Сравнение на модели на дифузия при тумори на Wilms и нормална контралатерална бъбречна тъкан

Контакт:tina.xiang@wecistanche.com

Резюме

ОбективенADC (Apparent Diffusion Coefficient), получен от дифузионно-претеглено изображение (DWI), е показал обещание като не-1инвазивен биомаркер за количествено изобразяване вТумори на Wilms. Въпреки това, много не-гаусови модели могат да бъдат приложени към DWI. Това проучване имаше за цел да сравни пригодността на четиридифузиямодели (моноекспоненциален, IVIM [интравокселно некохерентно движение], разтегнат експоненциален и ексцес) при тумори на Wilms и незасегната контралатералнабъбреци.

Материали и методи Данните за DWI бяха прегледани ретроспективно (110 тумора на Wilms и 75 набора от данни за нормални бъбреци). Съответствието за всеки модел беше измерено вокселно с помощта на информационните критерии на Akaike (AIC). Средният AIC се изчислява за всеки туморен обем (или контралатерална нормална бъбречна тъкан). Еднопосочна ANOVA с корекция на Greenhouse-Geisser и пост-хок тестове, използващи корекцията на Bonferroni, оцениха значителните разлики между стойностите на AIC; най-ниският AIC, показващ оптималния модел.

РезултатиIVIM и разтегнатата експоненция осигуряват най-доброто съответствие с данните за DWI на тумора на Wilms. IVIM осигури най-доброто прилягане към нормалните данни за бъбреците. Моно експоненциалният беше най-малко подходящият метод за напасване както за тумор на Wilms, така и за нормални бъбречни данни.

ДискусияСигналът, претеглен чрез дифузия вТумори на Wilmsи нормалнобъбречна тъканне проявява моноекспоненциално разпадане и се описва по-добре от негаусови модели на дифузия.

Ключови думиТумор на Wilms. Бъбреци. дифузия

За повече информация, щракнете тук

Въведение

Туморът на Wilms е най-честият педиатричен бъбречен тумор [1] и в Европа пациентите се лекуват с химиотерапия преди операция за намаляване на размера на тумора [2]. След пълна или частична нефректомия хистологичният анализ класифицира тумора като подтип в зависимост от преобладаващия клетъчен тип [3]. Пациентите често ще имат множество MRI сканирания, за да наблюдават отговора на лечението, като често се придобива дифузно-претеглено изображение (DWI).

Привидният коефициент на дифузия (ADC) може да бъде получен от DWI чрез прилагане на моноекспоненциално напасване (Eq.1) към данните за дифузия.

(1)S(b)= Se-b.ADC

където S(b) е сигналът при дадена b стойност, а S. е сигналът без дифузионно тегло.

ADC показа голямо обещание като инструмент за количествено изобразяване при тумор на Wilms. Например, ADC е използван за разграничаване на доброкачествени от злокачествени тумори (подгрупа от това

кохорта са тумори на Wilms) [4], отделят невробластома от тумора на Wilms [5], наблюдават отговора на химиотерапията [6, 7], идентифицират хистологични подтипове [7] и подпомагат идентифицирането на некротична тъкан на тумор на Wilms [8].

Въпреки че ADC е полезен параметър, има други не-гаусови модели (VIM[9][ntravoxel Incoherent Motion], разтегната експоненциална [10] и ексцес [11]), които могат да бъдат приложени към DWI данни за получаване на широк диапазон от дифузионни метрики. IVIM(Eq.2) е би-експоненциален модел, който не само описва движението на водата в екстраваскуларното пространство, но и в произволно ориентираната микро капилярна мрежа. Той произвежда параметрите D (коефициентът на дифузия, свободен от влиянието на бързо течаща вода в капилярната мрежа, наричана бавна дифузия), D* (коефициентът на дифузия, дължащ се на произволно ориентираното движение на водата в кръвта в бърза дифузия на капилярна мрежа) и f (обемната фракция, свързана с бързо течащия компонент). (2)S(b)= So[(1-f)e(-bD плюс fel-b(D плюс D')

Разтегнатият експоненциален модел (Уравнение 3) описва хетерогенност в дифузията в рамките на един воксел, описвайки отклонението от моноекспоненциално разпадане. Той произвежда параметрите DDC (коефициентът на разпределена дифузия) и a (параметърът на разтягане за описание на отклонението от хомогенна дифузия).

