Yüksek Gradeli Glial Tümör İle Soliter Beyin Metastazı Ayırımında İleri Difüzyon Mrg'nin Diagnostik Değeri - Aykul, Mustafa (My University, 2025)
Amaç: Bu çalışmanın amacı, 3 farklı ileri difüzyon MRG [difüzyon tensör görüntüleme (DTG), difüzyon kurtozis görüntüleme (DKG) ve nörit oryantasyon dağılımı ve yoğunluk görüntüleme (NODDI)] modalitelerine ait parametrelerinin birlikte kullanılmasının, kontrastlanan tümörde ve peritümöral alanda glioblastomayı SBM'den ayırt etmede daha doğru bir tanı sağlayıp sağlayamayacağını belirlemektir. Ayrıca, bu iki tümörü birbirinden ayırmada her bir parametrenin tanısal doğruluğunu ortaya koymaktır. Gereç ve Yöntem: Bu retrospektif, tek merkezli çalışma, Ondokuz Mayıs Üniversitesi Klinik Araştırmalar ve Etik Kurulu'nun onayıyla yürütülmüştür. 2020 Eylül-2024 Aralık arasında, 3 Tesla MRG ünitesinde soliter beyin kitlesi ön tanısı ile başvuran ve cerrahi sonrası patoloji sonucu bulunan hastalar retrospektif olarak taranmıştır. İki ya da daha fazla sayıda metastazı olan hastalar, hareket artefaktı olan veya yoğun hemorajik komponent içeren hastalar değerlendirme dışı tutulmuştur. MR görüntülemeler, 32 kanallı baş koili bulunan Philips Healthcare 3T tarayıcısı ile gerçekleştirilmiştir. İncelemeler gadolinyum öncesi ve sonrası 3D T1 ağırlıklı gradient eko, 3D FLAIR, sagittal ve aksiyel T2 ağırlıklı turbo spin-eko sekanslarıyla yapılmıştır. Difüzyon ağırlıklı görüntülerde 0, 1000 ve 2500 s/mm² b-değerleri kullanılmış, her hasta için toplam 60 aksiyel kesit elde edilmiştir. Ham DTG'leri MrTrix, Dipy, FSL ve Freesurfer programları kullanılarak işlenmiştir. Gürültü azaltma ve artefakt düzeltme işlemleri sonrası difüzyon kurtozis, tensör görüntüler ve NODDI haritaları oluşturulmuştur. Mean kurtozis ve serbest su haritaları üzerinden tümör parankimi ve çevresindeki 1 cm'lik peritümöral sinyal artışı alanını içeren iki ayrı volume of interest (VOI) maske imajı çıkarılmıştır. Bu maskeler kullanılarak DKG, DTG ve NODDI parametreleri otomatik olarak hesaplanmıştır. Bulgular: Çalışmamızda kontrastlanan tümörden yaptığımız ölçümlerde DTG parametresi olan fraksiyonel anizotropi (FA), DKG parametrelerinden mean kurtozis (MK) ve radyal kurtozis (RK), NODDI parametresi olan serbest su fraksiyonu (FWF) SBM ile glioblastoma ayırımında başarılıydı. DTG parametrelerİ mean difüzivite (MD), radyal difüzivite (RD), aksiyel difüzivite (AD), DKG parametresi olan aksiyel kurtozis (AK), NODDI parametreleri hücre içi volüm fraksiyonu (ICVF) ve oryantasyon dağılım indeksi (ODI) ise bu iki tümörü ayırmada fayda sağlamadı. Parametrelerin kombinasyonunda ise en iyi tanısal performans MK, FWF ve FA parametrelerinin birlikte kullanımı ile elde edildi. (EAA: 0,924 [0,841-1,000 %95 güven aralığı]). Peritümöral sinyal değişikliklerinin olduğu alanlardan yaptığımız ölçümlerde ise tüm DTG parametreleri (FA, MD, RD, AD); DKG parametrelerinden MK ve RK, NODDI parametresi FWF, SBM ve glioblastoma ayırımında başarılıydı. DKG parametresi AK, NODDI parametreleri ICVF ve ODI ise bu tümörlerin ayırımında fayda sağlamadı. Parametrelerin kombinasyonunda ise en iyi tanısal performans FA, FWF parametrelerinin birlikte kullanımı ile elde ettik (EAA: 0,926 [0,854-0,999 %95 güven aralığı]). Tümör ve peritümöral parankim değerlerini birlikte kullandığımızda ise en iyi performansı MK+FWF+FA+Peritümöral FWF+Peritümöral MD parametrelerinin birlikte kullanımı ile elde ettik (EAA: 1,000 [1,000-1,000 %95 güven aralığı]). Sonuç: Bu çalışma kontrastlanan tümör ve peritümöral sinyal artışı olan alanlardaki DTG, DKG ve NODDI parametrelerinin glioblastomayı SBM'den ayırt etmede yararlı olabileceğini gösterdi. En iyi bireysel tanı performansı FWF parametresine aitti (kontrastlanan tümörde, EAA: 0.789; peritümöral sinyal artışı olan alanda, EAA: 0,924). Herhangi bir model kombinasyonu, herhangi bir bireysel DTG, DKG ve NODDI parametrelerinden üstündü. En iyi model %100 tanısal doğrulukla MK+FWF+FA+Peritümöral FWF+Peritümöral MD kombinasyonuydu. Bu nedenle, tümöral ve peritümoral DTG, DKG ve NODDI parametrelerinin kombinasyonu, SBM'yi glioblastomadan ayırt etmede daha doğru tanısal bilgi sağlayabilir. Anahtar Kelimeler: Glioblastoma (GBM), soliter beyin metastazı (SBM), nörit oryantasyon dağılımı ve yoğunluk görüntüleme (NODDI), difüzyon kurtozis, serbest su fraksiyonu (FWF), mean kurtozis (MK), mean difüzivite (MD), fraksiyonel anizotropi (FA).

