<p class="ql-block">DWI在肝臟的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟和廣泛,合理的b值設(shè)置可以提高病變檢出的能力,今天與大家分享低、中、高b值在肝臟的應(yīng)用中各自有什么價值(病例圖片來源黃小華教授)。</p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block">01</p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block"><b>低b值DWI(0-200s/mm2)</b></p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block">低b值DWI可以反映肝臟局灶病變的血液供應(yīng)</p> <h3><strong>T2WI</strong>:肝內(nèi)血管高信號,小病灶也是表現(xiàn)為高信號時,因此容易與血管混淆,容易遺漏小的病變</h3></br><h3><strong>低b值時</strong>:肝內(nèi)血管表現(xiàn)為低信號,小病灶為高信號,容易檢出小的病變,但是低b值缺乏擴(kuò)散對比,只是能檢出T2WI能看出來但是無法識別的小病灶,因此可能遺漏擴(kuò)散受限但是不富含水的病變</h3></br><h3> <h3>02</h3></br><h3><strong>中b值DWI(300-1500s/mm2)</strong></h3></br><h3> <h3><strong>T2WI</strong>:信號基本沒變化<br></br></h3></br><h3><strong>中b值時</strong>:病變的血液供應(yīng)改變不明顯,動態(tài)增強(qiáng)掃描難以發(fā)現(xiàn)的病變可以在該b值下表現(xiàn)為擴(kuò)散受限,在DWI上表現(xiàn)為高信號,易檢出病變,不足就是會漏診擴(kuò)散受限不明顯的病變</h3></br><h3> <h3>03</h3></br><h3><strong>高</strong><strong>b值DWI</strong><strong>(1700-4500s/mm2)</strong></h3></br><h3>在高b值的DWI掃描中,可以反映AQP(水通道蛋白)的情況</h3></br><h3> 因此,在實(shí)際掃描中,多b值DWI掃描可以更加增加診斷的準(zhǔn)確性和信心,例如下面是一個HCC的病例:</h3></br><h3> <h3><strong>問</strong></h3></br><h3><strong>什么是b值</strong></h3></br><h3><strong>答</strong></h3></br><h3>1.b值是對擴(kuò)散運(yùn)動表現(xiàn)的一個敏感程度,是對擴(kuò)散運(yùn)動能力檢測的指標(biāo),也是序列中施加的梯度大小的量度值,單位為s/mm2</h3></br><h3>2.b值越大,施加的梯度的強(qiáng)度就越大,對擴(kuò)散的檢測就越敏感,但是整個圖像的信號就越低,信噪比就越差</h3></br><h3>注意:在今天我聽的飛利浦成都召開的“榮耀金梭 洞見未來”會議上提到了DWI的b值可以設(shè)置在萬級別,而且時間較常規(guī)縮短,效果卻是信噪比高,非常震撼,今年飛利浦的6月20日無液氦磁共振ingenia Ambition和7月8日發(fā)布的金梭磁共振ingenia Elition讓我感覺真的就是黑科技</h3></br><h3>3.b值越小,施加的梯度的強(qiáng)度就越小,對擴(kuò)散的檢測就越不敏感,但是整個圖像的信號就越高,信噪比就越好</h3></br><h3><strong>Q:</strong><strong>什么是ADC值?</strong></h3></br><h3><strong>A:</strong>ADC值是代表表觀擴(kuò)散系數(shù)值,用于描述DWI序列中不同方向的分子擴(kuò)散運(yùn)動的速度和范圍。ADC值主要根據(jù)DWI的信號強(qiáng)度的變化來進(jìn)行計算,公式為:</h3></br><h3><strong>ADC=(lnS1/S2)/b2-b1</strong></h3></br><h3>b1,b2代表施加的擴(kuò)散敏感因子,S1與S2代表施加了擴(kuò)散敏感梯度場(b1,b2)后同一個部位的組織信號強(qiáng)度,因此至少要有兩個b值來計算ADC。</h3></br><h3> <a href="https://mp.weixin.qq.com/s/QDmamklcfjS03X5Kg5mqqg" >查看原文</a> 原文轉(zhuǎn)載自微信公眾號,著作權(quán)歸作者所有
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