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1.
目的:探讨扩散加权成像(DWI)在乳腺疾病定性诊断中的作用.方法:对65例患者行MRI检查,扫描序列包括T1WI和T2WI平扫、DWI(选用b值为800和1000 s/mm2)及动态增强(DCE).结果:65例患者共发现68处病灶,其中恶性肿瘤37个,良性病灶31个,所有病例均经病理证实.b值为800 和1000 s/mm2时,ADC值大小排列顺序均为恶性肿瘤<良性病灶<正常腺体<囊肿.在这两种b值下,正常腺体、良性病灶及恶性肿瘤的ADC值两两比较均有统计学意义,同一类型组织的ADC值也均有统计学意义,且正常腺体和恶性肿瘤间差异有显著性意义.b值为800 s/mm2、ADC值为0.734×10-3~0.760×10-3s/mm2时,以及b值为1000 s/mm2,ADC值为0.724×10-3~0.752×10-3s/mm2时,DWI对恶性肿瘤的敏感度均可达到90%.结论:DWI在乳腺疾病的定性诊断中有较大优势,B值在800和1000 s/mm2之间时,DWI能够较好地鉴别各类病灶.  相似文献   

2.
MR扩散加权成像鉴别乳腺良恶性病变的研究   总被引:50,自引:2,他引:48  
目的 探讨磁共振扩散加权成像(diffusion weightedMRimaging, DW MRI)的表观扩散系数(apparentdiffusioncoefficient, ADC)在乳腺病变鉴别诊断中的价值。方法 DW- MRI采用单次激发平面回波成像(echo planarimaging, EPI)技术, 扩散敏感系数(b值)分别为0、500、1000s/mm2。计算26个正常乳腺、手术病理证实的24个恶性病灶、30个良性病灶分别在b=1000~0、1000~500、500~0s/mm2 时的ADC值,比较良恶性病变、正常腺体间ADC值差异的统计学意义及b=1000~0、1000~500、500~0s/mm2 间ADC值差异的统计学意义。结果 乳腺良、恶性病变、正常腺体间ADC值差异均有统计学意义(F= 565. 74,P<0 .01),恶性病变ADC值明显低于良性病变和正常腺体组织,良性病变ADC值明显低于正常腺体组织; 3组b值间ADC值差异均有统计学意义(F=21. 30,P<0 .01),b值越低,ADC值越大;把恶性肿瘤ADC值95%可信区间上界( 1. 01×10-3 )mm2 /s定为良恶性病变鉴别的界值,诊断敏感性为64 .0%,特异性为96 .7%。结论 根据ADC值可以对乳腺良恶性病变做出鉴别诊断,其特异性较高,但敏感性较低。  相似文献   

3.
MR扩散加权成像在乳腺良恶性病变鉴别诊断中的价值   总被引:4,自引:0,他引:4  
目的 探讨MR扩散加权成像(diffusion weighted imaging,DWI)及表观扩散系数(apparent diffusion coeffi-cient,ADC)在乳腺良恶性病变鉴别诊断中的价值.资料与方法 43例经钼靶或彩超诊断为乳腺肿瘤的患者采用单次激发回波平面成像(echo planar imaging,EPI)技术行双侧乳腺DWI,扩散敏感系数(b值)分别为600、750、1000 s/mm2.同时选取10名知情的健康志愿者及4例患者对侧正常乳腺作为对照组.观察乳腺病变在DWI上的大小、形态及信号特征,测量24个正常乳腺、手术病理证实的24个恶性病灶、23个良性病灶分别在b=600、750、1000 s/mm2时的ADC值,比较良、恶性病变、正常腺体间ADC值差异及b=600、750、1000 s/mm2时ADC值差异.根据恶性组平均ADC值的95%可信区间的上限,计算3组不同b值下诊断乳腺癌的敏感性、特异性和准确性.结果 乳腺良、恶性病变、正常腺体间ADC值差异均有统计学意义(F=101.113,P<0.0001),恶性病变ADC值明显低于良性病变和正常腺体组织(P<0.0001),良性病变ADC值明显低于正常腺体组织(P<0.0001);3组b值间ADC值差异均有统计学意义(F=15.539,P<0.0001),b值越低,ADC值越大(P<0.05).b=600、750、1000 s/mm2时,根据恶性组平均ADC值的95%可信区间的上限诊断乳腺癌的敏感性分别为91.7%、70.8%和79.1%,特异性分别为89.4%、89.4%和93.6%,准确性分别为93.0%、69.0%和88.7%.结论 根据ADC值可以对乳腺良、恶性病变做出鉴别诊断,其敏感性、特异性和准确性较高,具有较高的临床应用价值.  相似文献   

