乳腺癌MRI影像特征预测腋窝淋巴结转移的价值研究

目的 基于乳腺癌MRI特征建立可以无创性预测腋窝淋巴结转移(ALNM)的诺模图。方法 选取2013年8月～2020年8月于青岛大学附属医院放射科病理证实的乳腺癌患者394例,均行MRI检查并在1个月内获得淋巴结病理结果。根据乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)标准描述病变的MRI表现,分析乳腺癌原发肿瘤的MRI特征与腋窝淋巴结转移的关系并建立诺模图。结果 乳腺癌原发肿瘤的最大径及ADC值与腋窝淋巴结转移之间存在相关性,其次,与腋窝淋巴结转移相关的特征还有肿瘤位置、肿瘤边缘及肿瘤形状(P <0.05),多因素二元logistic回归后纳入肿瘤最大径、ADC值、肿瘤形状及腋窝有无可疑淋巴结建立对淋巴结预测的诺模图AUC值为0.890。结论 基于乳腺癌MRI特征的诺模图可以预测ALNM。这种非侵入性的方法在临床应用上很有前景。     

乳腺MR成像BI-RADS分级的阳性预测值

摘要目的评价乳腺成像和报告系统(BI-RADS)对乳腺MR影像评估分级的阳性预测值(PPV),并找出BI-RADS中最具有癌肿预测价值的MR影像特征。材料与方法该前瞻性、多中心研究经伦理委员会的审核后进行,所有病人在实验前均签署知情同意书。将近期诊断为乳腺癌的妇女的对侧乳腺纳入MRI研究,预先评价对侧乳腺MR成像的BI-RADS分级,根据病灶中心及肿块的形态学表现、非肿块样病变的增强方式及血流动力学特征,判断恶性乳腺病变的预测值。     

乳腺MRI成簇环状非肿块强化病变的恶性风险预测模型构建与评估

目的 构建乳腺成簇环状非肿块强化病变的恶性风险预测模型,并评估该模型的预测效果。方法 回顾性分析行MRI检查并经手术或活检病理证实的良、恶性乳腺成簇环状非肿块强化病灶共107个,采用多因素Logistic回归分析筛选恶性病变的危险因素,采用R软件构建预测恶性病变的列线图模型,分别使用受试者工作特征曲线、校准曲线、决策曲线分析评估模型的区分度、校准度、临床实用性。结果 单因素分析显示,最大径、ADC值、早期强化率及总体分布特征、时间信号强度曲线(TIC)类型差异具有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归分析显示,ADC值、最大径、TIC类型是成簇环状非肿块强化恶性病变的独立危险因素(P<0.05)。列线图模型预测评估的区分度曲线下面积为0.911,对应的敏感度、特异度分别为89.10%、85.20%;校准曲线预测值与实际值基本一致,Hosmer-Lemeshow拟合优度检验χ²=13.27,P>0.05;与各独立危险因素比较,模型的决策曲线离两种极端情况最远,在阈值0～80%区间内体现出更高的净获益。结论 ADC值、最大径、TIC类...     

乳腺病变术前MRI误诊分析

目的：分析乳腺病变术前 MRI 漏诊、高估、低估病例的临床、影像及病理特点,探讨 MRI 误诊原因。方法：回顾性分析行乳腺 MRI 检查并经手术病理证实的175名患者,共计222枚病灶的临床、影像及病理资料,分析其 MRI 表现特点并按 BI-RADS 分类进行评估;比较 MRI 对不同强化类型病灶诊断效能。以患者临床信息及 BI-RADS-MRI 词典为依据采用二元 logistic 回归分析建立模型预测病灶良恶性,并与评估结果对比,比较不同影像学表现对诊断结果的影响。结果：222枚病灶中良性161个、恶性61个。MRI 漏诊6个病理均为良性;低估4个病灶中3个含导管原位癌成分;高估14个病灶包括12个肿块型和2个非肿块强化病灶。ADC 值对肿块型病灶诊断效能高、AUC 达0．932,对非肿块强化病灶诊断效能较差;DCE-MRI 联合 DWI 诊断乳腺癌的敏感度93．4％,特异度91．3％,诊断准确度91．9％;MRI 对肿块型和非肿块强化病灶总体诊断效能无显著差异。结论：乳腺 DCE-MRI 联合 DWI 诊断乳腺恶性肿瘤的敏感度、特异度均较高,对肿块样强化与非肿块强化病灶的总体诊断效能相仿。低估的病灶病理以导管原位癌为主。医师进行 BI-RADS-MRI 分类评估时带有一定主观性,诊断结果有高估的趋势、同时减少大部分低估,对总体诊断准确性影响不大。     

