DCE-MRI和ADC直方图鉴别乳腺良恶性病变的价值分析

目的分析动态增强磁共振成像(DCE-MRI)和表观扩散系数(ADC)直方图用于鉴别乳腺良恶性病变的临床价值。方法回顾性收集2016年6月-2018年8月本院90例(90个病灶)的乳腺病变患者的临床资料,根据术后病理诊断结果分为良性组64例、恶性组26例。取得手术病理结果之前接收规范DCE-MRI、DWI检查,根据软件得出DCE-MRI定量参数,如容量转移常数(Ktrans)、速率常数(Kep)及血管外细胞外间隙容积分数(Ve);重建ADC直方图,获取平均ADC值(ADCmean)、最小ADC值(ADCmin)、最大ADC值(ADCmax)、ADC差值及直方图的偏度、峰度。结果与良性组比较,恶性组腺体Ktrans、Kep值显著高(P<0.05),Ve值未见明显差异(P>0.05)。通过ROC曲线分析,Ktrans、Kep鉴别恶性、良性乳腺病变的敏感度均>80%,Kep的特异度高达93.75%。与良性组比较,恶性组腺体ADCmean、ADCmin、ADCmax均显著低,ADC差值显著高(P<0.05),直方图的偏度、峰度未见明显差异(P>0.05)。通过ROC曲线分析,ADCmean诊断鉴别恶性、良性乳腺病变敏感度、特异度最高,为80.77%和92.19%,其次为ADC差值的敏感度较高和ADCmin的特异度较高。结论DCE-MRI和ADC直方图对鉴别乳腺良恶性病变有较高的临床应用价值。     

3.0T磁共振图像计算机特征鉴别诊断前列腺良恶性病变的价值

目的 探讨3.0T MRI图像计算机特征鉴别诊断前列腺良恶性病变的价值。方法 收集接受3.0T磁共振检查的前列腺患者330例,进行T1加权成像（T2WI）、T2加权成像（T2WI）、多b值的弥散成像（DWI）与动态增强检查。所有病例均经活检或手术病理证实,其中前列腺癌患者198例,前列腺增生患者132例。选取病变最大层面图像,手动勾画病灶感兴趣区（ROI）,进行方向梯度直方图（HOG）特征、局部二值模式（LBP特征）、哈尔特征（Haar特征）提取。通过支持向量机（SVM）分类器进行训练并得到对应的分类模型,通过不同的分类模型对比选取最具有鉴别前列腺良恶性病变价值的图像特征参数,并采用图像特征分类分析统计方法对所选择的图像特征参数进行评估。鉴别诊断结果以绘制受试者工作特征曲线（ROC曲线）表示,并通过计算曲线下面积（AUC）、灵敏度、特异度、准确率来进行效果评估。结果 磁共振T2WI、长b值DWI、ADC图中,在Haar图像特征条件下,ADC图的AUC值最大（0.85）;在HOG图像特征条件下,DWI序列的AUC值最大（0.78）;在LBP图像特征条件下,ADC图的AUC值最大（0.87）;在采用三种特征融合[HOG+LBP+Haar（HLH）]的图像特征条件下,DWI序列的AUC值较大（0.89）,大于ADC图及T2WI序列的AUC值（0.88、0.84）。图像特征分类分析方法中,LBP图像特征区分两种病变的AUC值较大（0.87）,大于Haar图像特征（0.85）和HOG图像特征（0.78）,HLH融合特征方法的AUC值（0.89）大于其中任一特征,具有最优的鉴别诊断结果。结论 3.0T MRI的T2WI、DWI/ADC图像计算机特征分析有助于鉴别诊断前列腺良恶性病变,长b值的DWI和ADC图对鉴别诊断前列腺良恶性结节占有重要地位,而HLH融合的计算机图像特征分析能为前列腺良恶性病变鉴别诊断提供可靠依据。     