4.
目的探讨3.0TMR扩散加权成像(DWI)在鉴别乳腺良恶性病变中的价值。资料与方法 65例经穿刺活检或手术病理证实的乳腺病变患者行MRI及DWI检查,b值取50、450、850s/mm2。计算DWI的病灶检出率,比较不同b值时正常腺体组织、良性病变、恶性病变的表观扩散系数(ADC),以及肿块样病变和非肿块样病变的ADC值。以恶性病变ADC值95%可信区间上限作为诊断阈值,计算不同b值的诊断敏感性、特异性、准确率、阳性预测值、阴性预测值。结果 DWI对病灶的检出率为95.4%(62/65),包括32例恶性病灶和30例良性病灶;3例导管原位癌未显示。b=50~850s/mm2时诊断敏感性、特异性、准确率、阳性预测值、阴性预测值分别为87.5%、83.3%、85.5%、84.8%、86.2%,高于b=50~450s/mm2时的84.4%、80.0%、82.3%、81.8%、82.8%。不同b值时正常腺体组织、良性病变、恶性病变之间ADC值差异均有统计学意义(P<0.01)。肿块样与非肿块样良恶性病变之间ADC值差异均有统计学意义(P<0.01)。结论 3.0TMR扩散加权成像有助于良恶性病变的鉴别,但诊断时需结合常规MR扫描避免漏诊、误诊。  相似文献   

5.
目的 探讨磁共振扩散加权成像(DWI)及表观扩散系数(ADC)在乳腺良恶性病变鉴别诊断中的价值.方法 DWI采用自旋回波-回波平面成像(SE-EPI),扩散敏感系数(即b值)分别为500 s/mm2、1 000 s/mm2.测量正常乳腺组(80例)、经手术病理证实的良性(32个病灶)和恶性病变组(48个病灶)共75例ADC值,比较同b值下3组间ADC值差异的统计学意义及不同b值(b = 500 s/mm2、1 000 s/mm2)时各组内ADC值差异的统计学意义.以恶性组平均ADC值的95%可信区间的上限值作为良恶性病变的界值,与病理结果比较,计算b值为500 s/mm2、1 000 s/mm2时诊断的灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、正确率、Youden指数、阳性似然比、阴性似然比.结果 乳腺良、恶性病变在DWI图上均呈高信号.乳腺良、恶性病变,正常腺体间ADC值差异均有统计学意义;2组b值间ADC值差异有统计学意义,并且b值越低,ADC值越大;根据恶性组平均ADC值的95%可信区间的上限值作为诊断乳腺癌的阈值,b值为500 s/mm2、1 000 s/mm2时诊断的各项诊断指标均较高.结论 DWI及ADC值可以作为乳腺良恶性病变诊断及鉴别诊断的重要依据,与MRI其他扫描序列结合可提高乳腺癌的早期诊断率.  相似文献   