应用乳腺影像报告和数据系统分析乳腺叶状肿瘤的影像表现

目的 应用乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)探讨乳腺叶状肿瘤的X线、超声及MRI表现,以期提高对该病的影像诊断能力.方法 收集2004-2011年经手术病理证实的乳腺叶状肿瘤18例(20个病灶),其中良性6例,交界性5例,恶性7例.13例行乳腺X线摄影检查,13例做乳腺超声检查,4例行乳腺MRI检查.1例患者为单侧乳腺多发(3个)肿瘤,余17例为单发.按照BI-RADS术语,回顾性分析其影像表现及病变分类,并与大体及镜下病理表现对照.结果 无论良性、交界性还是恶性,影像表现为:除1例于X线摄影表现为局部致密及2例于超声表现为椭圆形,余肿块均为分叶状;边界清楚;＜5 cm肿块除1例回声不均匀,余回声(或信号)均匀,而＞5 cm者因囊变易回声(或信号)不均匀;血供丰富;未见钙化;未侵犯乳头及皮肤;未见腋窝淋巴结转移.交界性及恶性者MRI动态增强曲线为III型,扩散加权成像表现为高信号,波谱见胆碱峰.BI-RADS病变分类多为4类.结论 应用BI-RADS有利于乳腺叶状肿瘤影像结果的综合比较.     

多参数MRI检查BI-RADS分类对乳腺疾病鉴别诊断价值

目的建立一种新的与BI-RADS分类相对应的多参数乳腺MRI诊断模式,探讨多参数乳腺MRI检查对乳腺良恶性疾病的鉴别诊断价值。方法回顾分析290例乳腺疾病患者,共309个经病理证实的乳腺病灶,根据其多平面重组、ADC值测量和TIC测量曲线数据进行BI-RADS分类并与病理结果进行对照分析,分别计算癌前病变纳入良、恶性组的灵敏度和特异度。结果本组病例中多参数MRI联合BI-RADS分类对乳腺疾病鉴别诊断的敏感度和特异度分别为:1)将癌前病变纳入良性病灶、在MRI将4类归为良性组为86.6%和85.0%;2)将癌前病变纳入恶性病灶、在MRI将4类归为良性组为93.3%和66.9%,高于其它组合。病理诊断为癌前病变的治疗建议为手术切除或随访,BI-RADS1-3类对随访病灶的阳性预测值(PPV)为88.2%,BI-RADS 5类对可手术切除病灶的PPV为93.3%,而将癌前病变纳入恶性病灶后,BI-RADS 4类对恶性的PPV为48.0%。结论建立乳腺疾病MRI多参数诊断模型能更精确地判断乳腺病灶良性、癌前病变和恶性特征,对鉴别乳腺良恶性疾病有良好的应用价值。     

