Expertos Invitados




Artículos relacionadosArtículos relacionadosArtículos relacionados
Artículos afines de siicsalud publicados en los últimos 4 meses
ALTERACIONES DEL BULBO OLFATORIO EN PACIENTES CON ANOSMIA LUEGO DE COVID-19
Revista Argentina de Radiología 88(2):66-70
Difundido en siicsalud: 6 ago 2024
INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y ENFERMEDAD DE ALZHEIMER
iScience 23(11):1-23
Difundido en siicsalud: 21 oct 2024

EVALUACION PREOPERATORIA DE LOS TUMORES CEREBRALES SOLITARIOS Y MALIGNOS MEDIANTE ESPECTROSCOPIA POR RESONANCIA MAGNETICA Y RESONANCIA MAGNETICA DE DIFUSION PONDERADA

(especial para SIIC © Derechos reservados)
Las imágenes por resonancia magnética de difusión ponderada pueden aportar información adicional a las obtenidas mediante espectroscopia por resonancia magnética para diferenciar y estadificar los tumores cerebrales.
bulakbasi9.jpg Autor:
Nail Bulakbasi
Columnista Experto de SIIC

Institución:
Department of Radiology Gulhane Military Medical Academy

Artículos publicados por Nail Bulakbasi
Coautor
Inanc Guvenc* 
Radiologist. Gulhane Military Medical Academy, Department of Radiology.*
Recepción del artículo
4 de Enero, 2005 		Aprobación
1 de Abril, 2005
Primera edición
16 de Enero, 2006 		Segunda edición, ampliada y corregida
7 de Junio, 2021

EVALUACION PREOPERATORIA DE LOS TUMORES CEREBRALES SOLITARIOS Y MALIGNOS MEDIANTE ESPECTROSCOPIA POR RESONANCIA MAGNETICA Y RESONANCIA MAGNETICA DE DIFUSION PONDERADA

Resumen
Se evaluaron en forma prospectiva 111 pacientes con tumores cerebrales malignos y solitarios (55 gliomas de bajo grado, 31 de alto grado, y 25 metástasis). Los gliomas fueron clasificados como de bajo y alto grado según NAA/Cho, Cho/Cr, Lac/Cr y CDANT (p < 0.001). Un grado mayor de malignidad se asoció con Cho/Cr (r = 0.648; p < 0.001); Lac/Cr (r = 0.583; p < 0.001); NAA/Cho (r = -0.657; p < 0.001); y CDANT (r = -0.473; p < 0.001). Mientras que CDANT, Lip/Cr (p < 0.001), NAA/Cho, Lac/Cr, CDANP y Cho/Cr (p < 0.05) pudieron diferenciar las metástasis de los gliomas de bajo grado; NAA/Cho, Cho/Cr, Lip/Cr (p < 0.001), NAA/Cr, Lac/Cr y CDANP (p < 0.05) pudieron diferenciarlas de los gliomas de alto grado. Excepto por la relación Lip/Cr (p < 0.05), ningún parámetro resultó de utilidad para diferenciar los gliomas de alto grado entre sí. Los gliomas no astrocíticos de bajo grado tuvieron relaciones Cho/Cr significativamente más elevadas que los astrocitomas de bajo grado (p < 0.05). Además, los astrocitomas pilocíticos tuvieron relaciones NAA/Cho significativamente más elevadas pero menores CDANP que los astrocitomas difusos y los gliomas no astrocíticos de bajo grado. Los astrocitomas difusos también presentaron relaciones Lip/Cr más elevadas que los de tipo pilocítico, los gliomas no astrocíticos de bajo grado y los anaplásicos. En la diferenciación de los subgrupos tumorales, la correlación de Pearson más elevada se halló en la relación Lip/Cr (r = 0.685; p < 0.001), NAA/Cho (r = -0.567; p < 0.001), CDANP (r = 0.522; p < 0.001), Lac/Cr (r = 0.437; p < 0.001) y Cho/Cr (r = 0.395; p < 0.001). La espectroscopia por resonancia magnética y las imágenes de difusión ponderada pueden aportar información adicional a las imágenes obtenidas mediante resonancia magnética para la diferenciación y estadificación de los tumores cerebrales malignos.