(3)S(b)= S,e(-(b.DDC)")

Моделът на ексцес (Eq.4) описва отклонението от изместването на водните молекули след Гаусово разпределение и произвежда параметрите D (коефициентът на дифузия, коригиран за негаусовото изместване) и K (ексцесът).

(4)S(b)= Soe-bD плюс b2D,?K/6

Тези модели имат потенциала да предоставят допълнителна информация относно микроструктурата на тъканите. Освен това е доказано, че предоставят превъзходни описания на данните за дифузия в сравнение с моноекспоненциалния модел при рак на ректума [12], костни метастази при рак на простатата [13], рак на яйчниците [14] и здрава бъбречна тъкан [15]. Има обаче ограничени изследвания за прилагане на тези модели в тумора на Wilms, където те могат да бъдат полезни, поради силно хетерогенната клетъчна среда на туморната тъкан. Освен това се предполага, че поради високите нива на перфузия вбъбреции че IVIM е проектиран да отчита свързан с перфузията компонент в дифузионния сигнал, този модел може да осигури превъзходно съответствие с тези DWI данни [16].

Целта на това изследване беше да се определи дали тези модели (VIM, разтегната експоненциална и ексцесия) осигуряват превъзходни съвпадения с дифузионно претегления сигнал в сравнение с моноекспоненциален модел при тумори на Wilms и контралатерална нормабъбрек. Степента на съответствие беше изчислена с помощта на информационния критерий на Akaike (AIC) [17], който наказва модели, съдържащи повече безплатни параметри, отколкото се поддържат от необработените данни. Освен това, като вторична цел, туморите на Wilms бяха разделени по хистологичен подтип, за да се определи дали някои модели предпочитат определени подтипове.

Материали и методи Проучване на населението

Дадено е институционално етично одобрение и се отменя необходимостта от съгласие за това изследване в един център. Беше извършен 10-годишен ретроспективен преглед (април 2007-март 2017 г.) на системата за радиологични изображения в нашата институция за всички данни от ЯМР на корема при деца с доказана хистологична диагноза наТумор на Wilms. Критериите за включване бяха тези с множество данни за DWI стойност на b (включително максимална стойност на b от 1000 s/mm2) и размер на тумора, покриващ най-малко 2 аксиални резена на DWI. DWI с екстремни артефакти на движение също бяха премахнати. Данните за ЯМР са събрани от пациенти с тумор на Wilms както преди, така и след химиотерапия. Хистологичните подтипове бяха потвърдени след операцията за подгрупа от тумори. За нормални данни за бъбреците е използван контралатералния незасегнат бъбрек, освен при пациенти с двустранно заболяване.

ЯМР

Всички изображения бяха извършени на 1.5 T скенер Siemens Magnetom Avanto, оборудван с 40mT/m градиенти. В зависимост от размера на пациента бяха използвани една или две бобини с матрица на тялото, за да се получи пълно покритие (дизайн с 6 елемента, Siemens). Пациентите са били или будни, или анестезирани в зависимост от възрастта си.

Множество b стойност DWI е получено за всички пациенти и е получено по време на свободно дишане. DWI протоколът беше както следва: 7 или 8b стойности в 3 ортогонални посоки (0, 50,100,250,500,750,1000 s/mm² или 0,50,100,150,200,250,500,1000 s/mm²) дебелина на среза∶6 mm, TR/TE: 2800 ms/89 ms, зрително поле: 350 × 350 mm, размер на воксела: 1,4 × 1,4 × 6 mm, брой срезове: 19, размер на матрицата: 128 × 96 × 19. Бяха получени девет средни стойности за всяка стойност и следи от изображения (средно за 3 посоки) бяха използвани за анализ.Стандартните клинични последователности също бяха получени във връзка, включително потиснат от мазнини T w преди и след прилагане на базиран на гадолиний контраст; пълните подробности за последователностите на клинично изобразяване могат можете да намерите в [18].

Последваща обработка

дифузияданните бяха обработени с помощта на проследяващи изображения и вътрешни процедури за напасване на модел, проектирани в Matlab (версия 2019a, MathWorks Inc., Natick, MA, САЩ) на база воксел по воксел, използвайки четири различни модела на дифузия: моноекспоненциален (Eq. 1), IVIM (Eq.2), разтегната експоненциална (Eq.3) и ексцес (Eq.4).