MRI乳腺影像报告和数据系统在非肿块强化病变中的诊断价值研究

目的 探讨MRI乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)在非肿块强化病变的诊断和鉴别诊断价值.方法 搜集2010年10月至2013年1月接受MRI检查并经病理证实或临床随诊1年以上的203例非肿块强化患者资料,根据BI-RADS分类研究其动态增强形态学特征和时问-信号强度曲线(TIC)、进行分类并与病理学结果相对照.结果 203例患者中共209个非肿块强化病灶,良性病变58个(27.75％),恶性病变151个(72.25％).良性病变中以腺病最多,占25.86％(15/58);恶性病变中浸润性导管癌最多,占47.68％(72/151),且均伴有导管原位癌成分.在形态学上,良恶性病变在局灶性分布、节段性分布、簇状环形强化间的差异有统计学意义(P值分别为0.001、0.003、0.010);良恶性病变在TIC类型Ⅰ型和Ⅲ型的差异有统计学意义(P值分别为0.000、0.018).恶性病变的危险性相关因素包括节段性分布、簇状环形强化、TIC为Ⅲ型(OR值分别为3.5、4.22、2.48).MRI BI-RADS分类对非肿块恶性病变诊断的敏感性、特异性、准确性分别为94.04％、55.17％、83.25％.结论 MRI BI-RADS是诊断和鉴别诊断乳腺非肿块强化病变的有效方法,具有较高的敏感性和准确性,但特异性较低.     

MRI对乳腺恶性肿块切除术后残留病灶的评估

目的:探讨乳腺MRI对乳腺恶性肿块切除术后残留病灶的诊断价值。方法:回顾性分析2009年9月-2012年9月肿块切除术后病理为恶性,需再次手术的患者共87例,再次手术前均行MRI,运用BI-RADS分类标准对MRI表现进行评估。结果:87例中28例(28/87)经病理证实为病灶残留。BI-RADS分类为Ⅱ类或Ⅲ类的共42例,4例病灶残留,其中21例患者行乳腺保乳手术;BI-RADS分类为Ⅳ类或Ⅴ类的共45例,24例病灶残留,其中4例的患者行乳腺保乳手术。MRI诊断残留病灶的灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为85.7%、64.4%、53.3%和90.5%。MRI各种征象中导管样强化、节段性强化及结节样强化提示残留病灶的阳性预测值分别为77.8%、71.4%和54.5%。结论:MRI-BI-RADS分类标准有助于乳腺恶性肿块切除术后残留病灶的评估,导管样强化、节段性强化及结节样强化提示病灶残留。     

DCE-MRI联合MIP及乳腺钼靶X线摄影对乳腺非肿块样强化病变的诊断价值

目的 ：探讨动态对比增强MRI(DCE-MRI)联合MIP及乳腺钼靶X线摄影对乳腺非肿块样强化病变的鉴别诊断价值。方法：选取54例行DCE-MRI及乳腺钼靶X线摄影且经穿刺或手术病理证实的乳腺非肿块样强化患者为研究对象,分析DCE-MRI特征、MIP图像中的邻近血管征及乳腺钼靶X线摄影表现;以病理结果为金标准,评价各种检查方法 单独应用及联合应用对非肿块样强化病变良恶性的鉴别诊断效能。结果：54例中病理为恶性33例,良性21例。DCE-MRI的诊断敏感度75.8%,特异度76.2%,阳性预测值83.3%,阴性预测值66.7%,总符合率75.9%,约登指数0.52。DCE-MRI+MIP的诊断敏感度84.8%,特异度85.7%,阳性预测值90.3%,阴性预测值78.3%,总符合率85.2%,约登指数0.71。乳腺钼靶X线摄影的诊断敏感度30.3%,特异度95.2%,阳性预测值90.9%,阴性预测值46.5%,总符合率55.6%,约登指数0.26。DCE-MRI及MIP联合乳腺钼靶X线摄影的诊断敏感度96.9%,特异度90.5%,阳性预测值94.1%,阴性预测值95.0%,总符合率94.4...     

