Q-analysis实时弹性成像技术对乳腺良恶性病变鉴别诊断的应用价值

目的探讨Q-analysis实时弹性成像技术在诊断乳腺良恶性病变中的应用价值。方法选取2016年8月~2017年8月在连云港市第一人民医院行乳腺超声检查的乳腺结节患者79例,共94个结节,所有结节均获得明确病理结果。应用Q-analysis系统实时组织弹性定量分析,获得乳腺肿块的整体和局部弹性比值,并绘制受试者操作特性(ROC)曲线,分析结节整体及局部弹性比值的曲线下面积,确定诊断的最佳临界值及两种方法评估乳腺肿块良恶性的敏感度及特异度,并应用Z检验分析ROC曲线,比较两种方法在乳腺疾病诊断中的差异是否具有统计学意义。结果 94个病灶中良性肿块72个,恶性肿块22个。弹性图像显示良性结节的Q-analysis曲线较平稳,峰值较低;恶性结节曲线波动较大,峰值较高;乳腺恶性肿块与良性肿块的整体弹性比值分别为3.49±1.02、2.40±0.80,二者比较具有统计学意义(P0.05),恶性肿块与良性肿块的局部弹性比值分别为3.33±0.93、2.13±0.85,两者比较差异有统计学意义(P0.05);实时弹性分析乳腺病灶整体及局部弹性比率值法的ROC曲线下面积分别为0.795和0.893,两种方法分析比较,对良恶性的乳腺病变的鉴别诊断具有较高的准确性;乳腺病灶整体及局部临界值分别为3.2和2.6,其诊断的敏感度和特异度分别为86.36%、83.33%和95.45%、90.28%;两种方法对乳腺良恶性诊断效能的比较差异有统计学意义(Z=1.96,P=0.027)。结论 Q-analysis实时弹性分析技术可评估病灶的动态的实时的弹性图像征象,为乳腺病变良恶性的鉴别诊断提供依据,而且局部弹性比率值的敏感性及特异度优于整体弹性比率值。     

乳腺MR T1 WI动态增强与T2* WI首过灌注成像相结合对乳腺良恶性病变的鉴别价值

目的评价在单次乳腺MRI中,结合T1WI动态增强成像(dynamic contrast-enhanced T1-weighted imaging,DCE-T1WI)与T2*W首过灌注成像(T2*-weighted first-pass perfusion imaging,PWI-T2*WI)对乳腺良、恶性病变鉴别诊断的诊断价值。资料与方法 40例患者在一次乳腺MRI中,先进行DCE-T1WI,随后进行PWI-T2*WI。结果DCE-T1WI如果将流出型时间-信号强度曲线作为诊断病灶恶性的阈值,诊断敏感性为74.2%,特异性为88.9%。良、恶性病灶早期强化率差异有统计学意义(P<0.001)。如果将病灶早期强化率90%作为诊断恶性病灶的阈值,敏感性与特异性分别为83.9%、77.8%;PWI-T2*WI将病灶早期信号丢失率20%作为诊断恶性的阈值,敏感性、特异性分别为90.3%、92.9%。良、恶性病灶在PWI-T2*WI早期信号丢失率的重叠范围小于DCE-T1WI早期强化率的重叠范围。就乳腺良、恶性病灶的鉴别诊断价值而言,PWI-T2*WI中病灶早期信号丢失率高于DCE-T1WI病灶早期强化率(A值分别为0.910 vs 0.791,P=0.000)。结论 PWI-T2*WI在鉴别乳腺病灶的良、恶性方面有很高的特异性,在单次乳腺MRI中联合DCE-T1WI与PWI-T2*WI,能够提高乳腺癌诊断的准确性。     

