原发性脑外肿瘤磁核磁共振成像误诊:临床病例系列

封面图片

如何引用文章

全文:

详细

原发性脑外肿瘤是脑膜和颅神经的良性和恶性肿瘤。其术前鉴别诊断基于核磁共振成像(MRI)符号学分析。对这类肿瘤进行分类的关键点在于以下特征:增生形成的结构、对比度的性质、增生与脑组织的分界、是否与脑膜或颅神经相互连接。

在大多数具有典型符号学特征的病例中,根据核磁共振成像数据的视觉分析对各种类型的原发性脑外肿瘤进行鉴别诊断并不困难。在核磁共振成像表现不典型的情况下,很难可靠地区分肿瘤。在这种情况下,最大的困难在于区分不同恶性程度的脑膜瘤,区分单发性纤维瘤和脑膜瘤,以及位于脑桥小脑角肿瘤的类型确定。

本文介绍了一系列观察结果,其中包括基于核磁共振成像数据对原发性脑外肿瘤进行鉴别诊断时误诊的最典型情况。所有呈现的增生形成物均经过术后组织学检查验证。

经临床实例分析表明,考虑符号学的总体特征可以减少误诊的数量。

作者简介

Evgeniy N. Surovcev

Samara State Medical University; Dr. Sergey Berezin Medical Institute (MIBS)

编辑信件的主要联系方式.
Email: evgeniisurovcev@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8236-833X
SPIN 代码: 5252-5661
Scopus 作者 ID: 57224906215

MD

俄罗斯联邦, Samara; Togliatti

Aleksandr V. Kapishnikov

Samara State Medical University

Email: a.v.kapishnikov@samsmu.ru
ORCID iD: 0000-0002-6858-372X
SPIN 代码: 6213-7455
Scopus 作者 ID: 6507900025

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

俄罗斯联邦, Samara

参考

  1. Louis DN, Perry A, Wesseling P, et al. The 2021 WHO Classification of Tumors of the Central Nervous System: a summary. Neuro-Oncology. 2021;23(8):1231–1251. doi: 10.1093/neuonc/noab106
  2. Osborn AG, Salzman KL, Jhaveri MD. Diagnostic Imaging. Brain. Moscow: Izdatel’stvo Panfilova; 2018.
  3. Ostrom QT, Price M, Neff C, et al. CBTRUS Statistical Report: Primary Brain and Other Central Nervous System Tumors Diagnosed in the United States in 2015–2019. Neuro-oncology. 2022;5(24 suppl. 5):v1–v95. doi: 10.1093/neuonc/noac202
  4. Goldbrunner R, Weller M, Regis J, et al. EANO guideline on the diagnosis and treatment of vestibular schwannoma. Neuro-Oncology. 2020;22(1):31–45. doi: 10.1093/neuonc/noz153
  5. Goldbrunner R, Stavrinou P, Jenkinson MD, et al. EANO guideline on the diagnosis and management of meningiomas. Neuro-Oncology. 2021;23(11):1821–1834. doi: 10.1093/neuonc/noab150
  6. Roos DE, Patel SG, Potter AE, Zacest AC. When is an acoustic neuroma not an acoustic neuroma? Pitfalls for radiosurgeons. Journal of medical imaging and radiation oncology. 2015;59(4):474–479. doi: 10.1111/1754-9485.12328
  7. Cohen-Inbar O. Nervous System Hemangiopericytoma. The Canadian journal of neurological sciences. 2020;47(1):18–29. doi: 10.1017/cjn.2019.311
  8. Shin DW, Kim JH, Chong S, et al. Intracranial solitary fibrous tumor/hemangiopericytoma: tumor reclassification and assessment of treatment outcome via the 2016 WHO classification. Journal of Neuro-oncology. 2021;154(2):171–178. doi: 10.1007/s11060-021-03733-7
  9. Saigal G, Pisani L, Allakhverdieva E, et al. Utility of Microhemorrhage as a Diagnostic Tool in Distinguishing Vestibular Schwannomas from other Cerebellopontine Angle (CPA) Tumors. Indian Journal of Otolaryngology and Head and Neck Surgery. 2021;73(3):321–326. doi: 10.1007/s12070-021-02372-8
  10. Fountain DM, Young AMH, Santarius T. Malignant meningiomas. Handbook of Clinical Neurology. 2020;170:245–250. doi: 10.1016/B978-0-12-822198-3.00044-6
  11. Kabashi S, Ugurel MS, Dedushi K, Mucaj S. The Role of Magnetic Resonance Imaging (MRI) in Diagnostics of Acoustic Schwannoma. Acta Informatica Medica. 2020;28(4):287–291. doi: 10.5455/aim.2020.28.287-291
  12. Yan PF, Yan L, Zhang Z, et al. Accuracy of conventional MRI for preoperative diagnosis of intracranial tumors: A retrospective cohort study of 762 cases. International Journal of Surgery. 2016;36(Pt A):109–117. doi: 10.1016/j.ijsu.2016.10.023
  13. Ranabhat K, Bishokarma S, Agrawal P, et al. Role of MR Morphology and Diffusion-Weighted Imaging in the Evaluation of Meningiomas: Radio-Pathologic Correlation. JNMA. 2019;57(215):37–44. doi: 10.31729/jnma.3968
  14. Adeli A, Hess K, Mawrin C, et al. Prediction of brain invasion in patients with meningiomas using preoperative magnetic resonance imaging. Oncotarget. 2018;9(89):35974–35982. doi: 10.18632/oncotarget.26313
  15. Lin BJ, Chou KN, Kao HW, et al. Correlation between magnetic resonance imaging grading and pathological grading in meningioma. Journal of Neurosurgery. 2014;121(5):1201–1208. doi: 10.3171/2014.7.JNS132359
  16. Verma PK, Nangarwal B, Verma J, et al. A clinico-pathological and neuro-radiological study of angiomatous meningioma: Aggressive look with benign behaviour. Journal of Clinical Neuroscience. 2021;83:43–48. doi: 10.1016/j.jocn.2020.11.032
  17. El-Abtah ME, Murayi R, Lee J, et al. Radiological Differentiation Between Intracranial Meningioma and Solitary Fibrous Tumor/ Hemangiopericytoma: A Systematic Literature Review. World Neurosurgery. 2023;170:68–83. doi: 10.1016/j.wneu.2022.11.062
  18. Ohba S, Murayama K, Nishiyama Y, et al. Clinical and Radiographic Features for Differentiating Solitary Fibrous Tumor/ Hemangiopericytoma From Meningioma. World Neurosurgery. 2019;130:e383–e392. doi: 10.1016/j.wneu.2019.06.094
  19. Meng Y, Chaohu W, Yi L, et al. Preoperative radiologic characters to predict hemangiopericytoma from angiomatous meningioma. Clinical Neurology and Neurosurgery. 2015;138:78–82. doi: 10.1016/j.clineuro.2015.08.005
  20. Wang C, Xu Y, Xiao X, et al. Role of intratumoral flow void signs in the differential diagnosis of intracranial solitary fibrous tumors and meningiomas. Journal of neuroradiology. 2016;43(5):325–330. doi: 10.1016/j.neurad.2016.06.003