DCE-MRI及DWI对BI-RADS 4-5类病变的诊断价值

目的:探讨MRI的形态学特征、动态强化特征及弥散加权成像对BI-RADS 4-5类肿块性病变的诊断价值。方法:回顾分析69例经病理证实的初诊为BI-RADS 4-5类、未经治疗乳腺病变磁共振影像学特征,绘制时间-信号强度曲线,进行χ2检验或Fisher检验,测量病灶的ADC值,进行t检验并用ROC曲线分析。结果:69例病变中27例为良性,42例为恶性,BI-RADS 4-5类乳腺肿块性病变表现为边缘毛刺、环形强化、流出型曲线时恶性可能性高(P<0.05),病变形状和早期强化率均无统计学差异(P>0.05),ADC值存在统计学差异(t=4.903,P=0.000),最佳ADC诊断阈值为1.12×10-3 mm2/s,敏感性82.4%,特异性80.6%,产生假阳性的常见病变主要为纤维腺瘤、导管内乳头状瘤。结论:DWI与DCE-MRI结合对鉴别BI-RADS 4-5类病变具有重要价值,可调整部分病变的分类,对临床治疗具有指导意义。     

基于MRI征象及影像组学的列线图预测腮腺良性与恶性肿瘤的价值

目的建立并验证基于MRI征象和影像组学的列线图鉴别腮腺良性与恶性肿瘤的效能。方法回顾性收集2015年1月至2020年5月青岛大学附属医院86例经手术病理证实的腮腺肿瘤患者为训练集, 收集2013年1月至2020年1月香港大学深圳医院35例患者为独立外部验证集。采用logistic回归基于临床及MRI征象建立临床诊断模型。基于术前平扫T1WI和预饱和脂肪抑制T2WI(fs-T2WI)进行影像组学特征提取, 建立影像组学诊断模型。基于影像组学评分及临床诊断模型, 通过logistic回归建立影像组学+临床联合诊断模型及列线图。采用受试者操作特征(ROC)曲线评价各模型诊断腮腺良性与恶性肿瘤的效能, ROC曲线下面积(AUC)的比较采用DeLong检验。结果 Logistic回归结果显示, 腮腺深叶受累(OR值为3.285, P=0.040)和周围组织结构侵犯(OR值为15.919, P=0.013)是腮腺恶性肿瘤的独立影响因素, 将二者构建临床诊断模型。基于平扫T1WI和fs-T2WI, 共提取19个特征构建影像组学诊断模型。联合影像组学评分以及腮腺深叶受累、周围组织结构侵犯2个常规影像学...     

表观扩散系数对乳腺肿块样和非肿块样强化病变的诊断价值

目的：探讨ADC值及相对ADC值（rADC）对乳腺肿块样和非肿块样强化病变的诊断价值。方法：回顾性分析术经手术病理证实的171例乳腺病变患者（共177个病灶）的术前 MRI和DWI（b＝0和800s／mm2）资料,测量并比较（t检验）乳腺肿块和非肿块样良、恶性病变的ADC值及rADC值,采用受试者工作特征曲线（ROC）分析ADC值及rADC值在乳腺良、恶性病变定性诊断中的效能。结果：177个乳腺病变中良性病变112个,恶性病变65个;按病变形态分组,肿块性病变144个,非肿块性病变33个。肿块性病变中恶性47个,平均 ADC 值及平均 rADC 值分别为（1．06±0．27）×10－3mm2／s和0．62±0．17;良性97个,平均ADC 值及 rADC 值分别为（1．58±0．26）×10－3mm2／s 和0．91±0．17;ROC分析显示,以ADC值和rADC值分别为1．23×10－3mm2／s和0．72作为阈值,鉴别肿块样乳腺良、恶性病变的敏感度和特异度分别为85．1％、92．8％和80．9％、89．7％。33个非肿块性病变中恶性18个,平均ADC值及rADC值分别为（1．25±0．40）×10－3mm2／s 和0．76±0．25;良性15个,平均 ADC 值和 rADC 值分别为（1．50±0．18）×10－3mm2／s 和0．89±0．12;ROC分析显示,以ADC和rADC值分别为1．36×10－3mm2／s、0．84作为阈值,鉴别非肿块样乳腺良、恶性病变的敏感度和特异度分别为77．8％、80．0％和77．8％、73．3％。结论：根据ADC和rADC值可以鉴别乳腺良、恶性病变,ADC值的诊断价值略高于rADC值,对乳腺肿块性和非肿块性病变应采用不同的ADC。     