Aim: The aim of this study is to determine whether the combined use of parameters from three advanced diffusion MRI modalities [diffusion tensor imaging (DTI), diffusion kurtosis imaging (DKI), and neurite orientation dispersion and density imaging (NODDI)] parameters can improve diagnostic accuracy in differentiating glioblastoma from solitary brain metastasis (SBM) in the contrast-enhancing tumor and peritumoral areas. Additionally, the study aims to evaluate the individual diagnostic performance of each parameter in distinguishing between these two tumor types Material Method: This retrospective, single-center study was conducted with the approval of the Clinical Research Ethics Committee of Ondokuz Mayıs University. Patients who presented with a preliminary diagnosis of a solitary brain mass between September 2020 and December 2024 and had histopathological diagnoses after surgery were retrospectively reviewed. Patients with multiple (two or more) brain metastases, significant motion artifacts, or lesions with extensive hemorrhagic components were excluded from the study. Magnetic resonance imaging (MRI) examinations were performed using a Philips Healthcare 3T scanner equipped with a 32-channel head coil. The imaging protocol included pre- and post-contrast 3D T1-weighted gradient-echo, 3D FLAIR, and sagittal and axial T2-weighted turbo spin-echo sequences. Diffusion-weighted imaging (DWI) was acquired using b-values of 0, 1000, and 2500 s/mm², with a total of 60 axial slices obtained for each patient. Raw diffusion tensor images were processed using MRtrix, Dipy, FSL, and FreeSurfer software. Following noise reduction and artifact correction, diffusion kurtosis, tensor images, and NODDI maps were generated. Two separate VOI mask images were generated based on the mean kurtosis and free water maps, encompassing the tumor parenchyma and a 1 cm peritumoral region characterized by increased signal intensity. Using these masks, DKI, DTI, and NODDI parameters were automatically calculated. Results: In our study, measurements obtained from the contrast-enhancing tumor regions showed that the DTI parameter fractional anisotropy (FA), the DKI parameters mean kurtosis (MK) and radial kurtosis (RK), and the NODDI parameter free water fraction (FWF) were successful in differentiating solitary brain metastasis (SBM) from glioblastoma. However, DTI parameters including mean diffusivity (MD), radial diffusivity (RD), and axial diffusivity (AD), the DKI parameter axial kurtosis (AK), and the NODDI parameters intracellular volume fraction (ICVF) and orientation dispersion index (ODI) did not contribute to the differentiation between these two tumor types. The best diagnostic performance was achieved when combining MK, FWF, and FA parameters (AUC: 0.924 [95% CI: 0.841–1.000]). For the measurements obtained from the peritumoral regions with signal changes, all DTI parameters (FA, MD, RD, AD), the DKI parameters MK and RK, and the NODDI parameter FWF were successful in distinguishing SBM from glioblastoma. However, the DKI parameter AK and the NODDI parameters ICVF and ODI did not provide diagnostic benefit. The best diagnostic performance in the peritumoral region was achieved by combining FA and FWF parameters (AUC: 0.926 [95% CI: 0.854–0.999]). When combining both tumor and peritumoral parenchymal values, the highest diagnostic accuracy was obtained by combining MK, FWF, FA, peritumoral FWF, and peritumoral MD parameters (AUC: 1.000 [95% CI: 1.000–1.000]). Conclusion: This study demonstrated that DTI, DKI, and NODDI parameters measured from both the contrast-enhancing tumor and the peritumoral regions with signal changes could be useful in differentiating glioblastoma from solitary brain metastasis (SBM). The best individual diagnostic performance was achieved by the FWF parameter (AUC: 0.789 in the contrast-enhancing tumor; AUC: 0.924 in the peritumoral region). All combined models outperformed any single DTI, DKI, or NODDI parameter. The best diagnostic performance, achieving 100% accuracy, was obtained with the combination of mean kurtosis (MK), free water fraction (FWF), fractional anisotropy (FA), peritumoral FWF, and peritumoral mean diffusivity (MD) parameters. Therefore, integrating both tumor and peritumoral DTI, DKI, and NODDI metrics may provide more accurate diagnostic information for distinguishing SBM from glioblastoma. Keywords: Glioblastoma, GBM, solitary brain metastasis, neurite orientation dispersion and density imaging (NODDI), diffusion kurtosis, free water fraction (FWF), mean kurtosis (MK), mean diffusivity (MD), fractional anisotropy (FA).
The Diagnostic Value of Advanced Diffusion MRI in Differentiating High-Grade Glial Tumors from Solitary Brain Metastases
Keywords: Radyoloji ve Nükleer Tıp; Radiology and Nuclear Medicine