IVIM磁共振成像对乳腺非肿块强化病变的诊断价值

【摘要】目的：探讨多b值双指数模型体素内不相干运动（IVIM）扩散加权磁共振成像对于乳腺非肿块强化病灶的鉴别诊断价值。方法：前瞻性研究2015年12月-2016年6月本院乳腺MRI检查拟诊为非肿块强化（NME）的患者,术前均行MRI常规序列成像及IVIM序列扫描,追踪所有手术患者的病理结果,最终入组经病理确诊的乳腺良性NME病变 20例（20个病灶）和恶性NME病变27例（30个病灶）。分别测量良恶性病灶组单指数模型DWI的表观扩散系数（ADC）和IVIM相关参数（灌注分数f、假性扩散系数D*和纯扩散系数D）,并进行比较;绘制两组ADC 值及IVIM相关参数值的受试者操作特征曲线（ROC）,分析两种不同指数模型诊断乳腺非肿块强化的最佳参数、诊断阈值和诊断价值。结果：恶性病灶的ADC值和D值［（1.06±0.27）×10-3mm2/s、（0.85±0.24）10-3mm2/s］均小于良性病灶［（1.32±0.23）×10-3mm2/s、（1.31±0.32）×10-3mm2/s］,f值［20.10%（13.38%,40.88%）］大于良性病灶［10.45%（6.28%,22.55%）］,差异均有统计学意义（P=0.001,P＜0.001,P=0.010）,两组间D*值差异无统计学意义（P=0.578）。ROC曲线分析得到D值的曲线下面积（AUC）最大,为0.908,而ADC和f值的AUC分别为0.794和0.717。当ADC取最佳诊断阈值1.15×10-3mm2/s时,诊断敏感度和特异度分别为76.9%和76.5%。当D取最佳诊断阈值1.03×10-3mm2/s时,诊断敏感度和特异度分别为85.0%和73.3%。当f取最佳诊断阈值13.60%时,诊断敏感度和特异度分别为76.7%和70.0%。结论：多b值双指数模型IVIM DWI参数中D、f值有助于乳腺非肿块强化良恶性病变的鉴别,其中D值诊断价值最大。     

磁共振动态增强灌注成像参数图在乳腺良恶性病变诊断中的价值

目的探讨乳腺良恶性病变在磁共振动态增强灌注成像参数图中的特征,评估其在乳腺良恶性病变鉴别诊断中的价值。方法收集乳腺病变患者108例共111个病灶,联合采用乳腺普通平扫、扩散加权成像(DWI)及动态对比增强MR成像(DCE-MRI)序列,绘制时间-信号强度曲线(TIC),通过软件处理获得Washin、Washout、PEI及Combine等4种乳腺灌注伪彩参数图像,分别测定病灶的表观扩散系数(ADC)值及各灌注参数值。参照病理结果,绘制ADC值及各灌注参数值的受试者工作特征曲线(ROC),比较ADC值及各灌注参数图的ROC曲线下面积(AUC)以及诊断乳腺癌的灵敏度和特异度。结果 ADC、Washin、Washout、PEI及Combine灌注参数图ROC曲线下面积分别0.887,0.657,0.896,0.669,0.710。ADC以1.2×10-3mm2/s为阈值,灵敏度和特异度分别为95.65%、76.19%,在良恶性病变的诊断差异有显著统计学意义(P0.01);Washin、Washout、PEI及Combinec参数图的灵敏度和特异度分别为98.6%,91.3%,76.8%,95.7%和47.6%,78.6%,59.5%,52.4%。各灌注参数值在良恶性病变的诊断差异均有统计学意义(P0.05)。结论磁共振动态增强灌注成像参数图特别是Washout图在乳腺良恶性病变的诊断中具有较高的应用价值,可为乳腺良恶性病变鉴别诊断提供重要的补充信息。     