MRI随访在乳腺BI-RADS4类病变的诊断价值

目的采用MRI随访观察乳腺病灶的变化,评价MRI随访对乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)4类病变的临床诊治指导价值。资料与方法回顾性分析首次MRI诊断为BI-RADS 4类患者34例,间隔3周~1年,采用MRI随访观察病灶的稳定性,当病灶增强形态、表观扩散系数(ADC)值及增强时间-信号曲线(TIC)类型提示向恶性转化时,则分类升级并推荐患者进行活检或切除;反之,分类降级建议继续随访。结果被关注病灶共计36个,随访期间升级病灶19个,其中病理证实15例恶性、1例乳腺炎;10例保持分类不变,8例病理证实6例恶性;病灶降级7例,病理证实良性1例。结论利用MRI对BI-RADS 4类病灶进行随访,当病灶增强形态、ADC值及TIC类型其中之一提示向恶性转化时,需要及时行活检或外科处理,反之可以继续随访,这种随访方式可以避免乳腺病灶的过度处理。     

基于MRI征象及影像组学的列线图预测腮腺良性与恶性肿瘤的价值

目的建立并验证基于MRI征象和影像组学的列线图鉴别腮腺良性与恶性肿瘤的效能。方法回顾性收集2015年1月至2020年5月青岛大学附属医院86例经手术病理证实的腮腺肿瘤患者为训练集,收集2013年1月至2020年1月香港大学深圳医院35例患者为独立外部验证集。采用logistic回归基于临床及MRI征象建立临床诊断模型。基于术前平扫T1WI和预饱和脂肪抑制T2WI(fs-T2WI)进行影像组学特征提取,建立影像组学诊断模型。基于影像组学评分及临床诊断模型,通过logistic回归建立影像组学+临床联合诊断模型及列线图。采用受试者操作特征(ROC)曲线评价各模型诊断腮腺良性与恶性肿瘤的效能,ROC曲线下面积(AUC)的比较采用DeLong检验。结果Logistic回归结果显示,腮腺深叶受累(OR值为3.285,P=0.040)和周围组织结构侵犯(OR值为15.919,P=0.013)是腮腺恶性肿瘤的独立影响因素,将二者构建临床诊断模型。基于平扫T1WI和fs-T2WI,共提取19个特征构建影像组学诊断模型。联合影像组学评分以及腮腺深叶受累、周围组织结构侵犯2个常规影像学特征建立联合诊断模型及列线图。临床诊断模型、影像组学诊断模型、联合诊断模型在训练集和验证集中诊断腮腺良性与恶性肿瘤的AUC分别为0.758、0.951、0.953和0.752、0.941、0.964。在训练集和验证集中,影像组学诊断模型、联合诊断模型的AUC均高于临床诊断模型(训练集:Z=3.95、4.31,P均<0.001;验证集:Z=2.16、2.67,P=0.031、0.008),影像组学诊断模型、联合诊断模型间AUC差异无统计学意义(训练集:Z=0.39,P=0.697;验证集:Z=1.10,P=0.273)。结论本研究所建立的MRI影像组学模型以及由腮腺深叶受累、周围组织结构侵犯、MRI影像组学特征组成的联合诊断模型,能有效鉴别腮腺良恶性肿瘤,具有较高的预测效能。     