Palabras clave
Neoplasias cerebrales, diagnóstico diferencial, resonancia magnética, espectroscopia por resonancia magnética, difusión ponderada


Artículo completo
(castellano)
Extensión:  +/-10.94 páginas impresas en papel A4
Exclusivo para suscriptores/assinantes

PREOPERATIVE EVALUATION OF SOLITARY MALIGNANT BRAIN TUMORS WITH MR SPECTROSCOPY AND DIFFUSION WEIGHTED IMAGING

Abstract
One hundred eleven patients with solitary malignant brain tumors (55 low-, 31 high-grade gliomas, and 25 metastases) were prospectively evaluated. Gliomas classified as low- and high-grade by NAA/Cho, Cho/Cr, Lac/Cr and NADCT (p < 0.001). Higher degree of malignancy was associated with Cho/Cr (r = 0.648, p < 0.001), Lac/Cr (r = 0.583, p < 0.001), NAA/Cho (r = -0.657, p < 0.001) and NADCT (r = -0.473, p < 0.001). While NADCT, Lip/Cr (p < 0.001), NAA/Cho, Lac/Cr, NADCP and Cho/Cr (p < 0.05) could differentiate metastases from low-grade gliomas; NAA/Cho, Cho/Cr, Lip/Cr (p < 0.001), NAA/Cr, Lac/Cr and NADCP (p < 0.05) could differentiate them from high-grade gliomas. Except Lip/Cr ratio (p < 0.05), no parameter was useful to differentiate high grade gliomas from each other. Low-grade non-astrocytic gliomas had significantly higher Cho/Cr ratios than low-grade astrocytomas (p < 0.05). Furthermore pilocytic astrocytomas had significantly higher NAA/Cho and lesser NADCP than diffuse astrocytomas and low-grade non-astrocytic gliomas. Diffuse astrocytomas had also higher Lip/Cr than pilocytic astrocytomas, low-grade non-astrocytic gliomas and anaplastic astrocytomas. In the differentiation of tumor subgroups, highest Pearson correlation was found in Lip/Cr (r = 0.685, p < 0.001), NAA/Cho (r = -0.567, p < 0.001), NADCP (r = 0.522, p < 0.001), Lac/Cr (r = 0.437, p < 0.001) and Cho/Cr (r = 0.395, p < 0.001). MR spectroscopy and diffusion weighted images can support additional information to MR imaging in the differentiation and grading of malignant brain tumors.

Key words
Brain neoplasms, differential diagnosis, magnetic resonance imaging, MR spectroscopy, diffusion weighted imaging


Full text
(english)
 para suscriptores/ assinantes
Clasificación en siicsalud
Artículos originales > Expertos del Mundo >
página   www.siicsalud.com/des/expertocompleto.php/

Especialidades
Principal: Diagnóstico por Imágenes, Neurología
Relacionadas: Medicina Interna, Neurocirugía