6.
并行采集MR扩散技术对乳腺良恶性病变的临床应用价值   总被引:2,自引:1,他引:1  
目的 评价并行采集MR扩散加权成像(DWI)对乳腺良、恶性病变的临床应用价值. 资料与方法 采用GE 1.5T 超导MRI仪及4通道乳腺相控阵线圈,应用ASSET EPI并用2组b值(b=0,600 s/mm2及0,1000 s/mm2)对56例患者及20名健康志愿者行ASSET-DWI、SE T1WI、FSE T2WI检查,对其中的16例患者及7名健康志愿者双侧乳腺还分别进行横轴位结合ASSET技术的EPI及常规EPI,对ASSET-DWI图像质量及诊断价值进行分析. 结果 ASSET-DWI较常规DWI采集时间缩短50%,常规DWI乳腺及3个病变不同程度变形,ASSET-DWI乳腺变形减轻,病灶无明显变形.ASSET-DWI b值为600 s/mm2或1000 s/mm2时,恶性病变、良性病变及正常腺体ADC值均明显不同(P<0.05).分别以恶性病变95%可信区间上限1.44×10-3 mm2/s (b值600 s/mm2)及1.18×10-3 mm2/s (b值1000 s/mm2)定为良、恶性病变诊断阈值,诊断灵敏度分别为80%(32/40)和77.5%(31/40),特异度均为95%(19/20). 结论 应用ASSET-DWI对乳腺检查可以缩短采集时间,减少图像畸变.b值为600 s/mm2或1000 s/mm2时,根据病变ADC值,ASSET-DWI均可以鉴别多数乳腺良、恶性病变,ADC诊断阈值应与所用b值相匹配.  相似文献   

7.
目的:探讨3.0T扩散加权成像(DWI)在乳腺良恶性病变鉴别诊断中的诊断价值并对b值使用进行优化。方法:34例患者共20个良性和16个恶性乳腺病灶纳入研究,同期20例正常乳腺受检者列为对照组。采用3.0T MR行乳腺DWI成像检查,b值分别取0,750 s/mm2,1000 s/mm2,1250 s/mm2。比较不同b值DWI图像质量,测量病灶的对比噪声比(CNR)以及表观扩散系数(ADC)值,以病理诊断为金标准,计算诊断乳腺癌的敏感度、特异度及准确性,绘制受试者工作特征曲线(ROC)并进行比较。结果:不同b值时DWI图像主观质量评分没有统计学差异(F=3.02,P=0.0516>0.05)。b=750 s/mm2时病灶的CNR明显优于b=1000s/mm2及1250s/mm2时(P值为0.004及0.000),而b=1000s/mm2与1250s/mm2之间没有统计学差异(P=0.800>0.05)。相同b值时,正常乳腺组织的平均ADC值>乳腺良性病变>乳腺恶性病变(P均=0.000)。以各b值恶性病变平均ADC值95%可信区间的上限作为界定乳腺癌ADC的阈值,则b=750 s/mm2、1000 s/mm2、1250s/mm2时,ADC阈值分别为1.33×10-3mm2/s、1.25×10-3mm2/s、1.16×10-3mm2/s。以上述阈值判断乳腺癌的敏感度、特异度及准确性分别为81.25%、87.5%、85.71%,81.25%、77.5%、78.57%及81.25%、82.5%、82.14%。三个b值的ROC曲线下面积无显著性差异(P=0.1925>0.05)。结论:乳腺的3.0T DWI中,以b=750s/mm2时病灶CNR最高,值得推荐应用。应用DWI鉴别乳腺良恶性病变时,需要结合ADC值判断。  相似文献   