动态增强磁共振成像结合扩散加权成像诊断乳腺病变的多参数分析

目的分析乳腺良、恶性病变的形态学及血流动力学表现,结合表观扩散系数(ADC)探讨动态增强MRI(DCE-MRI)结合扩散加权成像(DWI)对乳腺病变的诊断价值。资料与方法对236个乳腺良、恶性病灶的形态学表现、血流动力学表现及ADC值进行单变量及多变量分析,分析有意义的恶性征象,建立回归模型。结果对于肿块性病变,肿块边缘、内部增强特征、时间-信号强度曲线类型、ADC值及1min增强率在良、恶性病变中差异有统计学意义(P<0.05),边缘不光滑、毛刺征、内部增强不均匀、廓清型曲线、ADC值<1.15×10-3mm2/s、1min增强率>105%为恶性征象。对于非肿块性病变,时间-信号强度曲线类型、ADC值及1min增强率在良、恶性病变中差异有统计学意义(P<0.05);廓清型曲线、ADC值<1.35×10-3mm2/s、1min增强率>75%为恶性征象。肿块和非肿块性病变诊断模型的敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值和诊断准确性分别为85.3%、84.6%、91.6%、74.6%、85.1%和82.0%、83.3%、91.1%、69.0%、82.4%。结论 DCE-MRI结合DWI诊断乳腺癌的敏感性和特异性高,有重要临床应用价值。     

锥光束乳腺增强CT影像特征与乳腺癌激素受体及HER-2表达状态的相关性

目的:探讨锥光束乳腺增强CT影像特征与乳腺癌激素受体及人表皮生长因子受体2(HER-2)表达状态的相关性。方法:回顾性搜集2019年1月-2022年6月在我院经病理证实的136例乳腺癌患者的临床(年龄及免疫组化结果)和术前锥光束乳腺增强CT(CBBCT)资料。其中,激素受体(PR、ER)阳性组82例,阴性组为54例;HER-2阳性组为47例,阴性组为89例。CBBCT影像特征主要包括肿块大小、形状、毛刺、可疑恶性钙化、肿块强化程度、内部强化特征、非肿块样强化、子灶、邻近皮肤回缩及乳头回缩。比较乳腺癌激素受体阳性组及阴性组、HER-2阳性组及阴性组之间CBBCT影像特征的差异。然后,采用二元logistic回归分析方法从影像特征中筛选出激素受体阳性及HER-2阳性乳腺癌的独立危险因素,构建相应的预测模型并绘制模型的列线图,使用ROC曲线、校正曲线及决策曲线分析(DCA)评估模型的预测效能。结果:与激素受体阴性组比较,阳性组的肿块较小,呈圆/卵圆形、毛刺征及皮肤回缩征更常见;二元logistic回归分析结果显示肿块大小(OR=0.964,95%CI:0.927～0.995)、形状(OR=0...     

非肿块型浸润性乳腺癌MRI征象与分子分型相关性研究

目的 探讨非肿块型浸润性乳腺癌MRI影像学表现与分子分型的关系。方法 选取并分析187例非肿块型浸润性乳腺癌患者MR图像，分析病灶的强化方式、分布、时间-信号强度曲线(TIC)、腋窝肿大淋巴结及表观扩散系数(ADC)与分子分型的关联。以病理结果为金标准，用方差分析分析不同分子分型ADC值差异；用χ²检验或Fisher确切概率法分析不同分子分型非肿块样强化病变强化方式、分布、TIC、腋窝肿大淋巴结组间差异。结果 非肿块样强化病变不同分子分型间强化方式、分布、腋窝肿大淋巴结差异有统计学意义(P<0.05),TIC与非肿块型浸润性乳腺癌分子分型差异无统计学意义(P>0.05);利用方差分析对不同分子分型ADC值进行比较，差异无统计学意义(F=0.694,P=0.597),按α=0.05水准不拒绝H0,尚不能认为各分子分型间ADC值存在不同。结论 非肿块型浸润性乳腺癌的MRI征象与分子分型存在一定相关性。     