扩散加权成像与传统磁共振成像联合诊断乳腺疾病

目的探讨扩散加权成像(DWI)与常规MRI征象联合诊断乳腺疾病的模式及诊断效能。资料与方法采用前瞻性研究,99例乳腺疾病患者共109个病变术前行3.0T乳腺MRI及DWI检查,经术后病理或长期随访确诊。乳腺良恶性病变的表观扩散系数(ADC)值进行同一观察者、不同观察者共3次测量,采用受试者操作特征曲线、串联并联诊断试验、机器学习探讨多参数联合对乳腺良恶性疾病的诊断效能。结果 ADC值的观察者内组内相关系数为0.950(95%CI 0.928~0.965);观察者间组内相关系数为0.937(95%CI 0.909~0.956);良性病变与恶性病变的ADC值分别为(1.447±0.377)×10-3 mm2/s、(1.054±0.255)×10-3 mm2/s,差异有统计学意义(P<0.05)。以ADC值1.125×10-3 mm2/s为阈值鉴别良恶性病变的敏感度和特异度分别为82.4%、74.1%,联合其他传统MRI征象可使敏感度、特异度高于单一ADC值诊断。结论 ADC值具有良好的可重复性和稳定性,ADC值与传统MRI征象联合应用可以更好地鉴别乳腺病灶的良恶性。     

MRI动态增强多参数指标对乳腺病变的诊断价值

目的探讨MRI动态增强多参数指标对乳腺良恶性病变的诊断价值。方法对有病理证实的100个乳腺病例行MRI动态增强扫描;统计分析磁共振动态增强乳腺疾病的强化方式、时间-信号强度曲线、最大密度投影、峰值时间、早期增强率、峰值强化率在良恶性诊断的差异;采用ROC曲线分析峰值时间、早期增强率、峰值强化率的诊断界值下对乳腺良恶性病变的诊断效能。结果乳腺良、恶性病变间的强化方式、TIC类型、MIP血供情况、峰值时间、早期增强率及峰值强化率分析结果具有统计学差异(P均0.05)。峰值时间、早期增强率及峰值强化率诊断阈值分别定为180s、100%、169%,对应的ROC曲线下面积为0.715、0.661、0.763。三个参数对乳腺良恶性病变诊断的灵敏度分别为71.05%,74.14%,78.05%,特异度分别为62.50%,56.10%,85.71%。结论 MRI动态增强各参数对诊断乳腺良、恶性病变都具有一定的诊断价值,MIP灵敏度最高,峰值强化率的特异度最高。而早期增强率的鉴别诊断意义不大,或需进一步研究。     

扩散敏感因子800时乳腺良恶性病变ADC界值的确定

目的：确定扩散敏感因子为800s/mm^2时乳腺良恶性病变的ADC界值,评价MR扩散加权成像（DWI）对乳腺良恶性病变鉴别诊断的价值。方法：回顾性分析经手术病理证实的70例（78个病灶）乳腺病变的DWI图像,其中良性病变26例（31个病灶）,恶性病变44例（47个病灶）。测量DWI图像上显示的病变表观扩散系数（ADC）值。通过ROC曲线确定ADC值的诊断阈值,并以此值进行鉴别诊断,同时计算ROC曲线下面积。结果：良恶性病变的ADC值均符合正态性分布,良恶性病变的ADC平均值分别为（1.46±0.26）×10^-3mm^2/s和（1.02±0.19）×10^-3mm^2/s,恶性病变的ADC值明显低于良性病变（P〈0.05）。约登指数最大法确定的ADC诊断阈值为1.28×10^-3mm^2/s,以此值进行鉴别诊断时的敏感度、特异度和诊断符合率分别为93.6%,75.9%,86.8%;阳性似然比最大法确定的ADC诊断阈值为1.035×103mm^2/s,以此值进行鉴别诊断时的敏感度、特异度和诊断符合率分别为46.8%,96.6%,65.8%;ROC曲线下面积为0.905（95%可信区间为0.836-0.975）。结论：扩散敏感因子为800s/mm^2时乳腺良恶性病变的ADC界值确定为1.28×10^-3mm^2/s,DWI的ADC值测定有助于乳腺良恶性病变的鉴别诊断。     

Value of Dynamic Contrast-Enhanced T1-weighted MR Imaging Combined With T2*-Weighted First-Pass Perfusion Imaging in Differential Diagnosis of Breast Tumors