8.
目的 确定一个最佳的用于乳腺MR DWI的b值.方法 按照前瞻性设计,选取怀疑乳腺癌的乳腺可触性包块患者40例,术前行双侧乳腺MR和DWI扫描,b值分别取1000、800和600 s/mm2,肉眼判断DWI图像等级,采用单因素方差分析比较3组b值的DWI像信噪比和病灶ADC值,采用ROC曲线评价ADC值诊断价值.结果40例患者中乳腺癌26例,良性肿块14例,DWI显示36例,共42个病灶.3组b值下的DWI图像质量均较好,加例中视觉分级达A级的分别占75.0%(30例)、77.5%(31例)和77.5%(31例).3组b值DWI图像对病灶的检出能力相同.b=1000、800和600 s/mm2的信噪比平均值分别为63±22、82±27和96±29,3组间比较差异具有统计学意义(P<0.01).良性病变平均ADC值分别为(1.44±0.28)× 10-3、(1.50±0.32)×10-3和(1.52±0.29)×10-3mm2/s,3组间比较差异无统计学意义(P=0.725).恶性病变平均ADC值分别为(1.00±0.25)×10-3、(0.98±0.19)×10-3和(1.07±0.22)×10-3mm2/s,3组间比较差异也无统计学意义(P=0.358).3组b值的ADC值诊断乳腺良恶性病变的ROC曲线下面积分别为0.879、0.885和0.865;诊断良恶性病变的阈值分别为1.295×10-3、1.435×10-3和1.335×10-3mm2/s;诊断乳腺癌的敏感性分别为80.0%、92.0%和84.0%,特异性均为90.0%;阳性预测值分别为95.2%,95.8%和95.5%.结论综合图像信噪比和ADC值诊断价值,认为在乳腺DWI中,b=800 s/mm2是乳腺DWI成像的最佳b值.  相似文献   

9.
磁共振扩散加权成像诊断乳腺病变的应用价值   总被引:1,自引:1,他引:0  
目的 评价磁共振扩散加权成像在鉴别乳腺良恶性病变中的价值.方法 对56例乳腺病灶经病理证实的女性患者行磁共振扩散加权成像(magnetic resonance diffusion-weighted imaging MR-DWI),采用2个b值.计算病变的平均ADC(apparent diffusion coefficient)值和相对ADC值,并用统计学软件SPSS 13.0进行统计学分析.结果 (1)b=500 s/mm2时,恶性病变和良性病变平均ADC值分别为(1.02±0.18)×10-3mm2/s、(1.61±0.32)×10-3mm2/s;b=1000 s/mm2时,恶性病变和良性病变平均ADC值分别为(0.99±0.16)×10-3mm2/s、(1.59±0.33)×10-3mm2/s.b=500 s/mm2或1000 s/mm2恶性病变的平均ADC值均明显低于良性病变,且差异均有统计学意义(P=0.001<0.05).(2)2个不同b值组ADC值之间差异有统计学意义(t=4.29,P=0.001<0.05).(3)以恶性病变平均值95%参考值范围上限界值作为恶性病变上限阈值点,ADC值(b=500 s/mm2和b=1000 s/mm2)及相对ADC值(b=500 s/mm2和b=1000 s/mm2)的阈值点分别为1.32×10-3mm2/s、1.25×10-3mm2/s、0.81、0.78,取这些阈值点作为乳腺恶性病变的诊断指标,此4种方法诊断乳腺良恶性病变的灵敏度分别为87.5%(28/32)、90.6%(29/32)、90.0%(27/30)、93.3%(28/30),特异度均为91.7%(22/24),正确诊断指数分别为79.2%、82.3%、81.7%、85.0%.结论 ADC值是一项磁共振检查鉴别乳腺良恶性病变的可靠指标,相对rADC值为鉴别乳腺良恶性病变提供另一有潜在价值的参数.  相似文献   