超声特征联合临床病理指标构建列线图预测T1期乳腺癌腋窝淋巴结转移

【摘要】目的：建立联合原发病灶超声特征及临床病理指标预测T1期乳腺癌腋窝淋巴结转移风险的列线图并验证其临床价值。方法：回顾性分析2016年1月至2022年5月于石河子大学第一附属医院行手术及腋窝淋巴结清扫的536例T1期乳腺癌患者的超声资料及临床病理资料。通过单因素和多因素Logistic回归分析筛选出独立危险因素并制作列线图模型。运用ROC曲线、一致性指数、校准曲线验证列线图模型的区分度和一致性,决策曲线分析评估列线图模型的预测效能并使用Bootstrap重采样对模型进行内部验证。结果：多因素Logistic分析结果显示T1期乳腺癌肿块纵横比、Adler血流分级、T分期及HER-2表达状态是预测腋窝淋巴结转移的危险因素。基于以上4个指标构建列线图预测模型,其一致性指数为0.750（95%CI:0.704~0.796）。校准曲线、临床决策曲线分别提示模型一致性和临床应用效能良好。结论：联合原发病灶超声特征及临床病理指标所构建的列线图可有效预测T1期乳腺癌患者腋窝淋巴结转移风险,有助于为临床诊断、后期治疗及预后评估提供参考信息。     

129例乳腺导管内乳头状瘤的MRI表现分析

【摘要】目的：分析129例乳腺导管内乳头状瘤MRI影像特征,提高对该病的MRI影像认识和诊断水平。方法：回顾性分析2012年4月-2014年6月本院行乳腺MRI检查并经手术病理证实的129例乳腺导管内乳头状瘤的术前MRI影像表现,包括形态学特征、动态增强表现及BI-RADS 分类评估。结果：129例确诊病例中,MRI发现有异常强化病变113例,表现为结节肿块型强化病灶86例（66.67%）;非肿块强化病灶27例（20.93%）;导管扩张不伴异常强化11例（8.52%）;另外有5例MRI为阴性。113例强化病变动态增强表现为上升型强化27例（20.93%）,平台型强化41例（31.78%）,流出型强化45例（34.88%）。MRI评估BI-RADS 1~3类108例,BI-RADS 4类21例。结论：乳腺导管内乳头状瘤的MRI表现具有一定特点,术前MR检查有助于该病的诊断和定位,有较大临床应用价值;BI-RADS MRI评估分类有部分高估的可能。     

BI-RADS影像特征的预测模型在乳腺不可触及钙化病变中的价值

目的 探讨乳腺不可触及钙化病变患者的临床及BI-RADS-X线影像特征,建立Logistic多变量预测模型评估乳腺病变良恶性的概率,以提高乳腺不可触及钙化病变诊断准确率.方法 回顾性分析133例(147个病灶)乳腺不可触及钙化病变,先根据个人经验对病变的X线影像资料进行分析并做出BI-RADS评估分类,与病理对照绘制受试者工作特征(ROC)曲线.之后再对病变X线影像及临床特征进行单因素及多因素分析,筛选与良恶性相关的影响因素,建立Logistic模型并选取合适截点,绘制ROC曲线.最后比较术前BI-RADS分类与Logistic模型对乳腺病变诊断准确性的差别.结果 术前BI-RADS分类判断病变良恶性得到曲线下面积(AUC)为0.867 9.患者临床特征(年龄、位置、病变所在象限)及BI-RADS-X影像特征(分布方式、形态特征、病变部位腺体密度)单因素分析结果显示上述特征差异均有统计学差异;Logistic回归多因素分析示年龄、象限及形态特征差异有统计学意义,建立方程判断病变良恶性得到Logistic模型的AUC为0.906 3.结论 Logistic模型对乳腺病变诊断的准确性高于术前BI-RADS分类,对乳腺病变的正确诊断具有一定的参考价值.