ADC和rADC值对乳腺良恶性病变的诊断效能

目的: 观察乳腺扩散加权成像(DWI)定量参数表观扩散系数(ADC)及相对表观扩散系数(rADC)值对鉴别乳腺良恶性病变的诊断效能。 方法: 选择经穿刺或手术病理证实并行乳腺MRI检查的女性患者123例,行轴位DWI、矢状位T2WI及动态增强MRI扫描(DCE-MRI)。以DCE-MRI图像为参考,在DWI图上分别于病灶内、病灶邻近正常腺体区域放置感兴趣区(ROI),记录相应区域ADC值,并计算标化后rADC值。比较乳腺良性和恶性病变的平均ADC值及rADC值。根据受试者工作特征(ROC)曲线确定ADC和rADC鉴别乳腺良性和恶性病变的最佳诊断阈值;比较ROC曲线下面积(AUC),评价两者对乳腺良恶性病变的诊断效能。 结果: 134个乳腺病灶中,84个恶性病灶和50个良性病灶平均ADC值分别为(1.04±0.26)×10^-3和(1.60±0.40)×10^-3mm²·s^-1,正常腺体134个ROI平均ADC值为(1.89±0.31)×10^-3 mm²·s^-1,恶性病变ADC值明显低于良性病变和正常腺体(P<0.01)。恶性病变和良性病变平均rADC值分别为0.59±0.18和0.83±0.30,恶性病变rADC值低于良性病变(P<0.01)。选择ADC阈值为1.22×10^-3 mm²·s^-1,其敏感度和特异度分别为86.0％和84.5％,AUC为0.89。选择rADC阈值为0.67,其敏感度和特异度分别为74.0％和75.0％,AUC为0.79。标化后rADC的AUC低于标化前ADC(P<0.05)。 结论: ADC和rADC 值的定量分析是鉴别诊断乳腺良性和恶性病变的有效手段,标化后rADC 值未能提升ADC值的诊断效能。     

磁共振体素内不相干运动定量评估乳腺良恶性病变的价值

目的：讨论磁共振体素中不相干运动（IVIM）扩散加权成像（DWI）的定量参数值在乳腺良恶性病变评价中的意义。方法：收集温州医科大学附属第二医院2017年1月至12月期间行乳腺MR检查并经病理证实乳腺病变的50例患者,所有患者进行多b值DWI（b=0～2 000 s/mm2）检查,测定相应乳腺病变IVIM的定量参数,包括标准化表观扩散系数（ADC standard）、真实扩散系数（D）、假性扩散系数（D*）和灌注分数（f）。根据病理结果,将患者分为2组,其中21例为恶性（恶性组）,29例为良性（良性组）;对2组病变的IVIM参数进行统计学分析,比较2组间的差异,绘制ROC曲线并分析其诊断效率。结果：良性组和恶性组的ADC standard和D值差异有统计学意义（P＜0.05）,D*值与f值差异无统计学意义（P＞0.05）。在恶性组中,ADC standard、D值分别是（1.10±0.38）×10-3 mm2/s、（0.88±0.24）×10-3 mm2/s,明显低于良性组的（1.69±0.26）×10-3 mm2/s、 （1.56±0.25）×10-3 mm2/s,ADC standard和D值诊断良恶性病变的ROC曲线下面积为0.879、0.966,诊断的最佳阈值为1.26×10-3 mm2/s、1.18×10-3 mm2/s,ADC standard对乳房的良恶性肿瘤敏感度和特异度分别为83.33%、95.45%,D值的敏感度和特异度分别为91.67%和90.91%。结论：IVlM模型获得的定量参数有助于对乳腺良恶性病变进行鉴别诊断,其中D值是判别良恶性乳腺病变的最佳诊断指标。     

3．0T磁共振扩散加权成像多b值在乳腺良恶病变诊断中的价值

目的：探讨3.0T磁共振扩散加权成像多b值在乳腺良恶性病变鉴别诊断中的应用价值。方法：分析乳腺良恶性病灶48个,测量病灶在不同b值（600、1000、1500s/mm2）下的ADC值并进行统计学分析。以病理诊断为金标准,采用ROC曲线获得曲线下面积（AUC）及最佳临界点,分析不同b值下ADC值诊断价值。结果：同一b值下乳腺良性、恶性病变的ADC值与不同b值下乳腺良性、恶性病变 ADC值间差异均有统计学意义。采用ROC曲线分析方法显示：b＝600s/mm2时,AUC为0.882,最佳临界点为1.43×10-3mm2/s,诊断的敏感性88.9%、特异性71.4%;b＝1000s/mm2时,AUC为0.897,最佳临界点为1.19×10-3mm2/s,诊断的敏感性为77.8%、特异性为81.0%;b＝1500s/mm2时,AUC为0.915,最佳临界点为1.04×10-3mm2/s,诊断的敏感性为70.4%、特异性为90.5%。结论：（1）ADC值定量分析有助于乳腺良、恶性病变的鉴别,同质病变ADC值随着b值的增大而变小。（2）以ROC曲线分析得到的最佳临界点作为诊断恶性病变的阈值,随着b值的增加,诊断的敏感性下降,特异性增加。     

