, zbog nedostatka napredne histologije, ova analiza nije bila moguća.

Korištenje ne-Gaussovih modela ne samo da može omogućiti bolju prilagodbu podacima, već može pružiti i dodatne kliničke informacije. Na primjer, pokazalo se da bi D, iz kurtoze, mogao pružiti veću dijagnostičku točnost u usporedbi s ADC u razlikovanju tumora od netumora kod raka gušterače [22]. Osim toga, (stretched exponential) imao je više razine osjetljivosti i specifičnosti pri razlikovanju angiomiolipoma s minimalnom masnoćom i karcinoma bubrežnih stanica u usporedbi s ADC [23]. Nadalje, i D i f(IVIM) obećavaju u isticanju funkcije bubrega, pri čemu su oba parametra povezana s procijenjenom brzinom glomerularne filtracije u osoba s kroničnom bubrežnom bolešću [24]. Stoga, ne-Gaussovi modeli također mogu imati potencijal pružiti dodatne informacije o mikrostrukturi bubrežnog tkiva.

Iako monoeksponencijalni model nije najbolje odgovarao DWI podacima, to ne znači da se ne bi trebao koristiti klinički. Kao što je ranije spomenuto, ADC se pokazao klinički korisnim kod Wilmsova tumora [4-8]. Osim toga, ADC ne zahtijeva više b vrijednosti, što je prednost jer mnogi centri možda neće dobiti DWI s više b vrijednosti kao standard. Stoga, usprkos ovoj studiji koja pokazuje odstupanje od monoeksponencijalnog slabljenja signala, važno je biti svjestan da iako model možda nije najbolji deskriptor DWI podataka, ipak je klinički koristan.

Metoda odabira modela koji najbolje odgovara potencijalna je slabost ove studije. AIC uzima u obzir složenost modela i dobrotu prilagodbe te se stoga čini prikladnim izborom za usporedbu i odabir modela. Važno je razmotriti je li jedan model očito najbolji za cijelo tkivo ili postoji samo mala razlika između modela. Ovo su prethodno istaknuli Manikis et al. [25] kod raka rektuma, gdje je, iako je ukupni mono eksponencijalni bio poželjniji od IVIM-a, postojala velika heterogenost u tkivu. To je također pokazano u Wilmsovim tumorima u ovoj studiji, s IVIM i rastegnuto-eksponencijalnim modelima koji pokazuju dobro uklapanje podataka. Imajući ovo na umu, treba biti oprezan prije nego što se tvrdi da određeni model najbolje odgovara podacima, jer može biti da su mnogi modeli gotovo jednaki u kvaliteti uklapanja.

Nadalje, maksimalna vrijednost b od 1000 s/mm² mogla je biti ograničenje za model kurtoze jer postaje osjetljiviji pri višim vrijednostima b [26]. Stoga, s optimiziranijim rasponom vrijednosti b, ovaj je model možda imao bolje rezultate nego s trenutačnim podacima. Međutim, u studiji o izvedivosti kurtoze u bubrezima također je korišten maksimum b=1000 s/mm' [27]. Dodatno, ova se studija htjela usredotočiti na prilagođavanje rutinski dobivenim kliničkim podacima koji nemaju ekstremno visoke b vrijednosti. Ovaj osjećaj je također predložen u prethodnom radu koji je uspoređivao mono-eksponencijalni model s kurtozom u jetri također koristeći maksimum b=1000 s/mm² 【28】.

Općenito, ova je studija pokazala da monoeksponencijalni model ne odgovara DWwI podacima tako dobro kao IVIM, istegnuta eksponencijalna ili kurtoza u Wilmsovom tumorskom tkivu ili normalnom bubrežnom tkivu. Osim toga, nije bilo preferiranih modela za

različite stanične podvrste. IVIM je najbolje odgovarao normalnom bubrežnom tkivu, a kod Wilmsovih tumora i IVIM i rastegnuto-eksponencijalni modeli dali su najbolje deskriptore podataka. ADC se često koristi u kliničkim istraživanjima i stoga je pretpostavka da slabljenje signala je monoeksponencijalno. Međutim, ovi rezultati sugeriraju da u Wilmsovom tumoru i normalnom bubrežnom tkivu DWI signal ne pokazuje monoeksponencijalni pad. Stoga korištenje drugih modela može pružiti točnije prikaze okoline ispod tkiva, a izvedeni parametri mogu pružiti klinički korisne informacije.