Във всеки случай Swa се дефинира като сигнал при b{{{{10}}}}, а за моноекспоненциалния модел линейното прилягане на In(S/S.) спрямо всички b стойности беше изпълнени. За не-гаусовите модели, напасването беше извършено с помощта на нелинейния алгоритъм на най-малките квадрати Levenberg-Mar-quart (с помощта на функцията 'lsq-curve-fit в Matlab), за всички b стойности (с изключение на модела IVIM). За модела IVIM, първо, линейното прилягане на In(S/S.) спрямо b беше изчислено при високи b стойности (200-1000 s/mm2), за да се определи стойността на D. След това D* и f бяха годни едновременно (с фиксирано D).D нямаше ограничения върху горните граници и f беше ограничено между 0 и 1. За разтегнатия експоненциален модел DDC нямаше горни гранични условия и беше ограничено между 0 и 1. За ексцес нито Dk, нито K бяха ограничени от горни граници, а K имаше долна граница от 0.

Региони на интерес (ROI)

ROI бяха генерирани с помощта на Mango Software (Research Imaging Institute, UTHSCSA). ROI бяха начертани върху b{{0}} изображения около целия обем на тумора, те бяха редактирани и проверени от рентгенолог, специализиран в детска радиология (MV3 години посветена на детската радиология). Нормалната бъбречна тъкан също се определя на b0 изображенията, като се използва контралатералния бъбрек (с изключение на тези с двустранно заболяване) около целия обем на бъбрека и областите с висок поток, като областите, които обграждат бъбречното легенче, бяха изключени; пример може да се види на Фиг. 1. Всички анализи относно сравненията на моделите бяха ограничени до тези ROI.

Сравнителен анализ на модела

AIC беше използван за сравняване на четирите модела (моноекспоненциален, IVIM, разтегнат експоненциален и ексцес). За всеки воксел в ROI на тумора и ROI на нормалния бъбрек. AIC е изчислен за всеки модел. Средният AIC беше изчислен за целия обем на ROI за модел. След това средните стойности на AIC за всеки модел бяха сравнени с помощта на еднопосочна ANOVA с повторени измервания с корекция на Greenhouse-Geis-ser, за да се отчете неравномерната вариация, и бяха извършени post hoc тестове с помощта на корекцията на Bonferroni. Значителна разлика беше определена като p<0.05.anovas were="" calculated="" for="" the="" entire="" wilms'tumour="" and="" normal="" kidney="" populations,="" as="" well="" as="" within="" different="" subgroups="" (pre-chemotherapy,="" post-chemotherapy,="" and="" different="" b="" value="" acquisitions="" [7="" and="" 8="" b="" value="" ranges]).="" additionally,="" models="" were="" compared="" between="" wilms'tumour="" histological="" subtypes="" to="" determine="" whether="" a="" certain="" subtype="" favoured="" a="" particular="" model.="" the="" post-chemotherapy="" data="" were="" used="" for="" this="" comparison="" as="" it="" was="" the="" nearest="" time="" point="" to="">

Резултати

Проучване на населението

Общо 11 0 тумора на Wilms бяха включени за сравнителен анализ на дифузионния модел; състоящ се от 49 тумора преди химиотерапия и 61 тумора след химиотерапия (38 от туморите преди химиотерапия бяха включени като част от 61 кохорти след химиотерапия). Диаграма, описваща подробно включванията и изключванията на случаите, може да се види на фиг.2. Средната възраст на пациентите при тяхното сканиране преди химиотерапия е 2,43 години (SD: 2,2), а средната възраст при тяхното сканиране след химиотерапия е 3,0 години (SD: 2,8).

The diffusion data were acquired using either 7 or 8 b values（0,50,100,250,500,750,1000 s/mm²or 0,50,100,150,200,250,500,1000 s/mm>).Това се дължи на промяната на протокола по време на периода на това проучване по причини, които не са свързани с това проучване. Четиридесет и девет тумора са имали протокол със стойност 7 b (22 преди химиотерапия и 27 след химиотерапия), а 61 тумора са имали протокол със стойност 8b (27 преди химиотерапия и 34 след химиотерапия).

