磁共振动态增强成像联合扩散加权成像对乳腺良恶性疾病鉴别诊断价值

目的探讨磁共振动态增强成像中的动态增强时间信号强度曲线(time-signal intensitycurve,TIC)类型、早期强化率及扩散成像的表观扩散系数(apparentdiffusion coefficient,ADC)值在乳腺良、恶性病变中的鉴别诊断价值。材料与方法回顾性分析2017年4月至2019年4月中国医学科学院肿瘤医院深圳医院140个经病理证实的乳腺病灶的术前磁共振以及临床病理资料,依据病理分为良性病变组及恶性病变组。比较乳腺良、恶性病变间的TIC类型及早期强化率有无差异;并比较两组间ADC值的差异性。结果140个病灶中良性病变43个病灶,恶性病变97个病灶。乳腺良、恶性病变的TIC类型、第一期早期强化率类型差异具有统计学意义(P<0.05)。乳腺恶性病变平均ADC值[(0.965±0.215)×10^-3 mm^2/s]低于良性病变平均ADC值[(1.335±0.266)×10^-3 mm^2/s],两者间差异有统计学意义(P<0.05),ADC阈值取1.085×10^-3mm^2/s时,曲线下面积最大为0.857,其鉴别乳腺良、恶性病变的敏感性为73.2%,特异性为86.0%,准确性为77.1%。TIC曲线、第一期早期强化率及ADC三者联合诊断,诊断乳腺良、恶性病变的敏感性为83.5%,特异性为79.1%,准确性为78.5%,曲线下面积AUC为0.882,高于其他三者单独诊断的曲线下面积(0.728、0.562、0.857)。结论动态增强成像中的TIC曲线类型及第一期早期强化率与扩散加权成像的ADC值三者联合进行诊断,对乳腺良、恶性病变的鉴别诊断具有较好的价值。     

磁共振动态增强与弥散加权成像多参数鉴别乳腺良恶性病变的诊断价值

目的评估磁共振弥散加权成像(DWI)辅助动态对比增强(DCE-MRI)血流动力学参数联合应用对于鉴别乳腺良恶性病灶的诊断价值。方法 32例患者共42个病灶接受了DCE-MRI及DWI检查。影像学评估内容包括病灶大小、ADC值、初始强化峰值。结果在15个良性病灶及27个恶性病灶中,良性病灶的平均大小与初始强化峰值显著小于恶性病灶;良性病灶的ADC值高于恶性病灶。病灶大小、ADC值、初始强化峰值三者联合应用的AUC值为0.88,均高于每个指标单独应用时的AUC值。结论应用ADC值联合动态增强多参数鉴别乳腺良恶性病灶,较每个指标参数单独应用时具有更大的诊断价值。     

DWI联合TIC鉴别乳腺良恶性病变的临床价值

目的探讨扩散加权成像(DWI)联合动态增强时间-信号强度曲线(TIC)在乳腺良恶性病变鉴别中的应用价值。方法回顾性分析濮阳市中医医院2018年7月至2019年7月收治的70例乳腺病变患者的临床资料,均于术前行常规核磁共振成像(MRI)检查,并实施动态对比增强技术(DCE)及DWI检查,计算表观扩散系数(ADC)及TIC,分析DWI联合TIC对乳腺疾病良恶性的鉴别价值。结果良性病灶病变的感兴趣区(ROI)平均ADC值高于恶性病灶,差异有统计学意义(P<0.05);联合诊断的诊断准确度分别高于ADC单项诊断及TIC曲线分型单项诊断,差异有统计学意义(P<0.05)。结论DWI联合TIC曲线可有效鉴别乳腺疾病良恶性,较单项诊断有明显优势。     

