Clinical Feasibility of Reduced Field-of-View Diffusion-weighted Magnetic Resonance Imaging with Computed Diffusion-weighted Imaging Technique in Breast Cancer Patients = 유방암 환자에서 computed diffusion-weighted imaging technique 을 이용한 reduced field-of-view 확산 강조 자기 공명 영상의 임상적 유용성에 관한 연구|RISS 상세보기

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Purpose: To evaluate the feasibility of the reduced field-of-view (rFOV) diffusion-weighted imaging (DWI) with computed DWI technique by comparison and analysis of the inter-method agreement among acquired rFOV DWI (rFOVA), rFOV DWI with computed DWI technique (synthetic rFOV DWI; rFOVS), and dynamic contrast-enhanced (DCE) magnetic resonance imaging (MRI) in patients with breast cancer.
Methods: Totally, 130 biopsy-proven breast cancers from 130 women (age, 34-87 years; mean, 52.7 years) who underwent breast MRI from April 2017 to December 2017 were included. The image-sets of conventional rFOVA and rFOVS were reviewed and analyzed by comparing with DCE MRI. The rFOVS were reformatted by calculation of the apparent diffusion coefficient curve obtained from conventional rFOVA b=0 s/mm2 and b=500 s/mm2. Visual assessment of the image quality of rFOVA b=1000 s/mm2, rFOVS, and DCE MRI was done using a 4-point grading system. Morphologic analyses of the shape, margin, and size of the index cancer was performed on rFOVA, rFOVS and DCE MRI. For quantitative analysis, the signal-to-noise ratio (SNR), contrast-to-noise ratio (CNR), and contrast of tumor-to-parenchyma (TPC) were calculated.
Results: Image quality scores with rFOVA, rFOVS, and DCE MRI were not significantly different (P=0.357). Lesion analysis of shape, margin, and size of the index cancer also did not show significant differences among the three sequences (P=0.858, P=0.242, and P=0.858, respectively). SNR, CNR, and TPC of DCE MRI were significantly higher than those of rFOVA and rFOVS (P<0.001, P=0.001, and P=0.016, respectively). Statistically significant differences were not found between the SNR, CNR, and TPC of rFOVA and those of rFOVS (P>0.999, P>0.999, and P>0.999, respectively).
Conclusion: The rFOVA and rFOVS showed nearly equivalent levels of image quality required for morphological analysis of the tumors and for lesion conspicuity compared with DCE MRI. The rFOVS may be useful in the clinical setting due to decreased acquisition time and avoidance of contrast agent.

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국문 초록 (Abstract)

유방암 환자에서reduced field-of-view (rFOV) 확산강조영상 (rFOVA)과 rFOV 확산강조영상에 computed DWI 기법을 적용하여 만들어진 영상 (rFOVS) 및 역동적 조영증강 자기공명 영상을 비교 분석함으로써 computed DWI 기법을 적용하여 만들어진 rFOV 확산강조영상의 임상적 유용성을 평가하기 위한 목적으로 시행되었다.
2017년 4월에서 2017년 12월까지 조직검사로 유방암이 확진되고 유방 자기 공명 영상을 시행한 130명의 여성 환자를 대상으로 하였다. 환자의 평균 연령은 52.7세였다. 기존의 rFOVA 영상과 rFOVS 영상 및 역동적 자기 공명 영상을 각각 검토하고 비교 분석하였다. rFOVS 영상은 rFOVA b=0 s/mm2 및 b=500 s/mm2 영상으로부터 얻어진 apparent diffusion coefficient 곡선으로부터 수학적 계산을 통하여 재구성되었다. rFOVA b=1000 s/mm2, rFOVS, 그리고 역동적 조영 증강 영상의 영상 품질에 대한 정성적 평가는 4점 채점 등급 평가를 이용하여 시행하였다. 또한 각 영상에서 종양에 대한 형태학적 분석은 종양의 형태(shape), 경계(margin)에 대하여 시행하였으며, 각 영상에서 종양의 크기를 측정하였다. 정량적 분석은 신호 대 잡음비(signal-to-noise ratio), 대조 대 잡음비(contrast-to-noise ratio), 그리고 종양 대 실질 간 대조 정도(contrast of tumor-to-parenchyma)를 측정하여 시행하였다.
rFOVA, rFOVS, 그리고 역동적 조영 증강 영상의 영상 품질 점수간에 통계적으로 유의한 차이는 보이지 않았다 (P=0.357). 종양의 형태, 경계, 그리고 종양의 크기에 대한 분석 결과도 세가지 영상 간에 유의한 차이는 보이지 않았다 (각각 P=0.858, P=0.242, P=0.858). 역동적 조영 증강 영상의 신호 대 잡음비, 대조 대 잡음비, 그리고 종양 대 실질 간 대조 정도는 rFOVA 및 rFOVS 영상과 비교하여 유의하게 높았다 (각각 P<0.001, P=0.001, P=0.016). 그러나 rFOVA와 rFOVS간에는 신호 대 잡음비, 대조 대 잡음비, 그리고 종양 대 실질 간 대조 정도의 유의한 차이가 없었다 (각각 P>0.999, P>0.999, P>0.999).
결론적으로, rFOVA 및 rFOVS는 영상의학과 의사에 의한 유방 종괴의 형태학적 분석에 있어 역동적 조영 증강 영상과 비교하였을 때 거의 유사한 수준의 영상을 보여주었다. 특히 rFOVS는 영상 획득 시간을 감소시키고 조영제를 사용하지 않으면서도 고품질의 영상을 얻을 수 있어 임상적 환경에서 유용하게 사용할 수 있을 것으로 생각된다.

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유방암 환자에서reduced field-of-view (rFOV) 확산강조영상 (rFOVA)과 rFOV 확산강조영상에 computed DWI 기법을 적용하여 만들어진 영상 (rFOVS) 및 역동적 조영증강 자기공명 영상을 비교 분석함으로써 com...

목차 (Table of Contents)

I. Introduction 1
II. Materials and methods 4
1. Subjects 4
2. MRI Acquisition 4

I. Introduction 1
II. Materials and methods 4
1. Subjects 4
2. MRI Acquisition 4
3. MR Image Analysis 6
4. Statistical analysis 8
III. Results 10
1. Patients 10
2. Qualitative Analysis 10
3. Quantitative Analysis 11
IV. Discussion 12
V. Conclusion 16
References 26
Abstract 32

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