Performance diagnostique de l’IRM multimodale pour la caractérisation histologique des tumeurs parotidiennes : analyse d’une série de 42 cas

Discipline

Radiodiagnostic et imagerie médicale

Classification

Médecine et santé

Mots-clés

Glande parotide - Tumeurs - Thèses et écrits académiques,

Imagerie par résonance magnétique - Thèses et écrits académiques

Objectifs.- Evaluer la performance diagnostique des différentes séquences d’imagerie par résonance magnétique (IRM) dans la distinction des lésions bénignes et malignes de la parotide. Matériel et méthodes.-Etude rétrospective incluant 42 patients ayant bénéficié d’une IRM injectée puis d’une parotidectomie, entre mai 2013 et avril 2016. Les critères IRM analysés étaient : le signal en T2, la présence d’hypersignaux T1, le plus grand diamètre, le nombre de lésions, l’atteinte du lobe profond, le caractère mal limité, l’extension péri-neurale, la présence d’adénomégalies, la courbe de rehaussement et le rapport du coefficient apparent de diffusion entre lésion et parotide saine (rADC). Le gold standard était l’analyse anatomopathologique post-opératoire. Un algorithme décisionnel permettant de distinguer lésions bénignes et malignes et de caractériser les lésions bénignes a été évalué. Résultats.-27 lésions bénignes et 15 lésions malignes ont été incluses. Les critères IRM statistiquement corrélés aux tumeurs malignes étaient la présence d’adénomégalies, le caractère mal limité de la lésion, une courbe de rehaussement de type C (pic de rehaussement précoce, sans lavage) et un rADC inférieur à 1. Leur sensibilité était respectivement de 26,7%, 66,7%, 80% et 60% et leur spécificité respectivement de 100%, 92,3 %, 96,3% et 92,6%. Pour la distinction bénin/malin, l’algorithme décisionnel a présenté un taux de concordance de 95% avec l’anatomopathologie, sans aucune lésion maligne sous diagnostiquée. Il a permis la bonne caractérisation histologique de 81,5% des lésions bénignes. Conclusions.-L’IRM multimodale présente d’excellentes performances diagnostiques pour distinguer lésions parotidiennes bénignes et malignes. L’utilisation d’un algorithme décisionnel permet une stratégie diagnostique standardisée fiable.