От 61 тумора след химиотерапия, 56 са с хистологично потвърдени подтипове: 7 бластемни, 9 епителни, 13 стромални, 8 регресивни, 18 смесени и 1 напълно некротичен. Подтиповете са дефинирани съгласно протокола SIOP-2001 [3].

Контралатералният незасегнат бъбрек се използва като нормални данни за бъбреците. Поради необходимостта от изключване на двустранни случаи бяха включени общо 75 набора от данни за нормални бъбреци;38от пациенти, които са получили химиотерапия и 37 от пациенти, които не са. От 75 нормални набора от данни за бъбреците 31 имаха протокол със стойност 7 b (15 преди химиотерапия и 16 след химиотерапия), а 44 имаха протокол със стойност 8b (22 преди и 22 след химиотерапия).

Резултати от тумор на Wilms

Еднопосочна ANOVA с корекция на Greenhouse-Geisser разкри, че стойностите на AIC се различават значително между моделите на дифузия, при всички условия: цялата кохорта: (F(1,08, 117,91)=157.08,p=1.68 ×10-24), преди химиотерапия:(F(1.05,50.53)=79.35,p=3.11×10-12),след химиотерапия:( F(1.13,67.92)=85.92,p=1.34×10-14),7b стойности:(F(1.21,58.16)=76.23,p{ {39}}.10×10-13),и 8b стойности:(F(1.04,62.49)=95.51,p=1.68×10-14).

Фигура 3 показва кутийните графики на всяко условие, със значими ленти, подчертаващи резултатите от post hoc теста, използвайки корекцията на Bonferroni. При всички условия стойностите на AIC за моноекспоненциалния модел бяха значително по-високи от останалите три модела, което показва, че това е най-малко подходящият модел за данните за тумора на Wilms. За целия тумор на Wilms и кохортите след химиотерапия, разтегнатият експоненциал беше най-добрият модел за напасване на данните за дифузията, тъй като това осигури най-ниските стойности на AIC. Фигура 4 показва пример за това колко добре моделите се вписват в сигнала на дифузионно разпадане в един воксел на тумор на Wilms след химиотерапия.

За кохортата преди химиотерапия и когато данните бяха разделени на 7 и 8 b диапазони на стойности, както IVIM, така и разтегнатата експоненциална се считат за най-подходящите модели, без значителна разлика между стойностите на AIC за тези два модела.

Additionally, one-way ANOVAs were used to investigate whether the best fit model was related to Wilms'tumour histological subtypes, using the post-chemotherapy data as they were the closest timepoints to histology. Only one tumour was classified as necrotic and was therefore removed from this section of the analysis. Figure 5 shows the AIC values for each subtype based on different diffusion models. There were no significant differences between AIC values across the subtypes (blastemal [n=7], epithelial [n=9], mixed [n=18], stromal [n=13], regressive [n=8]), for any of the models (p>0.05).

Нормални резултати за бъбреците

Еднопосочен ANOVA с корекция на Greenhouse-Geisser също разкри, че стойностите на AIC се различават значително между моделите на дифузия, при всички условия за нормалните данни за бъбреците: цялата кохорта: (F(1.51,85.2)=276. 07, p=2.57×10-30), предхимиотерапия:(F(1.43, 41.13)=119.38,p=1.16×{{22} }), след химиотерапия: (F(1.16,42.81)=157.33,p=1.10×10-15,7 b стойности:(F(1.14,34.10){{ 38}}.49,p=1.06×10-1) и 8b стойности:(F(1.14,49.10)=193.30,p=1.19× 10-19.

Фигура 6 показва кутийните диаграми на всяко условие, като лентите за значимост подчертават резултатите от post hoc теста, използвайки корекцията на Bonferroni. Данните за нормалните бъбреци дават сходни резултати с данните за тумора на Wilms: при всички условия стойностите на AIC за моноекспоненциалния модел са значително по-високи от останалите три модела, което показва, че това е най-малко подходящият модел за данните за нормалните бъбреци. За разлика от данните за тумора на Wilms, за всички състояния нормалните данни за бъбреците показват, че IVIM осигурява най-ниските стойности на AIC, което показва, че това е най-подходящият модел за тези данни за дифузия. Фигура 7 показва пример за това колко добре моделите отговарят на сигнала на дифузионно разпадане в данните за контралатералния нормален бъбрек на пациент с тумор на Wilms след химиотерапия.