磁共振弥散加权成像在乳腺肿块良恶性鉴别中的应用价值

目的 探讨磁共振弥散加权成像(DWI)信号特征及ADC值在鉴别乳腺良恶性肿块中的应用价值。方法回顾分析91例乳腺肿块病变的MRI资料,包含40例良性肿块病变和51例恶性肿块病变,所有病例均经病理证实。对照研究良恶性组肿块DWI信号、ADC信号特征,以及定量参数ADC值最大值(ADCmax、最小值(ADCmin)、均值(ADCmean)、差值(ADCdifference)在良恶性组的差异,对有统计学意义的ADC值绘制ROC曲线,找出诊断效能最高的ADC值参数,并确定其鉴别诊断良恶性肿块的阈值、敏感度及特异度。结果 1.良性组肿块DWI信号以高信号为主(85%),恶性组肿块DWI信号表现为高信号(72.5%)及环形高信号(27.5%),两组差异有统计学意义(P<0.001)。2.良性组肿块ADC信号以等信号为主(55%),恶性组肿块ADC信号以低信号为主(72%),两组差异有统计学意义(P<0.001)。3.良恶性组ADCmax分别为(1.425±0.292)×10-3mm²/s、(0.945±0.2000)×10-3 mm²/s,良...     

磁共振影像组学在鉴别中低危和高危前列腺癌中的应用

目的建立基于支持向量机学习算法的影像组学模型,研究其鉴别高危前列腺癌与中低危前列腺癌的诊断效能。方法回顾性分析265例经病理证实的前列腺癌病人,其中高危病人155例,中低危病人110例。所有病人术前均进行MRI检查。由两位放射医师使用达尔文智能科研平台手动勾画感兴趣区,从每例病人的T2WI和ADC图中分别提取影像组学特征,采用受试者工作特征(ROC)曲线及ROC曲线下面积(AUC)验证影像组学特征的鉴别效能,对比T2WI、ADC及T2WI+ADC的诊断价值。结果共筛选出10个影像组学特征(6个ADC序列特征,4个T2WI序列特征)可以用来鉴别高危及中低危前列腺癌。仅使用T2WI获得的组学模型鉴别效能较低,训练队列AUC为0.70(95%CI 0.63~0.77),验证队列AUC为0.58(95%CI 0.47~0.68)。ADC图组学模型预测效能较好,训练队列AUC为0.79(95%CI 0.72~0.85),验证队列AUC为0.78(95%CI 0.68~0.86)。T2WI联合ADC图构建的影像组学模型表现出最优预测效能,训练队列AUC为0.84(95%CI 0.78~0.89),验证队列AUC为0.80(95%CI 0.69~0.88)。结论本研究构建的基于T2WI和ADC图的影像组学模型在一定程度上对中低危及高危前列腺癌病人进行区分,为前列腺癌的分期提供了一种无创的预测方式,指导治疗方案的选择。     

磁共振扩散加权成像在乳腺良恶性病变中的诊断价值

目的探讨磁共振扩散加权成像在乳腺良恶性病变中的诊断价值。方法收集我院2010年2—8月经手术病理证实或穿刺活检证实的50例乳腺癌患者和50例乳腺良性病变患者。DWI扫描b值分别为400、600、8001、000 s/mm2,测量病灶区域的ADC值,并比较各组之间的差异。结果 b值分别为400、6008、001、000时乳腺癌及良性病变的ADC值,恶性组ADC值明显低于良性组（P〈0.05）。四组不同b值的良恶性病变分别做ROC曲线,以b=1 000 s/mm2时,AUC最大,诊断价值最高,以ADC值为1.23×10-3mm2/s作为良恶性病变的诊断阈值,敏感性为90.0%,特异性为89.8%,准确性为89.9%。结论 DWI结合ADC值测量,对乳腺良恶性病变的鉴别诊断具有较高的临床应用价值。     

MRI弥散加权成像图在乳腺疾病性质评价中的应用

目的探讨MRI弥散加权成像图在乳腺疾病性质评价中的应用。方法对经病理证实的204处乳腺疾病的MRI弥散加权成像图进行分析,重点观察弥散敏感系数取800s/mm2的SE-EPI序列。依据弥散加权成像图,测量乳腺病变的ADC值。采用ROC曲线确定ADC值在评价乳腺良恶性上的诊断阈值。以病理学诊断为金标准,计算DWI诊断乳腺疾病的敏感性、特异性。结果乳腺良性疾病的ADC值为（1.53±0.25）×10-3mm2/s;恶性疾病的ADC值为（0.87±0.19）×10-3mm2/s,二者ADC值之间均有显著性差异（P〈0.05）。恶性病变ROC曲线下面积（Az值）为0.938,良性与恶性病变间的诊断阈值为1.1115×10-3mm2/s,灵敏度95.7%,特异性88.7%。结论MRI弥散加权成像图在乳腺疾病性质评价中具有突出价值。     