3．0T磁共振动态增强曲线与早期强化率对乳腺病变良恶性的鉴别诊断价值

目的探讨3．0T磁共振动态增强曲线类型与早期强化率对乳腺病变良恶性的鉴别诊断价值。方法对40例乳腺病变患者（均经病理证实）的MRI平扫及动态增强扫描影像学资料进行回顾分析。观察分析病变增强后血流动力学特点,包括时间一信号强度曲线（TIC）及96s、144S早期强化率。结果对乳腺病变良恶性的诊断：时间信号强度曲线的灵敏度为0．842,特异度为0．762,AUC值（ROC工作曲线下面积）为0．8083;96S早期强化率（％）的灵敏度为0．526,特异度为0．857,舯C值为0．7193;144S早期强化率（％）的灵敏度为0．737,特异度为0．857,AUC值为0．8534。结论在诊断乳腺病变的良恶性方面,96S、144s早期强化率与时间一信号强度曲线类型三者相比：96S、144S早期强化率的特异度较高;时间一信号强度曲线类型的灵敏度较高;144S早期强化率的AUC最大,即144S早期强化率的诊断价值最佳。     

采用表观扩散系数直方图分析法诊断乳腺肿块样病变的价值

目的:探讨MRI表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)直方图分析法鉴别诊断乳腺肿块样病变良恶性的价值。方法:回顾性分析91例乳腺肿块患者(单发病灶82例、多发病灶8例;总病灶104个,良性病变25个、恶性病变79个)资料。所有患者均行3.0 T乳腺MRI增强和扩散加权成像(diffusion weighted imaging,DWI)扫描,并与病理结果对照。采用Medlab软件对ADC图进行直方图分析,观察肿块的直方图特征并获得直方图参数,包括各百分比ADC、平均ADC(ADCmean)、最小ADC(ADCmin)、最大ADC(ADCmax)、偏度及峰度。采用t检验分析良恶性病变的直方图各参数,采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析各参数的鉴别诊断效能。结果:恶性病变各ADC值均小于良性病变,除ADCmax(P=0.113)外差异均具有统计学意义(P0.05)。恶性病变的偏度系数、峰度系数高于良性病变,但无统计学差异(P=0.191、0.165)。25th ADC的曲线下面积(area under curve,AUC)最大,为0.814,灵敏度、特异度分别为0.88、0.696。ADCmean为0.92×10-3 mm2/s时AUC为0.79,灵敏度、特异度分别为0.92、0.658。结论:ADC直方图分析可为诊断乳腺肿块样病变提供更多定量信息,对鉴别病变良恶性具有一定价值。     

DCE-MRI联合IVIM-DWI鉴别诊断乳腺良恶性病变

目的 探讨动态增强MRI(DCE-MRI)联合体素内不相干运动DWI(IVIM-DWI)鉴别诊断乳腺良恶性病变的价值.方法 收集因乳腺病变接受DCE-MRI及IVIM-DWI检查的患者87例,经术后病理证实共93个病灶,其中良性病灶42个(良性组),恶性病灶51个(恶性组).对两组的DCE-MRI参数(病变形态、强化特点、峰值时间、最大增强斜率和TIC类型)及IVIM-DWI参数(f、D和D^*值)进行比较.采用多因素Logistic回归分析确定DCE-MRI、IVIM-DWI及二者联合鉴别诊断乳腺良恶性病变的独立影响因素.以病理诊断结果为金标准,绘制ROC曲线,并计算曲线下面积(AUC).结果 DCE-MRI、IVIM-DWI及二者联合诊断乳腺良恶性病变,纳入Logistic回归方程的独立影响因素分别为形态、TIC类型,D值,形态、TIC类型及D值.DCE-MRI、IVIM-DWI及二者联合鉴别诊断乳腺良恶性病变的敏感度、特异度、准确率分别为78.43%、71.43%、75.27%,70.59%、66.67%、68.82%,84.31%、78.57%、81.72%.3种方法的AUC分别为0.75、0.69、0.81.结论 DCE-MRI联合IVIM-DWI可提高鉴别诊断乳腺良恶性病变的效能.     