Reference

1. Pastore G, Znaor A, Spreafco F et al (2006) Incidencija i preživljavanje malignih tumora bubrega u europske djece (1978. – 1997.): izvješće iz projekta Automated Childhood Cancer Information System. Eur J Cancer 42:2103-2114. https://doi. org/10.1016/j.ejca.2006.05.010

2. van den Heuvel-Eibrink MM, Hol JA, Pritchard-Jones K et al (2017) Dokument o stajalištu: Obrazloženje za liječenje Wilmsovog tumora u protokolu UMBRELLA SIOP–RTSG 2016. Nature Rev Urol 14:743–752. https://doi.org/10.1038/nrurol.2017.163

3. Vujanić GM, Sandstedt B, Harms D et al (2002) Radna klasifikacija Revised International Society of Pediatric Oncology (SIOP) bubrežnih tumora dječje dobi. Med Pediatr Oncol 38:79-82

4. Gawande RS, Gonzalez G, Messing S et al (2013) Uloga difuzijski ponderirane slike u razlikovanju benignih i malignih pedijatrijskih abdominalnih tumora. Pediatr Radiol 43:836–845. https:// doi.org/10.1007/s00247-013-2626-0

5. Aslan M, Aslan A, Habibi HA et al (2017) Difuzijski ponderirana MRI za razlikovanje Wilmsovog tumora od neuroblastoma. Diagn Interv Radiol 23:403–406. https://doi.org/10.5152/dir.2017.16541

6. Littooij AS, Humphries PD, Olsen ØE (2015.) Intra- i interobserver varijabilnost mjerenja prividnog koeficijenta difuzije cijelog tumora u nefroblastomu: pilot studija. Pediatr Radiol 45:1651–1660. https://doi.org/10.1007/s00247-015-3354-4

7. Hales PW, Olsen ØE, Sebire NJ et al (2015.) Multi-Gaussov model za analizu histograma prividnog koeficijenta difuzije podtipa Wilmsovog tumora i odgovora na kemoterapiju. NMR Biomed 28:948-957. https://doi.org/10.1002/nbm.3337

8. Rogers HJ, Verhagen MV, Shelmerdine SC et al (2018.) Alternativni pristup slikanju s kontrastom: difuzijski ponderirano oslikavanje i T1-ponderirano oslikavanje identificira i kvantificira nekrozu u Wilmsovom tumoru. Eur Radiol. https://doi. org/10.1007/s00330-018-5907-z

9. Le Bihan D, Breton E, Lallemand D et al (1988) Razdvajanje difuzije i perfuzije u intravoxel incoherent motion MR imagingu. Radiologija 168:497–505. https://doi.org/10.1148/radio logy.168.2.3393671

10. Bennett KM, Schmainda KM, Bennett RT et al (2003) Karakterizacija kontinuirano raspodijeljenih brzina kortikalne difuzije vode s rastegnutim eksponencijalnim modelom. Magn Reson Med 50:727-734. https://doi.org/10.1002/mrm.10581

11. Jensen JH, Helpern JA, Ramani A et al (2005) Diffusional kurtosis imaging: kvantifikacija ne-Gaussove difuzije vode pomoću magnetske rezonancije. Magn Reson Med 53:1432-1440. https://doi.org/10.1002/mrm.20508

12. Zhang G, Wang S, Wen D et al (2016) Usporedba ne-Gaussovih i Gaussovih difuzijskih modela difuzijski ponderiranog oslikavanja raka rektuma na 3,0 T MRI. Sci Rep. https://doi. org/10.1038/srep38782

13. Reischauer C, Patzwahl R, Koh DM et al (2017.) Nemono eksponencijalna analiza difuzijski ponderirane slike za praćenje liječenja kod koštanih metastaza raka prostate. Predstavnik znanosti https://doi.org/10.1038/s41598-017-06246-4

14. Winfield JM, deSouza NM, Priest AN et al (2015.) Modeliranje DW-MRI podataka iz primarnih i metastatskih tumora jajnika. Eur Radiol 25:2033–2040. https://doi.org/10.1007/s0033 0-014-3573-3

15. Pentang G, Lanzman RS, Heusch P et al (2014.) Difuzijski kurtozni prikaz ljudskog bubrega: studija izvedivosti. Magn Reson Imaging 32:413-420. https://doi.org/10.1016/j.mri.2014.01.006

16. Caroli A, Schneider M, Friedli I et al (2018) Difuzijski ponderirana magnetska rezonancija za procjenu difuzne bubrežne patologije: sustavni pregled i dokument s izjavom. Nephrol Dial Transplant 33:ii29–ii40. https://doi.org/10.1093/ndt/gfy163