ĐẶC ĐIỂM HÌNH ẢNH CỘNG HƯỞNG TỪ 3.0 TESLA TRONG UNG THƯ TUYẾN TIỀN LIỆT

Nguyễn Đình Minh1,, Vũ Ngọc Dương2
1 Bệnh viện Hữu nghị Việt Đức
2 Trường Đại học Y Hà Nội

Nội dung chính của bài viết

Tóm tắt

Mục tiêu: nghiên cứu đặc điểm hình ảnh cộng hưởng từ 3.0 Tesla (CHT 3.0T) của ung thư tuyến tiền liệt (UTTTL). Phương pháp nghiên cứu: 25 bệnh nhân (BN) được chụp CHT 3.0T tuyến tiền liệt từ 03/2023 - 10/2023 có kết quả giải phẫu bệnh sau sinh thiết/ phẫu thuật là UTTTL. Kết quả: Tuổi trung bình của các BN là 72,6 ± 6,6 (từ 59 đến 82 tuổi). Tổng số thu được 89 tổn thương trên hình ảnh CHT 3.0T. Trên T2W, tất cả 44 (100%) tổn thương ở vùng chuyển tiếp và 42 (93,3%) tổn thương ở vùng ngoại vi giảm tín hiệu (p =0,3). Mặt khác, có 64 (72%) tổn thương là đồng nhất và 23% là không đồng nhất trên T2W (p<0,05). Trên xung khếch tán (DWI), tỉ lệ UTTTL ở vùng ngoại vi và chuyển tiếp có hạn chế khuếch tán lần lượt là 38 (84,4%) và 37 (84,1%) (p =1). Sau tiêm đối quang từ (DCE), tỉ lệ ngấm thuốc sớm của UTTTL ở vùng ngoại vi là 42,2%, cao hơn so với vùng chuyển tiếp là 15,9% (p<0,05). Dấu hiệu xâm lấn bao gồm vỏ tuyến là 14 BN (56%), thành bàng quang là 12 BN (48%), túi tinh là 18 BN (72%). Di căn hạch tiểu khung là 13 BN (52%) và di căn xương có 3 BN (12%). Tỷ lệ phân bố theo điểm PI-RADS v.2.0 là PIRADs I và II (0%), PIRADS III là 4 BN (16%), PIRADs IV là 9 BN (36%) và PIRADs V là 12 BN (48%). Kết luận: Các dấu hiệu hình ảnh trên CHT 3.0T là đáng tin cậy trong chẩn đoán UTTTL.

Chi tiết bài viết

Tài liệu tham khảo

1. Bray F, Ferlay J, Soerjomataram I, Siegel RL, Torre LA, Jemal A. Global cancer statistics 2018: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA: a cancer journal for clinicians. 2018;68(6):394-424.
2. Nguyễn Thị Nhân, Nguyễn Thanh Hải, Lê Hồng Chiến, Ngô Văn Đoan, Vũ Thị Hậu. Giá trị bước đầu của cộng hưởng từ đa thông số theo phân loại PI-RADSv2.1 trong phát hiện ung thư tuyến tiền liệt có ý nghĩa lâm sàng Tạp chí Y học Việt Nam. 2021;500(2).
3. Holmström B, Johansson M, Bergh A, Stenman UH, Hallmans G, Stattin P. Prostate specific antigen for early detection of prostate cancer: longitudinal study. BMJ (Clinical research ed). 2009;339:b3537.
4. Chavan PR, Chavan SV, Chavan NR, Trivedi VD. Detection rate of prostate cancer using prostate specific antigen in patients presenting with lower urinary tract symptoms: a retrospective study. Journal of postgraduate medicine. 2009;55(1):17-21.
5. Nishida S, Kinoshita H, Mishima T, Kurokawa H, Sakaida N, Matsuda T. Prostate cancer detection by prebiopsy 3.0-Tesla magnetic resonance imaging. International journal of urology: official journal of the Japanese Urological Association. 2011;18(9):653-8.
6. Popita C, Popita AR, Sitar-Taut A, Petrut B, Fetica B, Coman I. 1.5-Tesla Multiparametric-Magnetic Resonance Imaging for the detection of clinically significant prostate cancer. Clujul medical (1957). 2017;90(1):40-8.
7. Trương Thị Thanh, Hoàng Đình Âu. Giá trị của cộng hưởng từ trong chẩn đoán các nhân vùng chuyển tiếp tuyến tiền liệt theo PIRADS 2.1. Tạp chí Y học Việt Nam. 2023;522(2).
8. Lee H, Hwang SI, Lee HJ, Byun SS, Lee SE, Hong SK. Diagnostic performance of diffusion-weighted imaging for prostate cancer: Peripheral zone versus transition zone. PloS one. 2018; 13(6):e0199636.