3.0T MR对乳腺X线摄影表现为单纯微小钙化病变的诊断价值

目的 探讨动态增强MRI（DCE-MRI）联合DWI对乳腺X线摄影表现为单纯微小钙化病变的诊断价值。方法 回顾性分析行全视野数字化乳腺X线摄影（FFDM）显示为BI-RADS 3~5类单纯微小钙化病变的患者101例（104个病变）。对患者均行乳腺FFDM和MR检查。计算病灶ADC值与正常腺体ADC值的比值（nADC值）。对病变进行BI-RADS分类。采用ROC曲线计算ADC和nADC鉴别乳腺良、恶性病变的诊断效能;分别计算FFDM、DCE-MRI和DCE-MRI联合nADC值3种方法诊断乳腺良、恶性病变的敏感度和特异度。结果 恶性病变40个,良性病变64个。ADC值及nADC值鉴别乳腺良、恶性病变的ROC曲线下面积分别为0.81和0.89。FFDM归为BI-RADS 3类病变,FFDM、DCE-MRI、DCE-MRI联合nADC值诊断乳腺恶性病变的特异度差异无统计学意义;对BI-RADS 4类病变3种方法诊断的敏感度差异无统计学意义,DCE-MRI诊断的特异度明显高于FFDM ,DCE-MRI联合nADC值诊断的特异度高于DCE-MRI。3种方法均正确诊断BI-RADS 5类病变。结论 对于FFDM检出的微小钙化病变,DCE-MRI联合nADC值有助于检出BI-RADS 4类的恶性病变。     

扩散峰度成像模型与传统扩散加权成像单指数模型鉴别乳腺肿块良恶性的对比分析

目的 对比分析扩散峰度成像（DKI）模型与传统DWI单指数模型对乳腺良恶性肿块的鉴别诊断价值。方法 对78例乳腺肿块患者于术前行MR检查,包括常规平扫、传统DWI、DKI及动态对比增强（DCE）扫描。通过传统DWI单指数模型获得病灶的ADC值,通过DKI模型获得病灶的平均扩散峰度（MK）及平均扩散系数（MD）值。采用独立样本t检验比较乳腺良恶性肿块间ADC、MK、MD值的差异。以ROC曲线评价ADC、MK和MD值对乳腺恶性肿块的诊断效能。并采用χ²检验比较MK、MD、MK联合MD值的曲线下面积（AUC）与ADC值的AUC间的差异。结果 78例共87个病灶,其中良性病灶29个,恶性病灶58个。恶性病灶的ADC和MD值明显低于良性病灶（P均<0.001）,MK值明显高于良性病灶（P<0.001）。良性及恶性病灶的MD值均高于其ADC值（P均<0.001）。以ADC值诊断乳腺恶性肿块的敏感度、特异度、准确率分别为86.21%、89.66%、87.36%;MK值的敏感度、特异度、准确率分别为84.48%、96.55%、88.51%;MD值的敏感度、特异度、准确率分别为82.76%、93.10%、89.66%。MK值的AUC及MK联合MD值的AUC均为0.94（P<0.05）,且均高于ADC值的AUC（χ²=5.90,P=0.02）,而MD与ADC值的AUC差异无统计学意义（χ²=0.15,P=0.70）。结论 相对于传统DWI单指数模型,DKI模型更有利于乳腺肿块良恶性的鉴别。     

乳腺叶状肿瘤MRI诊断价值

目的：分析乳腺叶状肿瘤的MRI特征,提高对本病MRI诊断及良恶性的鉴别水平.资料与方法：回顾性分析9例经手术病理证实的乳腺叶状肿瘤的MRI表现,包括形态学、平扫信号、动态增强TIC形态、DWI信号及ADC值特点.结果：9例乳腺叶状肿瘤中良性6例、交界性1例、恶性2例.6例良性病灶5例表现为分叶状,1例表现为卵圆形,MRI平扫T1WI均呈低信号,T2WI示4例呈不均匀高信号,2例呈均匀高信号,TIC Ⅰ型4例、Ⅱ型1例、Ⅲ型1例;1例交界性病灶为分叶状,T1WI及T2WI呈混杂信号,TIC呈Ⅲ型;2例恶性病灶为分叶状,T1WI呈低信号,T2WI呈不均匀高信号,1例TIC呈Ⅱ型,1例呈Ⅲ型.9例乳腺叶状肿瘤于DWI上均为高信号,5例ADC值低于鉴别乳腺良恶性病变的ADC界值.结论：MRI检查有助于乳腺叶状肿瘤的诊断,当病灶较大,其内出现裂隙、囊变或分隔,曲线呈Ⅱ型或Ⅲ型,ADC值明显低于正常腺体时,应考虑到交界性或恶性可能,但确诊仍需依靠组织病理学检查.     

