乳腺MRI特征及ADC值预测乳腺影像报告和数据系统4类良恶性病变

目的 探讨乳腺MRI特征及ADC值对乳腺影像报告和数据系统（BI-RADS）4类良恶性病变的预测能力，并尝试建立Logistic回归预测模型。方法 收集MRI诊断为BI-RADS 4类病变、并取得病理结果的79例乳腺病变患者（82个病变）。采用单因素二元Logistic回归及两独立样本t检验分析各MRI特征和ADC值鉴别良恶性乳腺病变的统计学意义，并建立多因素Logistic回归预测模型，绘制ROC曲线评价回归模型预测BI-RADS 4类病变良恶性的效能。结果 肿块型病变中，将边缘、内部强化及ADC值纳入Logistic回归预测模型中（P均<0.05，伪R²=0.62），其诊断良恶性乳腺病变的ROC曲线AUC为0.981，敏感度为87.80%，特异度为100%。非肿块型病变中，无预测变量纳入建立Logistic回归预测模型（P均>0.1）。结论 乳腺MRI特征（边缘、内部强化）及ADC值对预测肿块型BI-RADS 4类病变的良恶性具有一定意义；Logistic回归预测模型可有效鉴别BI-RADS 4类肿块型病变性质。