10.
MR扩散加权成像对乳腺良恶性疾病的应用研究   总被引:16,自引:0,他引:16  
目的探讨MR扩散加权成像(DWI)的技术方法及表观扩散系数(ADC)值对乳腺良、恶性疾病的诊断及鉴别诊断价值。资料与方法经病理证实的乳腺病变50例,58个病灶,其中恶性32个,良性26个。检查使用Siemens1.5T磁共振仪、专用双穴乳腺表面线圈。所有病例采用单次激发自旋回波-回波平面成像(SE-EPI)序列行DWI,扩散敏感系数(b值)取0、400、600、800、1000s/mm^2。以恶性病变ADC值95%可信区间的上界作为诊断病变良、恶性的界值,所得结果与病理结果比较。结果DWI显示92.3%(24/26)的良性病变和96.9%(31/32)的恶性病变,敏感性为94.8%(55/58)。各b值良性组、恶性组和正常组之间的ADC值差异均有统计学意义(P〈0.05)。取b=1000s/mm^2,以恶性病变ADC值95%可信区间的上界1.4276×10^-3mm/s为界诊断良、恶性的敏感性为90.6%,特异性为84.6%,准确性为87.9%。结论(1)DWI对乳腺疾病的敏感性非常高。(2)ADC值是诊断和鉴别诊断乳腺良、恶性疾病的有价值的参数。(3)b=1000s/mm^2时对乳腺疾病的诊断最有价值。  相似文献   

11.
目的 评价高b值MR DWI及ADC值在乳腺良恶性病变诊断中的应用价值.方法 165例患者在行乳腺MR动态增强扫描前行不同b值(分别为500、1500 s/mm2)的DWI扫描,对171个怀疑或高度怀疑恶性病变者行回顾性分析.以正常乳腺组织为参考基准,选择增强图像中异常强化的高信号病变,同时在高b值(b= 1500 s/mm2)DWI中视觉判定是高信号的病变定义为恶性病变阳性结果,否则为良性病变阴性结果.对其中111个DWI视觉判定阳性结果的病变计算ADC值.依据全部病变穿刺活检病理诊断结果,应用Fisher精确检验和Wilcoxon秩和检验对比分析高b值DWI视觉评估中恶性和良性病变的阳性和阴性病灶数,以ADC值=1.13×10-3 mm2/s作为临界值,计算诊断的特异度和敏感度.结果 乳腺病变穿刺活检病理证实的171个乳腺病变中,91个恶性病变,80个良性病变.高b值DWI视觉评估,139个阳性结果中,恶性病变83个,良性病变56个;32个阴性结果中,良性病变24个,恶性病变8个(非肿块性导管原位癌),差异有统计学意义(P<0.01).所有浸润性癌和肿块样导管原位癌(DCIS)在DWI视觉判定中为阳性,8例非肿块性DCIS判定为假阴性,总体的敏感度为91.2% (83/91),特异性为30.0% (24/80).110个肿块样病变和1个局灶性病变DWI视觉评估阳性结果的病变中,63个恶性病变平均ADC值为(0.73±0.24)×10-3 mm2/s,48个良性病变平均ADC值为(1.19±0.42)×10-3mm2/s,差异有统计学意义(Z=5.818,P<0.01).以ADC值=1.13×10-3mm2/s作为临界值时,61个恶性病变为阳性结果,2个黏液癌为假阴性结果;27个良性病变为阴性结果,21个良性病变为假阳性,诊断敏感度是96.8%(61/63),特异度为56.2% (27/48).结论 高b值DWI及ADC值对乳腺良恶性病变的鉴别诊断有一定的作用,但在诊断非肿块性乳腺病变时仍需慎重.  相似文献   

12.
目的 探讨月经周期对正常乳腺实质磁共振扩散加权成像(DWI)表观扩散系数(ADC)值的影响,并评价动态增强MRI(DCE-MRI)及DWI在乳腺病变鉴别诊断中的价值。方法 选取健康女性志愿者34例、乳腺病变患者96例,所有病例均经外科手术或针吸病理证实,其中良性病变者36例,共44个病灶;恶性病变者60例,共70个病灶...  相似文献   