3.0T MR扩散加权和动态增强对乳腺小肿块性病灶的诊断价值

目的 3.0T MR扩散加权(DWI)和动态增强(DCE)对乳腺小肿块性病灶的诊断价值。方法回顾性分析62例采用MRI扩散加权和动态增强检查的乳腺良恶性病灶,其横轴像最大长径为10mm。结果常规的MRI的敏感性100%,特异性75.9%,与良性病变相比,恶性病灶的ADC值显著降低。利用受试者工作特性曲线(ROC)分析得出良恶性病变ADC值的分界值是1.11×10-3mm2/s。动力学曲线分析揭示II、III型曲线多考虑恶性。结论研究表明DWI和DCE-MRI技术易于评估。通过DWI获得的表观扩散系数(ADC)值能够用来鉴别良恶性乳腺肿瘤,从而使MRI具有较高的诊断敏感性和特异性。而且,动态增强后测得的动力学曲线对乳腺良恶性肿瘤的鉴别亦提供了较准确的判断。     

基于Tirm序列纹理特征联合TIC曲线鉴别乳腺良恶性病变的价值

目的 探讨基于MRI T2反转恢复压脂(turbo inversion recovery magnitude,Tirm)序列图像灰度共生矩阵纹理特征联合动态增强时间-信号强度(time-signal intensity,TIC)曲线在鉴别乳腺良恶性病变中的价值.材料与方法 前瞻性收集经手术病理证实的52例乳腺良恶性病变患者(共64个病灶)的术前MRI资料,并绘制TIC曲线.采用MaZda软件于Tirm图像提取病灶的灰度共生矩阵纹理参数(gray level co-occurrence matrix,GLCM),比较乳腺良恶性病变参数之间的差异.绘制ROC曲线分析比较GLCM纹理参数、TIC曲线及二者联合对乳腺良恶性病变的鉴别诊断效能.结果 TIC曲线类型和GLCM参数中能量、对比度、平方和、均和、均差、熵、和熵、差熵在两者间差异有统计学意义(P<0.05).纹理参数中,均和的AUC最高(0.765),敏感度和特异度分别为75.8％、77.4％.TIC曲线的AUC为0.896,敏感度和特异度分别为97.0％、58.1％.GLCM参数联合TIC曲线的AUC为0.959,其敏感度、特异度分别为84.8％、96.8％.结论 基于Tirm序列灰度共生矩阵纹理特征联合TIC曲线能明显提高对乳腺病变的诊断效能,可以为术前诊断及鉴别诊断提供更多的影像学参考.     

DWI及动态增强MRI鉴别诊断舌良恶性病变

目的 评价DWI及动态增强MRI鉴别诊断舌良恶性病变的价值。方法 对75例经病理确诊的舌部病变患者行DWI和动态增强MRI。测量并比较舌良恶性病变病灶ADC值,绘制ROC曲线分析ADC值诊断舌恶性肿瘤效能;比较舌良恶性病变时间-信号强度曲线（TIC）分型差异。结果 舌恶性病变的ADC值[（1.12±0.21）×10^-3mm²/s]明显低于良性病变[（1.84±0.47）×10^-3mm²/s,P<0.001）;以ADC值1.30×10^-3mm²/s为阈值,诊断舌恶性病变的敏感度、特异度和准确率分别为90.70%、93.75%和92.00%,ROC曲线下面积为0.957。良性病变（除外8例囊肿）中19例（19/24,79.17%）TIC为Ⅲ型,5例（5/24,20.83%）为Ⅱ型;恶性病变中39例（39/43,90.70%）TIC为Ⅰ型,4例（4/43,9.30%）为Ⅱ型。结论 舌良恶性病变DWI和动态增强MRI具有不同特征,ADC值和TIC曲线有助于鉴别诊断两者。     