Comprar este artículo
Extensión: 10.94 páginas impresas en papel A4

file05.gif (1491 bytes) Artículos seleccionados para su compra



Bibliografía del artículo
  1. Law M, Yang S, Wang H, et al. Glioma grading: Sensitivity, specificity, and predictive values of perfusion MR imaging and proton MR spectroscopic imaging compared with conventional MR imaging. AJNR Am J Neuroradiol 2003; 24:1989-1998.
  2. Knopp EA, Cha S, Johnson G, et al: Glial neoplasms: dynamic contrast- enhanced T2 weighted MR imaging. Radiology 1999; 211:791-798.
  3. McKnight TR, Von dem Bussche MH, Vigneron DB. Histopathological validation of a three-dimensional magnetic resonance spectroscopy index as a predictor of tumor presence. J Neurosurg 2002; 97:794-802.
  4. Schwartz RB. Neuroradiology of brain tumors. Neurol Clin 1995; 13:723-756
  5. Kaba SE, Kyritsis AP. Recognition and management of gliomas. Drugs 1997; 53:235-244.
  6. Watanabe M, Tanaka R, Takeda N. Magnetic resonance imaging and histopathology of cerebral gliomas. Neuroradiology 1992; 34:463-469.
  7. Bulakbasi N, Kocaoglu M, Ors F, et al. Combination of single voxel proton MR spectroscopy and apparent diffusion coefficients calculation in the evaluation of common brain tumors. AJNR Am J Neuroradiology 2003; 24:225-233.
  8. Bulakbasi N. Clinical applications of proton MR spectroscopy in the diagnosis of brain tumours. Spectroscopy Int J 2004; 18:143-153.
  9. Bulakbasi N, Guvenc I, Onguru O, et al. The added value of the apparent diffusion coeficient calculation to magnetic resonance imaging in the differentiation and grading of malignant brain tumors. J Comput Assist Tomogr 2004; 28:735-746.
  10. Bruhn H, Frahm J, Gyngell ML, et al. Noninvasive differentiation of tumors with use of localized H-1 MR spectroscopy in vivo: initial experience in patients with cerebral tumors. Radiology 1989; 172:541-548.
  11. Segebarth CM, Baleriaux DF, Luyten PR, et al. Detection of metabolic heterogeneity of human intracranial tumors in vivo by H-1 NMR spectroscopic imaging. Magn Reson Med 1990; 13:62-76.
  12. Fulham MJ, Bizzi A, Dietz MJ, et al. Mapping of brain tumor metabolites with proton MR spectroscopic imaging: clinical relevance. Radiology 1992; 185:675-686.
  13. Baker PB, Glickson JD, Brayn RN. In vivo magnetic resonance spectroscopy of human brain tumors. Top Magn Reson Imaging 1993; 5:32-45.
  14. Poptani H, Gupta RK, Roy R, et al. Characterization of intracranial mass lesions with in vivo proton MR spectroscopy. AJNR Am J Neuroradiol 1995; 16:1593-1603.
  15. Castillo M, Kwock L, Mukherji SK. Clinical applications of MR spectroscopy. AJNR Am J Neuroradiol 1996; 17:1-15.
  16. Castillo M, Kwock L. Proton MR spectroscopy of common brain tumors. Neuroimaging Clin North Am 1998; 8:733-752.
  17. Meyerand ME, Pipas JM, Mamourian A, et al. Classification of biopsy-confirmed brain tumors using single-voxel MR spectroscopy. AJNR Am J Neuroradiol 1999; 20:117-123.
  18. Nelson SJ, Vigneron DB, Dillon WP. Serial evaluation of patients with brain tumors using volume MRI and 3D 1H MRSI. NMR Biomed. 1999; 12:123-128.
  19. Castillo M, Kwock L. Clinical applications of proton magnetic resonance spectroscopy in the evaluation of common intracranial tumors. Top Magn Reson Imaging 1999; 10:104-113.
  20. Burtscher IM, Skagerberg G, Geijer B, et al. Proton MR spectroscopy and preoperative diagnostic accuracy: An evaluation of intracranial mass lesions characterized by sterotactic biopsy findings. AJNR Am J Neuroradiol 2000; 21:84-93.
  21. Shimizu H, Kumabe T, Shirane R, et al. Correlation between choline level measured by proton MR spectroscopy and Ki-67 labeling index in gliomas. AJNR Am J Neuroradiol 2000; 21:659-665.
  22. Castillo M, Smith JK, Kwock L. Correlation of myo-inositol levels and grading of cerebral astrocytomas. AJNR Am J Neuroradiol 2000; 21:1645-1649.
  23. Kimura T, Sako K, Gotoh T, et al. In vivo single-voxel proton MR spectroscopy in brain lesions with ring-like enhancement. NMR Biomed 2001; 14:339-349.