目的 评价在单次乳腺MRI中,结合T1WI动态增强成像(dynamic contrast-enhanced T1-weighted imaging,DCE-T1WI)与T2*W首过灌注成像(T2*-weighted first-pass perfusion imaging,PWI-T2* WI)对乳腺良、恶性病变鉴别诊断的诊断价值.资料与方法 40例患者在一次乳腺MRI中,先进行DCE-T1WI,随后进行PWI-T2* WI.结果 DCE-T1WI如果将流出型时间-信号强度曲线作为诊断病灶恶性的阈值,诊断敏感性为74.2％,特异性为88.9％.良、恶性病灶早期强化率差异有统计学意义(P ＜0.001).如果将病灶早期强化率90％作为诊断恶性病灶的阈值,敏感性与特异性分别为83.9％、77.8％;PWI-T2* WI将病灶早期信号丢失率20％作为诊断恶性的阈值,敏感性、特异性分别为90.3％、92.9％.良、恶性病灶在PWI-T2* WI早期信号丢失率的重叠范围小于DCE-T1WI早期强化率的重叠范围.就乳腺良、恶性病灶的鉴别诊断价值而言,PWI-T2* WI中病灶早期信号丢失率高于DCE-T1WI病灶早期强化率(A值分别为0.910 vs 0.791,P＝0.000).结论 PWI-T2* WI在鉴别乳腺病灶的良、恶性方面有很高的特异性,在单次乳腺MRI中联合DCE-T1WI与PWI-T2*WI,能够提高乳腺癌诊断的准确性.     

数字钼靶X线摄影联合MRI动态增强扫描对含钙化灶乳腺良恶性病变的诊断价值

目的 :探讨数字钼靶X线摄影联合MRI动态增强扫描(DCE-MRI)对含钙化灶乳腺良恶性病变的诊断价值。方法 :回顾性分析60例含钙化灶乳腺病变患者,均行数字钼靶X线摄影及乳腺DCE-MRI检查,并与术后病理结果对照,分别计算数字钼靶X线摄影、DCE-MRI及两者联合诊断乳腺良恶性病变的敏感度、特异度及准确度。结果:本组中良性35例共40个病灶,恶性25例共28个病灶。数字钼靶X线摄影、DCE-MRI及两者联合鉴别乳腺良恶性病变的敏感度分别为71.43%、92.86%、96.43%,特异度分别为77.50%、92.50%、95.00%,准确度分别为75.00%、92.65%、95.59%。结论:数字钼靶X线摄影联合DCE-MRI对含钙化灶乳腺良恶性病变的鉴别诊断具有一定价值。     

应用MRI计算机辅助诊断系统(CAD) 评估乳腺小肿块血流动力学特征的价值

目的:探讨应用乳腺磁共振计算机辅助系统(MRICAD)评价乳腺小肿块血流动力学特征的价值.方法:回顾性分析行MRI检查并经组织学病理证实的肿块型乳腺病灶84个,肿块最大径≤2.0cm.利用CAD系统获得的血流动力学参数分析乳腺小肿块的良恶性特征,包括早期强化峰值、延迟期各曲线类型百分比及单一设定的最可疑恶性曲线类型,并比较CAD法和手动选取感兴趣区法(ROI法)对于鉴别乳腺小肿块良恶性的价值.结果:84个病灶中38个良性病灶,46个恶性病灶.CAD系统计算的良性病变和恶性病变的早期强化峰值平均值分别为(230.54±83.46)％(92％～442％)、(257.72±78.93) ％(89％～448％),两者间差异无统计学意义(P=0.138).在恶性病灶中流出型、平台型及流入型曲线所占百分比中位数分别为15.15％、20.00％、61.50％,良性病灶中流出型、平台型及流入型曲线所占百分比中位数分别为1.06％、10.08％、87.00％,差异有统计学意义(P＜0.001).单一设定的最可疑恶性曲线类型表现为流出型病灶共68个,其中良性24个,恶性44个;表现为平台型曲线的病灶共5个,其中良性3个,恶性2个;8个表现为流入型的病灶病理均为良性.当以单一设定的快速流出型曲线为诊断恶性病变的标准时,敏感度为95.7％,特异度为40.0％,ROC曲线下面积(AUC)为0.678(95％CI:0.555～0.801,P=0.006).CAD系统计算的延迟期流入型曲线所占百分比对于鉴别乳腺小肿块价值最高(AUC=0.798,95％CI:0.701～0.895,P＜0.001).当流入型曲线所占百分比＜81.50％时,其鉴别良恶性病变的敏感度为89.1％,特异度为60.0％,与ROI法(特异度为42.1％)相比显著提高了诊断乳腺小肿块的特异度(P=0.013).结论:利用MRI-CAD系统获得的完整病灶延迟期曲线百分比对鉴别乳腺小肿块的良恶性最有价值,与手动选取感兴趣区法相比可显著提高诊断特异度.     