MR弥散加权成像对乳腺病变的诊断研究

目的探讨MR弥散加权成像及表观弥散系数在乳腺病变诊断中的价值。方法对56例64个病灶经病理证实的乳腺疾病患者行磁共振弥散加权成像检查。DW-MRI采用单次激发平面回波成像技术,弥散敏感系数取b=800 s/mm2。比较良、恶性病变、正常腺体间ADC值差异的统计学意义。确定恶性病变的ADC阈值并用于病例诊断。结果磁共振的DWI对乳腺病变的显示良好。在b=800 s/mm2时,正常腺体、良、恶性肿瘤的ADC值差异有显著性（P〈0.05）。恶性病变平均ADC值为（1.12±0.21）×10？3mm2/s,95%可信区间为（0.854,1.106）×10？3mm2/s。把恶性肿瘤95%可信区间上界1.106×10？3mm2/s定为良恶性病变ADC值的阈值,诊断敏感性为91.7%,特异性为85.7%。结论 DWI对良恶性病变的诊断有较高的敏感性和特异性,推荐作为常规检查序列之。ADC值是诊断乳腺病变有价值的参数。     

EXPERIMENTAL STUDY OF INFLAMMATORY AND METASTATIC LYMPH NODES WITH DIFFUSION WEIGHTED IMAGING ON ANIMAL MODEL： COMPARISON WITH CONVENTIONAL METHODS

Objective To investigate the feasibility of magnetic resonance （MR） diffusion weighted imaging （DWI） in discriminating inflammatory from VX2 carcinoma metastatic lymph nodes in rabbit model.
Methods Twenty New Zealand white rabbits were randomly divided into 2 groups. Complete Freund＇s adjuvant was injected into the bilateral dorsal footpads to set up ipsilateral lymphadenitis model （n = 10）, and the other 10 rabbits received a subcutaneous implantation of VX2 tumor cell suspension （1.5×10^7 cells/mL） in both thighs to set up metastatic lymph node model. MR imaging scan covering the popliteal fossa and lilac fossa including short time inversion recovery echo-planar imaging DWI （STIR-EPI-DWI）, Tl-weighted imaging （T1WI） and T2-weighted imaging （T2WI） was performed 2 weeks after injection. T2WI signal intensity （SI）, DWI SI, long/short axial ratio （LSR） and apparent diffusion coefficient （ADC） values of the lymph nodes were evaluated in all cases. Right after MR imaging scan, popliteal and iliac fossa lymph nodes were collected for hematoxylin-eosin staining.
Results Totally 33 lymph nodes larger than 5 turn, including 22 inflammatory and 11 metastatic ones, were successfully isolated and taken into pathological analysis. LSR showed no significant difference between the inflammatory and malignant lymph nodes （P 〉 0.05）. Both benign and malignant lymph nodes appeared iso-intense on TlWI and hyperintense on both T2WI and DWI images with an even lower TlWI and higher T2WI SI core at the hilum. Both T2WI and DWI SI showed no significant difference between two pathological groups （P 〉 0.01） in popliteal fossa. The mean ADC value of inflammatory nodes [（1.199±0.281） ×10^-3 mm^2/s] was significantly higher than that of metastatic nodes [（0.858 ± 0.090） ×10^-3 mm^2/s, P 〈 0.01]. On ADC map, a high ADC value central area could be seen in most of the lymph nodes no matter benign or malignant. ADC value gave out the largest area under curve （AUCADC =     

MR弥散加权成像在甲状腺结节良恶性鉴别中的应用价值

目的：探讨MR弥散成像（DWI）在甲状腺结节良恶性鉴别中的应用价值。方法回顾性分析35例甲状腺良性单发结节和13例恶性单发结节实性部分的ADC值（b值取200、500、800s/mm2）,比较其差异,绘制ROC曲线,分析实验的诊断效能。结果 b值取200和500s/mm2时恶性组平均ADC值显著低于良性组（P＜0.01）。b值取800s/mm2时良恶性组平均ADC值差异无统计学意义。b值分别为200,500,800 s/mm2时ADC值判断甲状腺恶性结节的曲线下面积分别为0.98,0.94,0.66。b值为200s/mm2时价值最大,诊断阈值1.92×10-3mm2/s时,诊断敏感度为100.0％,特异度为91.4％,准确率为93.7％。结论 DWI对甲状腺良恶性结节鉴别有重要的临床应用价值,b值取200s/mm2时更有助于甲状腺良恶性结节的鉴别。     