合成MRI联合弥散加权成像及DISCO增强鉴别BI-RADS 4类肿块良恶性

目的 观察合成MRI联合弥散加权成像(DWI)及基于笛卡尔采集的K空间共享三维容积快速动态成像(DISCO)增强扫描鉴别乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)4类肿块良、恶性的价值。方法 回顾性分析79例经穿刺活检或手术病理证实的乳腺肿瘤病灶,术前乳腺合成MRI(采用MAGiC技术)、DWI及DISCO增强图像共诊断89个BI-RADS 4类肿块,包括63个恶性病变(恶性组)及26个良性病变(良性组);比较组间MAGiC参数、表观弥散系数(ADC)、DISCO增强扫描病变形态学特征及时间-强度曲线(TIC)的差异。针对组间差异有统计学意义的参数,分别采用logistic回归分析和受试者工作特征(ROC)曲线评价MAGiC、DWI、DISCO增强参数及三者联合鉴别良恶性BI-RADS 4类肿块的效能。结果 组间病变形态、内部强化特征及TIC、ADC、T2及R2值差异均有统计学意义(P均＜0.05),其余参数差异均无统计学意义(P均＞0.05)。经logistic回归分析,基于MAGiC、DWI及增强DISCO建立模型。相关参数中,ADC鉴别BI-RADS 4类肿块的良恶性效能最高,曲线下面积(AUC)为0.845;而MAGIC+ADC+DISCO模型的诊断效能最高,AUC为0.908。结论 合成MRI、DWI及增强DISCO对鉴别BI-RADS 4类肿块良恶性均有一定价值;三者联合诊断效能更佳。     

弥散加权成像模型鉴别乳腺良恶性病变北大核心CSCD

目的观察弥散加权成像(DWI)单指数模型、体素内不相干运动(IVIM)和弥散峰度成像(DKI)模型鉴别乳腺良、恶性病变的价值。方法对临床疑诊乳腺病变的202例患者(215个病灶)采集乳腺DWI,b值取0、30、50、80、120、160、200、500、1000、1500及2000 s/mm^(2)。采用单指数模型、IVIM模型、DKI模型分析原始数据,比较乳腺良、恶性病变表观扩散系数(ADC)、IVIM参数灌注分数(IVIM-FP)、真实弥散系数(IVIM-D)及灌注相关弥散系数(IVIM-DP)和DKI参数平均峰度(DKI-K)及平均弥散率(DKI-D)的差异。将单因素分析结果显示P<0.10的变量纳入多因素逐步logistic回归分析,筛选鉴别乳腺良、恶性病变的最佳参数,并建立联合模型。以病理结果为标准,采用受试者工作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC),分析单一及联合参数鉴别乳腺良、恶性病变的效能。结果良性组54例(63个病灶),恶性组148例(152个病灶),组间ADC、IVIM-D、DKI-K和DKI-D差异均有统计学意义(P<0.001),IVIM-FP及IVIM-DP差异无统计学意义(P均>0.05)。ADC+DKI-K联合为鉴别乳腺良、恶性病变的最佳联合参数。ADC诊断乳腺良、恶性病变的效能最高,敏感度91.45%,特异度82.54%、准确率88.84%;其AUC 0.92,高于DKI-K及IVIM-DP(Z=4.72、6.78,P均<0.01),与IVIM-D、DKI-D、ADC+DKI-K差异均无统计学意义(Z=0.64、1.34、1.11,P=0.52、0.18、0.27)。结论DWI单指数模型、IVIM及DKI模型对鉴别乳腺良、恶性病变均有较高价值;DWI单一参数中,ADC诊断效能最佳,与联合参数模型相当。     