13.
PURPOSE: To determine whether the apparent diffusion coefficient (ADC) obtained using a high b-value (2,000 s/mm2) is superior to that using a standard b-value (1,000 s/mm2) for discriminating malignant from normal peripheral tissue in the prostate. METHODS: Twenty-six patients with biopsy-proven prostate cancer underwent 1.5T magnetic resonance (MR) imaging including single-shot, echo-planar diffusion-weighted imaging (DWI) with repetition time/echo time, 3500/88 ms; 4-mm slice thickness; 1-mm interslice gap; 144x128 matrix; field of view, 250x250 mm; number of excitations, 10; and b-values, 0, 1,000, and 2,000 s/mm2. For each patient, ADC values were obtained for malignant and normal tissue using b=1,000 and 2,000 in a monoexponential model. Signal-to-noise (SNR) and contrast-to-noise (CNR) ratios in DWI were also evaluated. RESULTS: At b=1,000, the mean ADC (x10(-3) mm2/s) for malignant tissue was 0.82+/-0.27 (range 0.43-1.29) and for normal tissue, 1.69+/-0.23 (1.31-2.18). At b=2000, the mean ADC for malignant tissue was 0.61+/-0.19 (0.30-0.94) and for normal tissue, 1.01+/-0.14 (0.73-1.35). Significant ADC overlap between the malignant and normal tissue was recognized at b=2000. As b-value increased, the mean SNR within malignant tissue decreased by 21.6%, and mean CNR decreased 17.3%. CONCLUSIONS: Under the same imaging conditions, measuring ADC using a high b-value (2,000 s/mm2) in a monoexponential model has little diagnostic advantage over using the standard b-value (1,000 s/mm2) in discriminating malignant from normal prostate tissue.  相似文献   

14.
目的 比较体素内不相干运动(IVIM)成像双指数模型、拉伸指数模型与扩散加权成像(DWI)单指数模型各参数在乳腺良恶性病变鉴别诊断中的价值.方法 回顾性分析257例经病理证实的乳腺病变患者(共276个病灶,包括197个恶性病变,79个良性病变).所有患者均行MRI常规检查及多b值DWI检查,获得传统DWI及IVIM各参数.比较各参数在正常乳腺组织、乳腺良性病变及恶性病变中的统计学差异,采用受试者工作特征(ROC)曲线确定各参数诊断乳腺恶性病变的阈值以及曲线下面积(AUC)、诊断敏感性和特异性.结果 正常乳腺组织、乳腺良性病变及恶性病变的表观扩散系数(ADC)、慢速表观扩散系数(slow ADC)、快速表观扩散系数(fast ADC)、灌注分数(f)、扩散分布指数(DDC)及扩散异质性指数(α)值均有统计学差异(P<0.001).ADC、slow ADC、f、DDC和α的AUC分别为0.865、0.861、0.742、0.85和0.735;ADC、slow ADC、DDC和α的最佳诊断阈值分别为1.105×10-3 mm2/s,0.883×10-3 mm2/s,1.025×10-3 mm2/s和0.842,slow ADC敏感性最高(90.3%),DDC特异性最高(79.5%).双指数模型中slow ADC与fast ADC联合诊断的AUC为0.882;拉伸指数模型DDC与α联合诊断的AUC为0.853.结论 3种模型对于乳腺病变良恶性的鉴别都具有较高的价值,传统ADC的诊断准确性较高,slow ADC敏感性较高,DDC特异性较高.双指数模型中slow ADC与fast ADC联合诊断具有较高的价值.  相似文献   