Дискусия

Това проучване сравнява четири модела надифузия(моноекспоненциален, IVIM, разтегнат експоненциален и ексцес) въз основа на това колко добре отговарят на затихването на сигнала DWI, според AIC. Тези сравнения са направени при тумори на Wilms, както преди, така и след химиотерапия, и върху контралатералния незасегнат бъбрек, като мярка за нормална бъбречна тъкан. Данните за дифузия идват от двата диапазона на стойности 7 и 8 b. За данните за тумора на Wilms беше показано, че разтегнатият експоненциален модел осигурява най-доброто като цяло. Този резултат се поддържа, когато анализът е ограничен до групата след химиотерапия. Въпреки това, когато анализът беше фокусиран върху данните преди химиотерапията и когато бяха разделени от придобиване на b стойност, нямаше значителни разлики между IVIM и разтегната експоненциална, като и двата модела осигуряват най-ниските стойности на AIC. Освен това, няма конкретни предпочитания на модела, когато туморите са групирани по хистологичен подтип. За нормалните данни за бъбреците IVIM осигури най-добро съответствие във всички анализи. Показано е, че моноекспоненциалният модел е най-малко подходящият модел според AIC; осигурявайки постоянно значително по-високи стойности на AIC в сравнение с другите модели и за дветеТумор на Wilmsи нормални набори от данни за бъбреците.

Основната констатация от това изследване е, че не-гаусовите модели предоставят по-добри описания на данните за дифузия в сравнение с моноекспоненциалните, както в тумора на Wilms, така и в нормалната бъбречна тъкан. Отклонението от моно-експоненциално разпадане е подчертавано и изследвано преди това: доказано е, че има бърз спад на сигнала при по-ниски стойности, последван от по-постепенен спад при по-високи b стойности в черния дроб [19]. Предполага се, че този първоначален спад се дължи на васкуларната перфузия, тъй като се смята, че по-ниските b стойности са чувствителни към затихването на сигнала от перфузията [9], което прави IVIM модела подходящ за тези данни. Доказано е, че това е случаят със здрава бъбречна тъкан [20, 21], където е доказано, че сигналът е би-експоненциален, за разлика от моноекспоненциален; тъй като бъбрекът е добре кръвоснабден орган. Настоящото проучване подкрепя тези открития, тъй като IVIM е предпочитан пред другите модели в нормална бъбречна тъкан. Това откритие се поддържа в набора от данни за нормален бъбрек след химиотерапия, което предполага, че лечението не е повлияло на нормалната бъбречна тъкан по начин, който може да бъде открит от данните от DWI.

Разтегнатият експоненциален модел осигури добро съответствие с данните за тумора на DWI Wilms. Споменатите по-горе проучвания при рак на ректума и здрава ректална тъкан [12], костни метастази при рак на простатата [13] и рак на яйчниците [14] показват, че този модел осигурява най-добро съответствие с DWI данните в сравнение с IVIM и моноекспоненциален. Разтегнатият експоненциален модел предоставя два параметъра и DDC; докато точната физиологична основа на е неизвестна, се смята, че представлява тъканна хетерогенност, като по-ниската стойност предполага по-хетерогенна среда [10]. Тъй като туморната тъкан на Wilms е много хетерогенна, не е изненадващо, че разтегнатият експоненциален модел описва добре тези данни.

В допълнение към разтегнатия експоненциален модел, IVIM осигури еднакво добро прилягане към туморите на Wilms преди химиотерапията, докато това не беше случаят след лечението. След лечение е вероятно да има увеличаване на некротичната тъкан и по този начин намаляване на перфузията, следователно IVIM (модел, който се фокусира върху перфузионните ефекти) може да стане по-малко подходящ.

Изглежда, че няма конкретен хистологичен подтип, който да благоприятства определен модел, но броят във всяка група е малък. Освен това е важно да се отбележи, че хистологичните подтипове се дефинират след анализ само на подраздел

от целия обем на тумора. Туморите на Wilms са много хетерогенни и в един тумор ще има области с различни клетъчни среди. Вокселите в тези отделни области може да са показали променливи предпочитания на модела на дифузия. Въпреки това, поради липсата на напреднала хистология, този анализ не беше възможен.