DWI联合MRI动态增强特征对乳腺癌的诊断价值

目的:探究DWI联合MRI动态增强特征对乳腺癌诊断的价值。方法:回顾性分析经手术病理证实的90例乳腺病变患者(共98个病灶)的临床及影像学资料,所有病例术前均行DWI和MRI动态增强检查,观察病灶的形态、强化方式、时间-信号强度曲线(TIC)以及病灶的表面扩散系数(ADC)值。结果:98个乳腺病灶中,良性病变39个,恶性病变59个。强化的方式:19个边缘强化(2个纤维腺瘤、15个乳腺癌、1个炎症、1个囊肿合并感染);5个导管状强化(4个导管癌、1个增生);3个无强化(乳腺囊肿);40个不均匀强化(30个乳腺癌、1个叶状肿瘤、6个纤维腺瘤、2个增生,1个脂肪坏死并纤维化);28个均匀性强化(10个乳腺癌、7个乳腺增生、8个纤维腺瘤、1个叶状肿瘤、2个导管内乳头状瘤);3个网状强化(2个乳腺炎、1个巨乳症)。时间-信号强度曲线(TIC):29个I型流入型,21个II型平台型,48个III型流出型。表面扩散系数(ADC)值:恶性病变的平均ADC值为(1.06±0.19)×10~(-3)mm~2/s,良性病变的平均ADC值为(1.60±0.20)×10~(-3)mm~2/s,P0.05,两者之间差异具有统计学意义,正常腺体的平均ADC值为(1.8+0.32)×10~(-3)mm~2/s。结论:DWI联合MRI动态增强扫描可对乳腺良恶性病变做出鉴别诊断,对乳腺癌的诊断具有重要的临床价值。     

MRI动态增强曲线、表观扩散系数及瘤周血管分析联合评价乳腺病变的价值

目的探讨MRI时间-信号强度曲线(TIC)、表观扩散系数(ADC)及邻近血管征(AVS)单独和联合应用评价乳腺的价值。方法回顾性分析2015年3月~2016年12月行3.0 T MRI检查并有明确病理结果的乳腺病变286例,其中乳腺癌186例,乳腺良性病变100例,分析其TIC类型、测量ADC值及判断AVS,分别计算不同方法以及两两、三种方法联合诊断乳腺病变的敏感性、特异性、符合率、阳性预测值、阴性预测值及曲线下面积,评价不同方法与病理结果的一致性。结果 TIC、ADC及AVS征三者联合评价乳腺良恶性病变时诊断价值及效能最高,敏感度94.6%,特异度93%,符合率94.1%,阳性预测值96.2%,阴性预测值90.3%,AUC达0.94,且与病理结果一致性好(Kappa值0.87),优于单独及两两联合诊断。结论 TIC、ADC及AVS三者联合能有效提高乳腺良恶性病变的诊断能力。     

ADC全容积直方图分析法鉴别乳腺良恶性肿块样病变

目的 探讨ADC全容积直方图分析法鉴别诊断乳腺良恶性肿块样病变的价值。方法 回顾性分析经手术及病理证实的88例乳腺肿块样病变患者,其中恶性57例、良性31例,均接受乳腺MR平扫+动态增强及DWI扫描,测量并记录ADC全容积直方图参数（包括多个百分位ADC值、ADC_min、ADC_max、ADC_mean、偏度、峰度及标准差）及常规平均ADC值。比较乳腺良恶性病变各ADC直方图参数及常规平均ADC值,采用ROC曲线分析评估各参数鉴别良恶性病变的效能。结果 良恶性病变ADC直方图参数（各ADC值、偏度、峰度、标准差）及常规平均ADC值差异均有统计学意义（P均<0.05）;其中第75、90百分位ADC值鉴别良恶性病变的AUC最高,为0.84。ADC直方图参数ADC_mean、第50百分位ADC值鉴别乳腺肿块样病变良恶性的AUC与常规平均ADC值的AUC比较差异均有统计学意义（P均<0.05）。结论 ADC全容积直方图可全面反映病灶整体信息,对鉴别乳腺良恶性病变具有一定价值。     