15.
扩散加权成像与MRI动态增强检测小乳腺癌的比较研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
目的 比较扩散加权成像(DWI)与动态对比增强MR成像(DCE MRI)对小乳腺癌的检出敏感性,并评价DWI的临床应用价值.方法 经病理证实的48例共70个乳腺小病灶(最大径≤2 cm)被纳入研究对象,其中恶性病灶45个,良性25个.所有患者均行DWI和DCE MRI,DCEMRI采用快速小角度激发(FLASH)序列,绘制病灶的时间.信号强度曲线(TIC),DWI采用回波平面成像(EPI)序列加用全局自动校准部分并行采集(GRAPPA)技术,取2个扩散敏感因子(b)值(800、1000 s/mm2)行横断面扫描,测量病灶的表观扩散系数(ADC)值.对2种检查方法 的诊断结果 进行比较.结果 DCE MRI正确诊断了40个小乳腺癌及19个良性小病灶,TIC显示小乳腺癌的敏感性及阳性预测值分别为88.9%(40/45)及87.0%(40/46).DWI中,在2种b值(800、1000 s/mm2)条件下小乳腺癌平均ADC值分别为(1.153±0.192)×10-3和(1.079±0.186)×10-3 mm2/s,而良性小病灶的平均ADC值为(1.473±0.252)×10-3和(1.419±0.255)×10-3 mm2/s;同组患者在2种b值条件下的ADC值差异无统计学意义(P>0.05),而良恶性2组小病灶的ADC值差异有统计学意义(P<0.01);b值取1000 s/mm2 时,根据DWI信号结合ADC值测量结果 可以正确诊断39个小乳腺癌及19个良性小病灶,其对小乳腺癌检出的敏感性及阳性预测值均为86.7%(39/45).DWI与DCEMRI的诊断结果 有很好的一致性,DWI联合DCE MRI可以提高检出的敏感性及阳性预测值,分别达93.3%(42/45))及91.3%(42/46).结论 DWI对小乳腺癌具有较高的检出率,且ADC值的测量可以为良恶性病变的鉴别提供有价值的诊断信息.  相似文献   

16.
弥散加权成像鉴别乳腺良恶性病变的价值初探   总被引:30,自引:3,他引:27  
目的 探讨弥散加权成像(diffusionweightedimaging,DWI)的表面弥散系数(apparentdiffusioncoefficients,ADC)鉴别乳腺良恶性病变的价值。方法 健康志愿者10人,经手术病理证实的乳腺病变49例,其中恶性肿瘤26例,良性病变23例。DWI采用单次激发回波平面成像(echo-planarimaging,EPI)技术,14例取5个b值(b为扩散敏感度),余者取2个b值,计算ADC值。以恶性肿瘤ADC值单侧上界95%容许区间为界限判断病灶的良恶性,诊断结果与动态增强比较。结果 除1例原位癌和1例小腺瘤外,DWI显示所有良恶性病变。恶性肿瘤组ADC值为(0.9608±0.2043)×10  相似文献   

17.

Purpose

Gadolinium ethoxybenzyl diethylenetriamine pentaacetic acid (Gd-EOB-DTPA) enhanced liver MRI is widely used for detection and differentiation of focal liver lesions. Diffusion weighted imaging (DWI) including apparent diffusion coefficient (ADC) measurements is increasingly utilised as a fast and, with limitations, quantitative method for liver lesion detection and characterisation. Herein we investigate whether the administration of Gd-EOB-DTPA affects DWI.

Materials and methods

31 consecutive patients referred to standardised liver MRI (1.5 T, Gd-EOB-DTPA, 0.025 mmol/kg) were retrospectively reviewed. All underwent a breathhold DWI sequence before and after contrast agent administration (EPI-DWI, TR/TE (effective): 2100/62 ms, b-values: 0 and 800 s/mm2). Patients with previously treated liver lesions were excluded. Signal intensity of lesion, parenchyma and noise on DWI images as well as the ADC value were measured after identification by two observers in consensus using manually placed regions of interest. The reference standard was imaging follow-up determined separately by two radiologists. Data analysis included signal-to-noise (SNR) ratio and contrast-to-noise ratio (CNR) calculations, comparisons were drawn by employing multiple Bonferroni corrected Wilcoxon signed-rank tests.

Results

50 malignant and 39 benign lesions were identified. Neither SNR, CNR nor ADC values showed significant differences between pre- and postcontrast DWI. Both pre- and postcontrast ADC values differed significantly between benign and malignant lesions (P < 0.001).