Използването на не-гаусови модели може не само да осигури по-добро съответствие с данните, но може също така да предостави допълнителна клинична информация. Например, доказано е, че D, от ексцес, може да осигури по-висока диагностична точност в сравнение с ADC при диференциране на тумор от нетумор при рак на панкреаса [22]. Освен това, (разтегната експоненция) има по-високи нива на чувствителност и специфичност при разграничаване между ангиомиолипом с минимална мазнина и бъбречноклетъчен карцином в сравнение с ADC [23]. Освен това, както D, така и f(IVIM) са показали обещание за подчертаване на бъбречната функция, като и двата параметъра са свързани с изчислената скорост на гломерулна филтрация при тези с хронично бъбречно заболяване [24]. Следователно не-гаусовите модели също могат да имат потенциала да предоставят допълнителна информация за микроструктурата на бъбречната тъкан.

Докато моноекспоненциалният модел не осигури най-доброто съответствие с данните от DWI, това не означава, че той не трябва да се използва клинично. Както беше споменато по-рано, ADC е доказано, че е клинично полезен при тумор на Wilms [4-8]. Освен това ADC не изисква множество b стойности, което е предимство, тъй като много центрове може да не придобият DWI с множество b стойности като стандарт. Следователно, въпреки че настоящото проучване показва отклонение от моно-експоненциално затихване на сигнала, важно е да се знае, че макар моделът да не е най-добрият дескриптор на данните от DWI, той все пак е клинично полезен.

Методът за избор на модела, който осигурява най-доброто прилягане, е потенциална слабост на това проучване. AIC взема предвид сложността на модела и доброто съответствие и следователно изглежда подходящ избор за сравнение и избор на модели. Важно е да се обмисли дали един модел е очевидно най-добрият за цялата тъкан или има само малка разлика между моделите. Това беше подчертано преди това от Manikis et al. [25] при рак на ректума, където въпреки че общата моно експоненциална беше предпочитана пред IVIM, имаше висока хетерогенност в тъканта. Това също беше демонстрирано в туморите на Wilms в настоящото проучване, като IVIM и разтегнатите експоненциални модели демонстрират добро съответствие с данните. Имайки предвид това, човек трябва да бъде внимателен, преди да твърди, че определен модел отговаря най-добре на данните, тъй като може да се окаже, че много модели са почти еднакви по качество на прилягане.

Освен това максималната стойност на b от 1000 s/mm² може да е била ограничение за модела на ексцес, тъй като той става по-чувствителен при по-високи стойности на b [26]. Следователно, с по-оптимизиран диапазон на стойност b, този модел може да се е представил по-добре, отколкото с текущите данни. Въпреки това, в проучване относно осъществимостта на ексцес в бъбреците също е използван максимум b=1000 s/mm' [27]. Освен това, настоящото проучване искаше да се съсредоточи върху приспособяването към рутинно придобити клинични данни, които нямат изключително високи b стойности. Това чувство също беше предложено в предишна работа, която сравнява моноекспоненциалния модел с ексцес в черния дроб, също използвайки максимум b=1000 s/mm² 【28】.

Като цяло това проучване показа, че моноекспоненциалният модел не се вписва в DWwI данни, както и IVIM, разтегната експоненциална или ексцесия в туморна тъкан на Wilms или нормална бъбречна тъкан. Освен това нямаше предпочитание към модела

отделните клетъчни подтипове. IVIM осигурява най-доброто прилягане към нормалната бъбречна тъкан, а при туморите на Wilms както IVIM, така и разтегнатите експоненциални модели предоставят най-добрите дескриптори на данните. ADC често се използва в клиничните изследвания и следователно предположението е, че затихването на сигнала е моноекспоненциално. Въпреки това, тези резултати предполагат, че при тумор на Wilms и нормална бъбречна тъкан, DWI сигналът не проявява моноекспоненциално затихване. Следователно, използването на други модели може да осигури по-точно представяне на околната тъканна среда, а получените параметри могат да предоставят клинично полезна информация.

