赵连辉
(朝阳市中心医院放射科,辽宁朝阳 122000)
节细胞神经瘤(ganglioneuroma,GN)是较少见的良性肿瘤,可发生于各个年龄,但以中青年较为常见。其中,椎管内外节细胞神经瘤(spinal canal ganglioneuroma,SGN)相对少见,占比为8%~9%[1]。本院近年收治了12例经外科手术后病理检查证实的单纯颈椎SGN患者,现回顾性分析其术前MRI资料,以掌握颈椎SGN的MRI特点,以期提升术前诊断准确率,报道如下。
纳入2016年1月~2021年1月本院收治的12例颈椎SGN患者,其中男5例,女7例,年龄21~58岁,平均(28.89±6.06)岁;病程1~8年,平均(3.13±0.67)年;主述症状:颈部疼痛不适5例;上肢麻木乏力6例,上肢疼痛5例,感觉异常5例;体格检查显示上肢肌力减退6例。
所有患者术前均接受MRI检查。采用Signa HDxt 3.0T 超导型MR(美国,GE)。 患者仰卧,采用体部线圈。常规扫描包括矢状位 FSE T1WI、T2WI、轴位 FSE T2WI;层厚、层间距分别为4 mm、0.5 mm,矩阵为512×512,FA 90。增强扫描时,经肘静脉注射Gd-DTPA对比剂,按0.2 mmol/kg注射,流率为2 mL/s,进行FSE T1轴位、冠状位、矢状位扫描,层厚、层间距分别为4 mm、0.5 mm。由1名经验丰富的影像医师以及1名主治医师共同在PACS工作终端进行MRI阅片,得出统一结论,若有分歧,则与第三名影像医师讨论达成一致结论。根据MRI诊断资料,分析SGN形态、累及节段、瘤体大小、信号以及强化程度等。
12例颈椎SGN患者均为单发性肿瘤,共12处病灶,均位于下颈椎,累及1个节段2例,2节段4例,3节段5例,4节段1例。12例颈椎SGN的MRI检查见实性病灶为主,具有清晰边缘,9例呈哑铃状,3例不规则;最大病灶为6.4 cm×3.2 cm,最小为1.2 cm×1.0 cm;所有患者受累椎间孔均有所扩大,但骨质无明显破坏。MRI平扫T1WI显示5例呈等-低混杂信号,7例呈低信号;10例T2WI显示高信号,2例显示混杂信号;增强扫描3例明显强化,5例轻中度强化。典型病例见图1。
图1 患者,女性,48岁,主诉颈部疼痛不适,上肢麻木乏力,经外科手术后病理检查证实为颈椎C1~C7 SGN;图1a:MRI显示C1~C7水平SGN,T1稍低、T2混杂信号,边界清晰; 病灶局部沿C6~C7右侧椎间孔生长,呈“哑铃状”;图1c:增强扫描显示病灶不均匀轻度强化
GN主要发源于原始交感神经细胞,是发病率较低的良性肿瘤,好发于脊椎两侧的分布有交感神经丛的区域,部分发生在肾上腺髓质[2]。由于颈椎SGN生长较为缓慢,多数在出现颈肩部、上肢症状后经影像诊断发现异常,因此本研究患者均存在不同程度的颈部疼痛不适、上肢麻木乏力、疼痛等主述症状,但病理诊断仍是SGN确诊的金标准[3]。本研究12例颈椎SGN患者均为单发性肿瘤,共12处病灶,均位于下颈椎,累及多个节段较为常见,这与本研究患者平均病程达到(3.13±0.67)年有关,纳入病例均为成年患者,SGN生长时间较长,因此累及颈椎节段较多。
MRI诊断显示,12例颈椎SGN以实性病灶为主,具有清晰边缘,这一MRI特点符合一般颈椎良性肿瘤的特征。形态方面,9例呈哑铃状,3例不规则,仍然符合颈椎良性肿瘤的一般特征,因病灶对周围组织未形成浸润或侵蚀性生长,因此肿瘤具有明显的形态区分[4-5]。另外,颈椎SGN病灶多为膨胀性生长,其病灶体积增大时常因椎间孔、椎管等结构的解剖形态限制,多呈哑铃状类圆形[6]。病灶体积方面,最大6.4 cm×3.2 cm,最小1.2 cm×1.0 cm,其体积差异较大与患者病程跨度较大有关[7]。MRI显示,所有患者受累椎间孔均有所扩大,但骨质无明显破坏,考虑SGN瘤质相对较软,常存在椎间孔扩大现象,Yong等[8]曾报道多例SGN双侧椎间孔呈对称性扩大;SGN未对颈椎骨质产生明显的浸润、侵蚀性损害,此特征也与SGN良性生物学行为有关。
MRI平扫T1WI显示5例呈等-低混杂信号,7例呈低信号,主要与不同生长程度的SGN含有的神经节细胞、神经纤维以及粘液基质比例不同有关;T2WI均高信号为主,与Kang等[9]报道结果一致,该研究认为T2WI高信号是GN的主要MRI特征之一,在组织学上提示了GN瘤体内具有黏液基质、细胞、胶原纤维等成分含量差异的病理学特点;显著高信号是因为瘤体内由黏液基质含量较高,细胞、胶原纤维成分含量相对较少。增强扫描显示,3例明显强化,5例轻中度强化,Chiarelli等[10]认为,GN增强程度的差异也与瘤体组织学上不均匀性有关,即不同患者GN瘤体内黏液基质、细胞、胶原纤维含量有所差异。笔者总结颈椎SGN的MRI特点主要为:边缘清晰,T1WI呈等或低信号,T2WI呈高信号,但若与神经纤维瘤、脊膜瘤等进行区别,还需要通过大样本数据的统计学支撑。