3.0T磁共振弥散加权成像及动态增强扫描对乳腺癌的诊断价值

目的 探讨3.0 T磁共振弥散加权成像及动态增强扫描对于乳腺癌的应用价值。方法 选取保定市第二医院2016年12月至2019年12月,使用Siemens 3.0 T磁共振检出的总共188例患有210个乳腺肿瘤(136个恶性和74个良性)的患者,根据乳腺影像报告和数据系统(breast imaging reporting and data system,BI-RADS)分级以及弥散加权成像(diffusion weighted imaging,DWI)描述指标,在磁共振动态增强(dynamic contrast-enhanced,DCE)扫描和T₂加权成像上标记肿块(n=182)和非肿块(n=28),同时使用BI-RADS描述指标中DCE、T₂加权成像和表观扩散(弥散)系数(apparent diffusion coefficient,ADC)的特点,以ADC≤1.255×10^-3 mm²/s作为标准区分良性和恶性病变的标准,与手术或穿刺活检病理结果进行对照,采用统计学方法分析得出结果。结果 在模型1中,ADCmean(P<0.003)、DCE肿块边缘(P=0.002)和DCE平台型或流出型增强(P=0.001)与乳腺癌的诊断显著且独立相关。模型2确定ADCmean(P=0.001)、DCE肿块边缘(P=0.001)、早期快速强化(P=0.042)和DCE平台型或流出型增强(P=0.001)与乳腺癌诊断显著独立相关。 T₂加权成像变量未包含在最终模型中。结论 使用3.0 T磁共振采用多通道乳腺专用线圈检查,其DCE和DWI定量和定性描述指标的模型可实现准确的乳腺癌诊断,联合应用可以显著提高乳腺癌的诊断准确率。且发现T₂加权成像对乳腺癌的诊断没有显著贡献。     

表观扩散系数在原发性肌骨肿瘤中的应用价值

目的 探讨磁共振扩散加权成像（DWI）及表观扩散系数（ADC）值在原发性肌骨肿瘤中的应用价值.方法 回顾分析经组织病理证实的61例原发性肌骨肿瘤患者,术前行磁共振常规及DWI检查,DWI选取SE-EPI序列,b值取0、700s/mm2,在T1WI增强横轴位图像上分别测量肿瘤实质区ADC、肿瘤整体ADC及邻近正常横纹肌ADC值,用统计学软件分析各组间ADC值差异.结果 良性肿瘤34例,恶性肿瘤27例：①良、恶性组肿瘤DWI图像信号高低差异无统计学意义;②正常横纹肌、良恶性组实质区平均ADC值分别为：（1.65 ±0.76） ×10-3、（1.58±0.82）×10-3、（1.28±0.32） ×10-3 mm2·s-1,三组间差异无统计学意义（F=4.687,P＞0.05）;良恶性组整体ADC值分别为：（1.58 ±0.74）×10-3 mm2·s-1、（1.35 ±0.39） ×10-3mm2·s-1,差异无统计学意义（t=1.19,P＞0.05）;③9例富含粘液肿瘤实质区平均ADC值（2.32 ±0.19）×10-3mm2·s-1,52例其他肿瘤实质区平均ADC值（1.36±0.37） ×10-3 mm2·s-1,两者差异有统计学意义（t=0.704,P＜0.05）.结论 无论是肿瘤实质区平均ADC值还是整体ADC值皆不能直接用于肌骨系统良恶性肿瘤的鉴别诊断,较高ADC值（大于2.0 ×10-3 mm2·s-1）对诊断富含粘液基质类型的肌骨肿瘤有一定诊断价值.     

扩散加权成像对原发性中枢神经系统淋巴瘤放疗疗效的预测价值

目的 探讨扩散加权成像(DWI)对原发性中枢神经系统淋巴瘤(PCNSL)疗效预测价值.方法 选择2010年3月至2013年12月太和县人民医院和中国人民解放军第105医院经临床和病理证实的28例PCNSL,测肿瘤最小表观扩散系数值(ADCmin)、最大ADC值(ADCmax)及平均ADC值(ADCmean),分析不同ADC值间无进展生存期(PFS)的差异.放疗后即刻评估疗效,将患者分为初始疗效完全缓解组(CRi)和部分缓解组(PRi),比较组间各指标的差异.结果 CRi者(P=0.031)、低Ki-67表达(P=0.008)、高KPS(P=0.031)、高ADCmin(P=0.031)或者ADCmean(P=0.003)有较好PFS,年龄、强化灶数目、性别不影响PFS.CRi与PRi患者的PFS、KPS、ADCmin、ADCmean差异有统计学意义(P<0.05).结论 DWI可预测PCNSL放疗反应性和PFS.