Препратки

1. Pastore G, Znaor A, Spreafco F et al (2006) Честота и преживяемост на злокачествени бъбречни тумори при европейски деца (1978–1997): доклад от проекта за Автоматизирана информационна система за рака в детството. Eur J Cancer 42: 2103–2114. https://doi. org/10.1016/j.ejca.2006.05.010

2. van den Heuvel-Eibrink MM, Hol JA, Pritchard-Jones K et al (2017) Документ за позиция: Обосновка за лечението на тумор на Wilms в протокола UMBRELLA SIOP–RTSG 2016. Nature Rev Urol 14:743–752. https://doi.org/10.1038/nrurol.2017.163

3. Vujanić GM, Sandstedt B, Harms D et al (2002) Ревизирана работна класификация на Международното дружество по педиатрична онкология (SIOP) на бъбречни тумори в детска възраст. Med Pediatr Oncol 38:79–82

4. Gawande RS, Gonzalez G, Messing S et al (2013) Роля на дифузионно-претегленото изобразяване при диференциране на доброкачествени и злокачествени педиатрични коремни тумори. Pediatr Radiol 43: 836–845. https:// doi.org/10.1007/s00247-013-2626-0

5. Aslan M, Aslan A, Habibi HA et al (2017) Дифузионно претеглен MRI за диференциране на тумор на Wilms от невробластом. Diagn Interv Radiol 23:403–406. https://doi.org/10.5152/dir.2017.16541

6. Littooij AS, Humphries PD, Olsen ØE (2015) Вътрешна и междунаблюдателна вариабилност на измерванията на привидния коефициент на дифузия на целия тумор при нефробластом: пилотно проучване. Pediatr Radiol 45:1651–1660. https://doi.org/10.1007/s00247-015-3354-4

7. Hales PW, Olsen ØE, Sebire NJ et al (2015) Мулти-Гаус модел за анализ на хистограмата на привидния коефициент на дифузия на подтип тумор на Wilms и отговор на химиотерапия. NMR Biomed 28:948–957. https://doi.org/10.1002/nbm.3337

8. Rogers HJ, Verhagen MV, Shelmerdine SC et al (2018) Алтернативен подход към изобразяване с контрастно усилване: дифузионно претеглено изобразяване и T1-претеглено изобразяване идентифицира и количествено определя некрозата в тумора на Wilms. Eur Radiol. https://doi. org/10.1007/s00330-018-5907-z

9. Le Bihan D, Breton E, Lallemand D et al (1988) Разделяне на дифузия и перфузия при интравокселно некохерентно движение MR изображение. Радиология 168: 497-505. https://doi.org/10.1148/radio logy.168.2.3393671

10. Bennett KM, Schmainda KM, Bennett RT et al (2003) Характеризиране на непрекъснато разпределени скорости на дифузия на кортикална вода с разтегнат експоненциален модел. Magn Reson Med 50:727–734. https://doi.org/10.1002/mrm.10581

11. Jensen JH, Helpern JA, Ramani A et al (2005) Изобразяване на дифузионен ексцес: количественото определяне на негаусовата водна дифузия с помощта на магнитен резонанс. Magn Reson Med 53:1432–1440. https://doi.org/10.1002/mrm.20508

12. Zhang G, Wang S, Wen D et al (2016) Сравнение на не-гаусови и гаусови дифузионни модели на дифузионно-претеглено изобразяване на рак на ректума при 3,0 T MRI. Научен представител https://doi. org/10.1038/srep38782

13. Reischauer C, Patzwahl R, Koh DM et al (2017) Немоно експоненциален анализ на дифузионно-претеглено изображение за наблюдение на лечението при костни метастази на рак на простатата. Научен представител https://doi.org/10.1038/s41598-017-06246-4

14. Winfield JM, deSouza NM, Priest AN et al (2015) Моделиране на DW-MRI данни от първични и метастатични овариални тумори. Eur Radiol 25:2033–2040. https://doi.org/10.1007/s0033 0-014-3573-3

15. Pentang G, Lanzman RS, Heusch P et al (2014) Изобразяване на дифузен ексцес на човешки бъбрек: проучване за осъществимост. Magn Reson Imaging 32: 413–420. https://doi.org/10.1016/j.mri.2014.01.006

16. Caroli A, Schneider M, Friedli I et al (2018) Дифузионно претеглено магнитно резонансно изобразяване за оценка на дифузна бъбречна патология: систематичен преглед и документ за изявление. Трансплантация на Nephrol Dial 33: ii29–ii40. https://doi.org/10.1093/ndt/gfy163