Conclusion

We did not identify a significant influence of Gd-EOB-DTPA on DWI of liver lesions. This allows for individual tailoring of imaging protocols according to clinical needs.  相似文献   

18.
目的 探讨MR扩散加权成像(DWI)结合短时间反转恢复回波成像(STIR-EPI)背景抑制(BS)技术在乳腺癌成像的技术参数及其可行性.方法 回顾性分析26例乳腺癌的MR DWIBS测得各组织的表观扩散系数(ADC),利用三维最大强度投影(3D-MIP)重组及黑白反转技术,观察病变显示效果.观察乳腺痛DWI及DWIBS两种方法的显示率.对乳腺各组织的ADC值进行随机区组设计的方差分析,在乳腺癌与良性病变ADC值的比较中,采用t检验.对两种成像方法乳腺癌的显示率进行配对资料X2检验.结果 在扩散敏感因子(b)=800 mm2/s的图像中,乳腺癌多表现为高信号,其ADC值分别为:肿瘤实质(0.93±0.25)×10-3 mm2/s、瘤内坏死灶(2.06±0.17)×10-3 mm2/s、正常腺体(1.92±0.23)×10-3 mm2/s、转移性淋巴结(1.10 ± 0.14)×10-3mm2/s,各种组织间两两比较,差异具有统计学意义(P值均<0.01).DWIBS经MIP重组及黑白反转技术,病变周围组织信号被抑制,得到类正电子发射体层成像(PET)图像.在乳腺癌中,DWIBS对肿瘤实质(92.3/)及转移性淋巴结(88.4/)的显示率要高于DWI序列(分别为57.6/和42.3/),差异有统计学意义(x2值分别为8.307、12.235,P均<0.05).乳腺癌与良性病变ADC值分别为(1.092±0·17)×10-3和(2.154±0.53)×10-3mm2/s,差异有统计学意义(t=8.626,P<0.05).结论 MRDWIBS在显示病灶方面有一定优势,应用DWI结合ADC值对乳腺癌的诊断具有临床应用前景.  相似文献   

19.
ADC mapping of benign and malignant breast tumors.   总被引:13,自引:0,他引:13  
PURPOSE: The purpose of this study was to investigate the utility of diffusion-weighted imaging (DWI) and the apparent diffusion coefficient (ADC) value in differentiating benign and malignant breast lesions and evaluating the detection accuracy of the cancer extension. MATERIALS AND METHODS: We used DWI to obtain images of 191 benign and malignant lesions (24 benign, 167 malignant) before surgical excision. The ADC values of the benign and malignant lesions were compared, as were the values of noninvasive ductal carcinoma (NIDC) and invasive ductal carcinoma (IDC). We also evaluated the ADC map, which represents the distribution of ADC values, and compared it with the cancer extension. RESULTS: The mean ADC value of each type of lesion was as follows: malignant lesions, 1.22+/-0.31 x 10(-3) mm2/s; benign lesions, 1.67+/-0.54 x 10(-3) mm2/s; normal tissues, 2.09+/-0.27 x 10(-3) mm2/s. The mean ADC value of the malignant lesions was statistically lower than that of the benign lesions and normal breast tissues. The ADC value of IDC was statistically lower than that of NIDC. The sensitivity of the ADC value for malignant lesions with a threshold of less than 1.6 x 10(-3) mm2/s was 95% and the specificity was 46%. A full 75% of all malignant cases exhibited a near precise distribution of low ADC values on ADC maps to describe malignant lesions. The main causes of false negative and underestimation of cancer spread were susceptibility artifact because of bleeding and tumor structure. Major histologic types of false-positive lesions were intraductal papilloma and fibrocystic diseases. Fibrocystic diseases also resulted in overestimation of cancer extension. CONCLUSIONS: DWI has the potential in clinical appreciation to detect malignant breast tumors and support the evaluation of tumor extension. However, the benign proliferative change remains to be studied as it mimics the malignant phenomenon on the ADC map.  相似文献   

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