动态增强磁共振联合扩散加权成像技术对乳腺环形强化病变的诊断应用价值研究

目的 探讨动态增强MRI(DCE-MRI)联合扩散加权成像(DWI)技术对乳腺环形强化病变的诊断应用价值.方法 搜集经病理证实的乳腺环形强化病变28例,共30个病灶(良性17个,恶性13个),术前行磁共振扫描.统计病变的动态增强MRI征象(形态学特点、时间-信号曲线)及扩散加权成像参数(表观扩散系数值),并运用x2检验及t检验分析良恶性组差异;采用二分类Logistic回归分析获得与乳腺环形强化病变良恶性相关的危险因素.将DCE-MRI及DWI纳入不同的诊断模型,并评价其诊断准确性.结果 动态增强MRI征象(包括形态、边缘、周围供血血管及时间-信号曲线)及扩散加权成像参数在乳腺良、恶性环形强化病变中有显著性差异(P＜0.05);且经二分类Logistic回归分析提示这些征象及参数均为鉴别良恶性乳腺环形强化病变有意义的参数.当表观扩散系数(ADC)值取1.05×10-3mm2/s作为乳腺恶性环形强化病变的诊断阈值时,敏感性及特异性分别为92.3％、70.6％(P=0.001).DCE-MRI联合DWI可进一步提高乳腺环形强化病变的诊断准确性,其敏感性、特异性及符合率分别为94.1％、76.9％及86.7％.结论 动态增强MRI联合DWI技术,可明显提高乳腺环形强化病变的定性诊断价值.     

动态增强MRI检查分级评估良恶性乳腺团块型病灶的价值

目的 探讨鉴别乳腺良恶性病灶的客观评分方法,为乳腺团块型病灶的良恶性判断提供客观评价依据.方法 将第4版乳腺影像和报告系统(BI-RADS)的MR部分对团块型病灶的描述作为病灶评价指标对188个高血供团块型病灶评分,根据评分结果与病理结果进行ROC曲线分析,计算曲线下面积并计算最佳良恶性诊断阈值;根据最佳诊断阈值及病灶良恶性倾向将病灶归入Ⅰ～Ⅴ级(Ⅰ级阴性、Ⅱ级良性、Ⅲ级可能良性、Ⅳ级可疑恶性、Ⅴ级高度提示恶性),最后检测评分方法诊断恶性团块型病灶的敏感度和特异度.结果 病理证实188个高血供病灶中有91个恶性,97个良性.ROC曲线下面积为0.938±0.016,评分法鉴别病灶良恶性的最佳阈值为5分.病灶分级结果为Ⅱ级24例、Ⅲ级72例、Ⅳ级54例、Ⅴ级38例.评分法诊断恶性乳腺团块型病灶的敏感度为87.91％,特异度为87.62％.除去Ⅲ级中3例假阴性的导管原位癌,特异度提高到90.90％.结论 建立在多参数标准化分析基础上的评分方法有助于客观判读乳腺动态增强MR影像.     

