冠状位短 tau 反转恢复序列(STIR)在腰骶部联合神经根(CLNR)检测中的 MRI 诊断价值研究:一项准确性分析

【字体: 时间:2025年05月16日 来源:Skeletal Radiology 1.9

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  为提升腰椎 MRI 对联合腰骶神经根(CLNR)的诊断效能,研究人员探讨添加冠状位 STIR 序列的价值。对 751 例患者分析显示,该序列使灵敏度从 34.2% 升至 81.6%,κ 值从 0.592 提升至 0.915,且 CLNR 与 LSTV 显著相关,为临床提供新方向。

  
在脊柱外科领域,腰骶部联合神经根(conjoined lumbosacral nerve root, CLNR)作为腰椎神经根最常见的解剖变异,因其缺乏特异性临床症状,常在腰椎 MRI 检查中被忽视。然而,术前未识别 CLNR 可能导致手术中误将其当作突出椎间盘组织牵拉或切割,引发医源性神经损伤和手术失败。尽管 CT 脊髓造影和 MRI 对 CLNR 的检测率高于传统 CT,但多数医疗机构的腰椎 MRI 常规仅包含轴位和矢状位序列,冠状位 STIR(short tau inversion recovery,短 tau 反转恢复序列)序列的应用并不普遍,且缺乏大样本研究评估其对 CLNR 诊断准确性的影响。

为填补这一研究空白,瑞士苏黎世大学巴尔格里斯特大学医院(Balgrist University Hospital, University of Zurich)的研究团队开展了一项回顾性研究,旨在探讨在常规腰椎 MRI 协议中添加冠状位 STIR 序列对 CLNR 检测的敏感性、特异性和准确性的提升作用,并分析 CLNR 与腰骶移行椎(lumbosacral transitional vertebra, LSTV)的相关性。该研究成果发表在《Skeletal Radiology》杂志。

研究技术方法


研究纳入 751 例接受腰椎 MRI 检查的患者(排除脊柱侧弯、既往手术史等影响因素),采用 3T MRI 设备,扫描协议包括矢状位 T1、T2 加权像、矢状位 STIR、轴位 T2 加权像及冠状位 STIR 序列。由两名放射科医师分别基于标准协议(不含冠状位 STIR)和扩展协议(含冠状位 STIR)评估 CLNR 和 LSTV 的存在,以扩展协议的医师共识作为诊断参考标准。通过统计分析比较两种协议的诊断效能,并评估阅片者间一致性。

研究结果


1. CLNR 患病率及特征


共识诊断显示,751 例患者中 38 例(5.1%)存在 CLNR,共检测到 43 处 CLNR,主要分布于 L5/S1 节段(60.5%),多为单侧单节段受累(86.8%)。根据 Neidre 和 MacNab 分类,以 Ib 型(48.8%)和 IIb 型(32.6%)为主。冠状位 STIR 对 CLNR 的显示率高达 97.7%,其中 4 例(9.3%)仅在冠状位可见。

2. 标准协议 vs. 扩展协议的诊断效能


  • 无冠状位 STIR 时:灵敏度 34.2%,特异性 99.6%,准确性 96.3%,阅片者间一致性为中等(κ=0.592)。25 例假阴性病例中,100% 在冠状位 STIR 可见,仅 20% 在轴位和矢状位同时显示。
  • 添加冠状位 STIR 后:灵敏度显著提升至 81.6%,特异性 99.9%,准确性 98.9%,阅片者间一致性接近完美(κ=0.915)。7 例假阴性病例中,仍有 100% 在冠状位 STIR 可见,但仅 57.1% 在轴位和矢状位同时显示。各 CLNR 亚型(尤其是 Ib 和 IIb 型)的检测率均显著提高(P<0.05)。

3. CLNR 与 LSTV 的相关性


LSTV 总体患病率为 14.0%,在 CLNR 患者中患病率(26.3%)显著高于无 CLNR 患者(13.3%),两者存在弱但显著的相关性(φc=0.1,P=0.025)。

研究结论与意义


本研究表明,在腰椎 MRI 常规协议中添加冠状位 STIR 序列可显著提高 CLNR 检测的灵敏度和阅片者间一致性,同时轻微提升特异性和准确性。冠状位 STIR 能通过显示神经根高度、宽度、走行及硬膜外分支等不对称性,有效补充轴位和矢状位的不足,尤其对传统序列易漏诊的亚型(如 IIb 型)具有重要价值。此外,CLNR 与 LSTV 的显著相关性提示,当 MRI 发现 LSTV 时,应仔细排查 CLNR,以降低手术风险。

该研究为临床推广冠状位 STIR 序列提供了高级别证据,有助于优化腰椎 MRI 检查流程,提升术前 CLNR 诊断率,进而指导手术方案调整,减少神经损伤并发症。未来研究可进一步探讨更薄层面(如≤3mm)的冠状位成像对微小结构的显示能力,以及冠状位 T2 加权非脂肪抑制序列与 STIR 的诊断效能差异。

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