ĐẶC ĐIỂM HÌNH ẢNH CỘNG HƯỞNG TỪ CỦA U MÀNG NÃO Ở NGƯỜI LỚN

Hữu Hoạt Nguyễn 1, Xuân Khái Nguyễn 2, Tuấn Minh Ngô 2, Việt Dũng Nguyễn 2,, Công Hoan Trần 3
1 Bệnh viện đa khoa Hoàn Mỹ
2 Bệnh viện Quân y 103
3 Bệnh viện E

Nội dung chính của bài viết

Tóm tắt

Mục đích: Đánh giá đặc điểm hình ảnh cộng hưởng từ (CHT) của u màng não (UMN) ở người lớn. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu hồi cứu kết hợp tiến cứu, mô tả cắt ngang 76 bệnh nhân với 81 khối u được chẩn đoán, phẫu thuật và có kết quả mô bệnh học là UMN tại khoa Phẫu thuật thần kinh, Bệnh viện Việt Đức và Bệnh viện Quân y 103 trong thời gian từ tháng 10/2020 đến tháng 03/2021. Kết quả: Phần lớn là u đơn độc (96,1%), bờ đều (67,9%), kích thước trung bình 40,19 ± 16,45mm. Khối u đồng tín hiệu trên T1W và tăng nhẹ tín hiệu trên T2W, tỷ lệ lần lượt là 66,7% và 65,4%. Sau tiêm, đa số u ngấm thuốc đồng nhất (79%), dấu hiệu đuôi màng cứng quan sát thấy ở 60,5% tổng số u. Các thần phần vôi hóa, nang trong u, chảy máu trong u chiếm tỷ lệ lần lượt là 12,3%, 2,5% và 16,0%. Phù não quanh u gặp ở 59,3%. Tỷ lệ chèn ép động mạch, chèn ép xoang tĩnh mạch và chèn ép thần kinh lần lượt là 22,2%, 38,3% và 28,4%. Có 9,9% số khối u có biến đổi xương cạnh u. Kết luận: CHT là phương pháp chẩn đoán hình ảnh có giá trị cao trong chẩn đoán UMN cũng như đánh giá mức độ xâm lấn các tổ chức xung quanh u, giúp ích cho chẩn đoán và tiên lượng.

Chi tiết bài viết

Tài liệu tham khảo

1. Lê Thị Hồng Phương (2016). Đặc điểm hình ảnh cộng hưởng từ và mối liên quan với triệu chứng lâm sàng của u màng não nền sọ. Luận văn tốt nghiệp Bác sĩ Nội trú, Đại học Y Hà Nội.
2. Trần Văn Việt (2011). Nghiên cứu giá trị chụp cộng hưởng từ, chụp mạch số hóa xóa nền trong chẩn đoán và điều trị u màng não. Luận án Tiến sỹ Y học, Đại học Y Hà Nội.
3. Nguyễn Minh Thuận (2019). Mô tả đặc điểm lâm sàng, chẩn đoán hình ảnh và đánh giá kết quả điều trị phẫu thuật bước đầu u màng não vòm sọ tại bệnh viện K. Thạc sỹ, Đại học Y Hà Nội.
4. F. Salah, A. Tabbarah, N. Alarab y. et al. (2019), "Can CT and MRI features differentiate benign from malignant meningiomas?". Clinical Radiology, 74(11), pp. 898.e15-898.e23.
5. J. Watts, G. Box, A. Galvin. et al. (2014), "Magnetic resonance imaging of meningiomas: a pictorial review". Insights Imaging, 5(1), pp. 113-22.
6. Antonios Drevelegas (2010), Imaging of brain tumors with histological correlations,Springer Science & Business Media
7. T. Zhang, J. M. Yu, Y. Q. Wang. et al. (2018), "WHO grade I meningioma subtypes: MRI features and pathological analysis". Life Sci, 213, pp. 50-56.