  24. Dowling C, Bollen AW, Noworolski SM, et al. Preoperative proton MR spectroscopic imaging of brain tumors: Correlation with histopathologic analysis of resection specimens. AJNR Am J Neuroradiol 2001; 22:604-612.
  25. Moller-Hartmann W, Herminghaus S, Krings T, et al. Clinical application of proton magnetic resonance spectroscopy in the diagnosis of intracranial mass lesions. Neuroradiology 2002; 44:371-381.
  26. Kinoshita Y, Yokota A. Absolute concentrations of metabolites in human brain tumors using in vitro proton magnetic resonance spectroscopy, NMR Biomed, 1997; 10:2-12.
  27. Howe FA, Barton SJ, Cudlip SA, et al. Metabolic profiles of human brain tumors using quantitative in vivo 1H magnetic resonance spectroscopy. Magn Reson Med 2003; 49:223-232.
  28. Barba I, Cabanas ME, Arus C. The relationship between nuclear magnetic resonance-visible lipids, lipid droplets, and cell proliferation in cultured C6 cells. Cancer Res 1999; 59:1861-1868.
  29. Brunberg J, Chenevert T, McKeever P, et al. In vivo MR determination of water diffusion coefficients and diffusion anisotropy: correlation with structural alteration in gliomas of the cerebral hemispheres. AJNR Am J Neuroradiol 1995; 16:361-371.
  30. Tien R, Felsberg G, Friedman H, et al. MR imaging of high-grade cerebral gliomas: value of diffusion weighted echo planar pulse sequences. AJR Am J Roentgenol 1994; 162:671-677.
  31. Els T, Eis M, Hoehn-Berlage M, et al. Diffusion-weighted imaging of experimental brain tumors in rats. MAGMA 1995; 3:13-20.
  32. Vargova L, Homola A, Zamecnik J, et al. Diffusion parameters of the extracellular space in human gliomas. Glia 2003; 42:77-88.
  33. Sugahara T, Korogi Y, Kochi M, et al. Usefulness of diffusion-weighted MRI with echo-planar technique in the evaluation of cellularity in gliomas. J Magn Reson Imaging 1999; 9:53-60.
  34. Muti M, Aprile I, Principi M, et al. Study on the variations of the apparent diffusion coefficient in areas of solid tumor in high-grade gliomas. Magn Reson Imaging 2002; 20:635-641.
  35. Kono K, Inoue Y, Nakayama K, et al. The role of diffusion- weighted Imaging in patients with brain tumors. AJNR Am J Neuroradiol 2001; 22:1081-1088.
  36. Castillo M, Smith JK, Kwock L, et al. Apparent diffusion coefficients in the evaluation of high-grade cerebral gliomas. AJNR Am J Neuroradiol 2001; 22:60-64.
  37. Krabbe K, Gideon P, Wagn P, et al. MR diffusion imaging of human intracranial tumours. Neuroradiol 1997; 39:483-489.
  38. Lam WW, Poon WS, Metreweli C. Diffusion MR imaging in glioma: Does it have any role in the pre-operation determination of grading of glioma Clinical Radiology 2002; 57:219-225.
  39. Gupta RK, Sinha U, Cloughesy TF, et al. Inverse correlation between choline magnetic resonance spectroscopy signal intensity and the apparent diffusion coefficient in human glioma. Magn Reson Med 1999; 41:2-7.
  40. Stadnik TW, Chaskis C, Michotte A, et al. Diffusion weighted MR imaging of intracerebral masses: comparison with conventional MRI and histologic findings. AJNR Am J Neuroradiol 2001; 22:969-976.
  41. Intera application guide, Release 9; Vol 2: Scan methods. Philips Medical Systems Nederland B.V. 2002:199-211.
  42. Kleihues, P., Cavenee, W.K. WHO Classification of Tumours: Pathology and Genetics of Tumours of the Nervous System. IARC, Lyon, France, 2000:6-82.
Título español
Resumen
 Palabras clave
 Bibliografía
 Artículo completo
(exclusivo a suscriptores)
 Autoevaluación
  Tema principal en SIIC Data Bases
 Especialidades

 English title
 Abstract
 Key words
Full text
(exclusivo a suscriptores)

Autor 
Artículos
Correspondencia

Patrocinio y reconocimiento
Imprimir esta página
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Está expresamente prohibida la redistribución y la redifusión de todo o parte de los contenidos de la Sociedad Iberoamericana de Información Científica (SIIC) S.A. sin previo y expreso consentimiento de SIIC.
ua31618
Home

Copyright siicsalud © 1997-2024 ISSN siicsalud: 1667-9008