磁共振动态增强联合扩散加权成像对乳腺良恶性病变的诊断价值

【摘要】目的：探讨磁共振动态增强（DCE-MRI）及扩散加权成像（DWI）对乳腺良恶性病变的定性诊断价值。方法：回顾性分析经手术病理证实的122例乳腺病变患者的临床和影像学资料，所有病例术前行双乳MRI检查。分析病灶的形状、边界、强化方式、早期强化率（EER）、时间-信号强度曲线（TIC）及表观扩散系数（ADC）值，参照Fischer评分标准对影像表现进行评分，根据乳腺影像报告与数据系统第5版（BI-RADS）进行分类诊断。与病理结果对照，计算DCE-MRI、DWI、DCE联合DWI对乳腺病变的诊断敏感度、特异度和符合率，并采用ROC曲线分析其诊断效能。结果：122例中恶性80例，良性42例。DCE-MRI诊断敏感度为87.5%，特异度87.5%，符合率86.9%。以恶性病变ADC值的95%可信区间上限1.225×10-3mm2/s作为鉴别诊断阈值，敏感度为85.7%，特异度78.9%，符合率83.6%。DCE联合DWI的诊断敏感度达93.8%，特异度90.5%，符合率92.6%。DCE联合DWI鉴别乳腺良恶性病变的AUC（0.915）高于单独诊断（0.866，0.855）。结论：DCE-MRI鉴别乳腺良恶性病变的诊断效能较高，DWI可提供辅助诊断信息，DCE与DWI联合诊断能明显提高对乳腺病变的术前定性诊断准确性。     

广角DBT与MRI在致密型乳腺恶性肿瘤的影像学特征及诊断

目的 对比广角数字乳腺断层摄影(DBT)与MRI在致密型乳腺恶性肿瘤的影像学特征及诊断效能。方法分析我院行DBT及MRI检查的126例致密型乳腺(不均匀致密类+高度致密类)患者的影像学资料。观察病灶的影像学特征，以病理结果绘制ROC曲线，分析两种检查方法的诊断效能。结果 126例(126个病灶)致密型乳腺患者中不均匀致密c类93例(73.8%),高度致密d类33例(26.2%),乳腺癌病灶71个(56.4%),良性病灶55个(43.6%);2位阅片医师分别应用DBT和MRI对乳腺癌诊断准确性Kappa值为0.792,两者检查可靠度较好。广角DBT对致密型乳腺良恶性病变诊断的敏感度(84.5%)、特异度(89.1%)、准确率(86.5%),致密型乳腺良恶性病变在动态增强乳腺MRI诊断的敏感度(93.0%)、特异度(87.3%)、准确率(90.5%);ROC曲线显示DBT、MRI的AUC分别为0.893、0.870,二者比较差异无统计学意义(Z=0.924,P>0.05)。结论 广角DBT具有与MR相近的诊断致密型乳腺肿块的效能，对于致密型乳腺癌是一种可靠简便快捷的常规检查手段。     

磁共振扩散峰度成像在乳腺良恶性病变鉴别诊断中的价值

【摘要】目的：探讨磁共振扩散峰度成像（DKI）在乳腺良恶性病变鉴别诊断中的价值。方法：回顾性分析经穿刺活检或手术病理证实的45例乳腺病变患者的病例资料。45例患者共53个病灶,其中良性病灶31个（23例）,恶性病灶22个（22例）,所有患者均行双侧乳腺的常规MRI检查及DKI扫描,通过后处理工作站获得乳腺良、恶性病变组织的平均峰度（MK）、轴向峰度（AK）、径向峰度（RK）值。采用Mann-Whitney U秩和检验比较MK、AK及RK值在乳腺良、恶性病变中的统计学差异。采用受试者操作特性（ROC）曲线评价上述参数对乳腺良、恶性病变的诊断效能。结果：乳腺恶性病变的MK、AK及RK值均明显高于良性病变,且差异均具有统计学意义（P均<0.001）。MK、AK、RK的ROC曲线下面积(AUC)分别是0.886、0.930、0.881;良恶性诊断界值分别为0.45900、0.7250、0.3430;敏感度分别为95.6%、86.4%、90.9%;特异度分别为64.5 %、87.1%、66.7%。结论：DKI获得的MK、AK、RK在乳腺良恶性病变的鉴别诊断中具有一定的价值。     