磁共振动态增强成像结合扩散加权成像对乳腺良恶性乳头状病变的鉴别诊断价值研究

目的 :分析乳腺乳头状病变的磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)表现,并进行良恶性鉴别诊断。方法:回顾性分析行乳腺MRI检查并经手术病理证实的乳头状病变病灶146个(良性106个,恶性40个),参照MRI BI-RADS 2013版分析病灶形态,使用Simenseaera 1.5 T后处理工作站获得时间信号强度曲线(time-signal intensity curve, TIC)及表观扩散系数(apparent diffusion coefficient, ADC)值,探讨其良恶性鉴别诊断的价值。结果:根据MRI强化情况,分为肿块型强化病灶90个和非肿块型强化病灶56个。肿块型强化病灶中,恶性病灶呈形态不规者则较良性更多见(100.0%比62.2%)(P0.05),肿块型良性病灶以边缘光滑为主54.1%(40/74),肿块型恶性病灶边缘毛刺为主(9/16)。良性肿块型病灶直径以1 cm以内为主59.5%(44/74),恶性肿块型病灶直径以1～5 cm为主100.0%(16/16)(P0.05)。良性肿块型强化病灶以均匀强化为主47.3%(35/74),恶性肿块型病灶以不均匀强化为主75.0%(12/16)(P0.001)。非肿块型强化病灶中,良恶性乳头状病变均以节段分布为主(良性56.3%比恶性62.5%),恶性病灶区域或弥漫分布较良性病灶多见(25.0%比6.3%)(P0.05),良性病灶局灶分布较恶性病灶多见(37.5%比12.5%)(P0.05)。良恶性乳头状病变的TIC均以平台型及流出型为主(71.7%比95.0%)(P0.05)。恶性病灶以囊性为主者(实性占比25%)较良性病灶更多见(10.0%比0.9%)(P0.05)。良恶性乳头状病变均多见导管扩张(62.3%比75.0%)。良性乳头状病变的平均ADC值约1.13×10-3mm2/s,恶性乳头状病变的平均ADC值约0.95×10-3mm2/s (P0.05);区分两者的最佳临界值为0.96×10-3mm2/s。结论:乳头状病变肿块型病灶的形态、边缘、直径、强化方式,非肿块型病灶的分布及ADC值,对于乳腺良恶性乳头状病变有鉴别诊断价值。     

MRI乳腺动态增强扫描在乳腺良恶性病变中的诊断价值研究

目的:探讨MRI乳腺动态增强扫描诊断鉴别乳腺良恶性病变的临床价值。方法:择取2017年6月—2019年6月我院收治的55例乳腺疾病患者,全部患者均以MRI进行乳腺检查,行常规平扫、扩散加权成像扫描和动态多期增强扫描,观察并分析病变形态学与血流动力学,以手术病理或临床随访结果为金标准,评价MRI诊断鉴别乳腺良恶性病变的临床效果。结果:55例患者检出乳腺异常强化病灶59个,包括非肿块性36个,肿块性20个,局灶性3个。良性病变时间信号强度曲线以缓慢上升型为主,恶性病变以廓清型为主,分布差异有统计学意义(P<0.05),以平台型和廓清型曲线诊断乳腺恶性病变,灵敏度85.19%,特异度62.50%,准确性72.88%,以廓清型曲线诊断乳腺恶性病变,灵敏度55.56%,特异度90.63%,准确性74.58%,准确性无统计学差异(P>0.05)。恶性病变早期增强率(208.9±64.2)%,相对最大增强率(2.32±0.51)%/s,乳腺血管评分(2.22±0.87)分,均高于良性病变,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:MRI动态增强扫描可以有效显示异常强化病灶的形态学特征与血流动力学参数,与病理基础存在一定相关性,能够为乳腺良恶性病变鉴别诊断提供有价值的影像学依据,值得推广使用。     

超声造影和乳腺磁共振对乳腺结节诊断良恶性的对比研究

目的 对比超声造影（Contrast-enhanced ultrasound,CEUS）和乳腺磁共振（Magnetic Resonance Imaging,MRI）对乳腺结节诊断良恶性的价值。方法 回顾性选取2022年1月至2022年12月在本院门诊收治的乳腺结节患者98例，均完善MRI与CEUS以及手术病理检查。以手术病理为金标准，利用kappa一致性分析MRI与CEUS鉴别良恶性乳腺结节的价值，利用ROC曲线比较两者的临床诊断效能。并对良恶性乳腺结节CEUS特征进行观察。结果 病理结果示，98例患者均为单发病灶，其中恶性结节25个（25.51%），良性结节73个（74.49%）。乳腺MRI确诊21个恶性结节，61个良性结节，与病理结果比较，敏感度为84.00%，特异度为83.56%，准确度为83.67%,Kappa值为0.611。乳腺CEUS确诊19个恶性结节，63个良性结节，与病理结果比较，敏感度为76.00%，特异度为86.30%，准确度为83.67%,Kappa值为0.592。乳腺MRI与CEUS鉴别良恶性结节的AUC比较无差异（P>0.05）。恶性结节在增强范围扩大、...