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
2. Fig. 1. Heterogeneity of structure and heterogeneity of contrasting of benign meningioma. On magnetic resonance imaging, signs of a cyst (arrow) are similar to manifestations of necrosis.

下载 (146KB)
3. Fig. 2. Heterogeneity of the structure of benign meningioma. The hemorrhage zone (arrow) imparts pronounced heterogeneity to the tumor structure.

下载 (160KB)
4. Fig. 3. Heterogeneity of contrast enhancement of benign meningioma. In some cases, benign meningiomas slightly and heterogeneously increase their signal characteristics after contrast enhancement (arrow).

下载 (136KB)
5. Fig. 4. The absence of a cerebrospinal fluid gap between a benign meningioma and the brain tissue, and the presence of peripheral edema can be interpreted as tumor invasion: a — T2-WI; b — T1-CE. A benign meningioma is shown (*). The cerebrospinal fluid gap is visible only in the posterior sections (black arrows). In the anterior sections, the border between the tumor and the brain tissue is not visible; peripheral edema is determined in this area (white arrows).

下载 (195KB)
6. Fig. 5. Atypical manifestations of malignant meningioma on magnetic resonance imaging: a — T2-WI; b — T1-WI; c — T1-CE. A malignant meningioma (*) located in the epiphyseal region is shown. Tumor invasion into the splenium of the corpus callosum is determined (arrow).

下载 (252KB)
7. Fig. 6. Difficulty in determining the relationship of a tumor with a cranial nerve or meninges: a — neurinoma with no visual relationship with cranial nerves (the arrow shows the “intact” VII and VIII nerves in the internal auditory canal); b — meningioma with signs of a tumor connection with cranial nerves (arrow).

下载 (226KB)
8. Fig. 7. Solitary fibrous tumor with MRI semiotics similar to benign meningioma: a — T2-WI; b — T1-WI; c — T1-CE. An extracerebral formation is determined in the anterior parts of the interhemispheric fissure (*).

下载 (231KB)
9. Fig. 8. Solitary fibrous tumor with similar magnetic resonance imaging semiotics to malignant meningioma: a — T2-WI; b —T1-WI; c — T1-CE.

下载 (203KB)

版权所有 © Eco-Vector, 2024

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».