MRI结合数字化钼靶诊断乳腺癌的临床研究

目的:评价数字化钼靶与动态增强MRI检查及其联合应用对乳腺癌的诊断价值.方法:67例患者共78个经手术病理证实的乳腺病灶(恶性32个,良性46个),均经数字化钼靶及MRI检查(包括T1WI、T2WI、DWI和动态增强扫描)并进行BI-RADS分级,计算2种方法以及联合应用诊断乳腺病变的敏感度和特异度.结果:数字化钼靶和MRI对乳腺癌检出的敏感度分别为78.13%和93.75%,差异无统计学意义(P》0.05);两者对乳腺癌诊断的特异度分别为73.91%和89.13%,差异有统计学意义(P《0.05);两种方法联合运用检出病变的敏感度为98.63%,特异度为97.16%.结论:数字化钼靶摄片与MRI的联合应用有助于提高对乳腺癌的诊断准确性.     

MR重T2W首次通过灌注成像鉴别乳腺良恶性肿瘤的价值初探

目的　评价在同 1次检查中T1W动态增强成像之后进行重T2 W (T 2 W )首次通过灌注成像的可行性 ,以及后者在鉴别乳腺良恶性肿瘤方面的诊断价值。方法　 2 9例乳腺病患者在T1W动态增强后进一步行病灶局部的T 2 W首次通过灌注成像 ,分别根据病灶T1W动态增强的早期强化程度和T 2 W首次通过灌注成像的早期信号丢失程度判定病灶的良恶性 ,计算其敏感度、特异度 ,以进行两方法间的比较。结果　应用T1W动态增强成像序列 ,良、恶性病变的信号强度增加率之间差异有显著性意义 (t=2 5 6 3,P =0 0 16 ) ,但两者的早期增强程度范围有很大的重叠 ;早期增强率诊断的敏感度为 94 % ,特异度仅为 2 5 %。应用T 2 W首次通过灌注成像序列 ,良、恶性病变之间的T2 信号强度丢失程度差异有非常显著性意义 (t=4 777,P <0 0 0 1) ,良、恶性病变的早期信号丢失率之间重叠很少 ;早期信号丢失率诊断的敏感度为 88% ,特异度为 75 %。结论　T 2 W首次通过灌注成像在鉴别良恶性乳腺肿瘤方面具有较高特异度 ;在同一患者中 ,T 2 W首次通过灌注成像结合T1W动态增强成像检查是可行的 ,可以提高乳腺MR成像的诊断准确性。     

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。     

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。     

体素内不相干运动联合扩散峰度成像模型对乳腺良恶性病灶的鉴别诊断价值

目的:探讨体素内不相干运动(IVIM)技术联合扩散峰度成像(DKI)对乳腺良恶性病变的鉴别诊断价值.方法:137例女性患者(共153个病灶)行双侧乳腺多b值DWI检查(b=0～2000 s/mm2);分别使用IVIM、DKI模型获得病灶的真性扩散系数(D)、灌注相关扩散系数(D*)、灌注分数(f)以及平均扩散峰度系数(MK)、平均扩散系数(MD)和ADC值.分析这些参数在乳腺良恶性病变中的变化规律,采用受试者工作特性曲线(ROC)评估各参数的诊断效能.结果:良恶性病灶的D、f、MK、ADC和MD值的中位数差异有统计学意义(P值分别为0.000、0.020、0.000、0.000和0.000),良恶性病灶D*值的差异无统计学意义(P=0.480).D值与和MK、ADC和MD值在鉴别乳腺良恶性病变中的可靠性相当,两两比较差异无统计学意义(P值均大于0.1).当MK值及D、ADC和MD值的阈值分别取0.8073及0.9536×10-3、1.1436×10-3和1.5657×10 3mm2/s时,鉴别良恶性病灶的敏感度和特异度依次分别为(95.7％,84.2％)及(95.7％,81.6％)、(96.5％,84.2％)和(93.9％,84.2％).ROC曲线分析得出D值的诊断效能最大(AUC=0.91).联合D值和MK值的AUC这0.92.结论:采用1VIM和DKI模型获得的相关参数有助于乳腺良恶性病灶的鉴别,以IVIM模型中的真性扩散系数的诊断敏感性和特异性较高,联合真性扩散系数和扩散峰度系数的诊断效能最高.