改良Fischer’s评分法对乳腺疾病的诊断价值

目的:探讨乳腺MRI改良Fischer’s评分法在鉴别乳腺良恶性病变中的应用价值。方法:104例患者(共109个病灶)均行常规MRI平扫、动态增强扫描及DWI检查,均经手术或穿刺活检证实。Fischer’s评分法及改良Fischer’s评分法按MRI乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS-MIR)分级判定良恶性。计算并比较Fischer’s评分法及改良Fischer’s评分法对乳腺疾病的诊断效能。结果:Fischer’s评分法对乳腺疾病的诊断敏感度、特异度、准确率分别为100%、67.9%、84.4%;改良Fischer’s评分法的诊断敏感度、特异度、准确率分别为100%、79.2%、89.9%。结论:改良Fischer’s评分法能明显提高MRI对乳腺疾病的诊断特异性和准确率,且保持了很高的诊断敏感性。     

扩散加权成像区分肺良恶性病变的价值

目的:探讨磁共振扩散加权成像(DWI)在肺部良恶性结节或肿块中的鉴别诊断价值.方法:58例经病理或临床随访证实的肺部结节或肿块患者行常规MRI和DWI扫描(b=0,300,600,900,1200s/mm2),比较病灶同层面两种参照物(胸髓和胸壁肌肉)条件下病灶信号强度的差异,并评价肺病灶良恶性DWI诊断敏感性、特异性和准确性.评价采用5分制,统计采用两样本t检验和ROC曲线来比较良恶性病变的信号强度差异和诊断效能.结果:以肌肉为参照诊断良恶性病变的ROC曲线下面积(0.738)与以胸髓为参照时的曲线下面积(0.701)无统计学显著差异(P=0.3095).以胸壁肌肉为参照时的肺癌组DWI的信号强度评分(4.34±0.97)显著高于良性病变组(3.25±1.37,P=0.0036);以病灶信号强度等于或大于肌肉信号强度作为判断良恶性病变的界值,其诊断敏感性、特异性和准确性分别为81.58%、45.00%、75.86%.结论:DWI的信号强度有助于肺部良恶性病变的鉴别诊断.以胸壁肌肉为参照的DWI具有较高的诊断敏感性和准确性,但特异性尚有欠缺,DWI可能成为一种肺癌诊断和鉴别诊断的辅助技术手段.     

Fischer's评分结合扩散加权成像对乳腺疾病的诊断价值

目的 探讨乳腺磁共振Fischer's评分结合扩散加权成像(DWI)在鉴别乳腺病变良恶性中的应用价值.方法 104例患者(共109个病灶)均行常规MRI平扫、动态增强及DWI检查,所有病例均经手术或穿刺活检证实.Fischer's评分法以Fisher评分表及乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS-MRI)分级判定良恶性.DWI检查通过受试者工作特征(ROC)曲线分析确定最佳界值作为判断良恶性的阈值.结合Fischer's评分结果及DWI对BI-RADS-MRI 4类病变进行亚分类,并根据亚分类结果判定良恶性.分别计算并比较DWI、Fischer's评分法以及Fischer's评分结合DWI对乳腺疾病的诊断效能.结果 表观扩散系数(ADC)值的最佳诊断界值为1.1×10-3mm2/s,DWI诊断的敏感性、特异性、准确性分别为82.1％、77.4％、79.8％;Fischer's评分法诊断的敏感性、特异性、准确性分别为100％、67.9％、84.4％;Fischer's评分结合DWI诊断的敏感性、特异性、准确性分别为100％、81.1％、90.8％.BI-RADS-MRI 4A、4B、4C的阳性预测值分别为0、20％、85.7％. 结论 Fischer's评分结合DWI能够对BI-RADS-MRI4类病变进行合理的亚分类,并能明显提高诊断的特异性和准确性,且保持了很高的诊断敏感性.     

磁共振功能成像不同联合方法诊断乳腺良恶性病变的价值

目的 探讨MR动态增强扫描(DCE)与扩散加权成像(DWI)不同联合方法鉴别乳腺良恶性病变的价值.方法 65例乳腺病变患者行3.0 T MR动态增强扫描与DWI检查,所有病例经穿刺活检或手术病理证实.动态增强扫描以Fischer评分表及影像报告数据系统判定良恶性;DWI b值设定为50 ～ 850 s/mm2,以恶性病变表观扩散系数平均值95％可信区间上限为鉴别良恶性病变的阈值.以病理结果为金标准,分别计算DCE、DWI的独立诊断效能与不同联合方法的诊断效能.联合方法包括平行试验、系列试验、积分累计法、DCE为主DWI为辅法.结果 病理结果示良性病变30例,恶性病变35例.DCE病灶检出率98.5％,1例导管内原位癌漏诊;DWI病灶检出率95.4％,3例导管原位癌漏诊;DCE诊断敏感性、特异性、准确率分别为85.7％、80％、83.1％,DWI分别为80％、83.3％、81.5％.DCE与DWI联合诊断效能:平行实验94.3％,66.7％,81.5％,系列实验77.1％,96.7％,86.2％,积分累计法80％、86.7％、83.1％,DCE为主DWI为辅法88.6％,90％,89.2％.结论 DCE与DWI不同联合方法鉴别乳腺良恶性病变的诊断价值不同.DCE为主、DWI为辅法可作为—种联合诊断方法.     

声触诊成像面积比值法与评分法鉴别乳腺良恶性病灶价值比较

目的比较声触诊成像(ARFI)面积比值法、评分法对乳腺良恶性病灶诊断价值。方法应用ARFI技术对96例患者共117个乳腺病灶进行声触诊组织成像(VTI),分别对病灶进行硬度评分、计算病灶VTI图像与灰阶图像面积比值,构建ROC曲线,计算曲线下面积,确定两者最佳诊断界值,并分别比较两种诊断方法以及两者联合应用诊断价值。结果评分法最佳诊断界点为3.5分,曲线下面积(AUC)为0.807,评分法诊断乳腺良恶性病灶敏感性、特异性、准确性分别为86.5%、75.3%、80.3%。面积比值法最佳诊断界点为1.45,曲线下面积(AUC)为0.819,面积比值法诊断敏感性、特异性、准确性分别为88.4%、78.4%、82.9%。两者联合应用诊断的敏感性、特异性、准确性分别为86.5%、96.9%、92.3%。面积比值法与评分法诊断准确性比较无统计学差异(P0.05),两者联合诊断准确性均高于面积比值法及评分法(P0.05)。结论声触诊成像面积比值法与评分法对乳腺良恶性病灶诊断价值相当,且AUC均介于0.7~0.9之间,有中等诊断价值,两方法联合应用有更高的准确性。     

扩散加权成像与动态增强技术在乳腺病变诊断中的应用

目的 探讨扩散加权成像(DWI)及MRI动态增强(DCE-MRI)技术对鉴别乳腺良恶性病变的价值.资料与方法 回顾性分析47例经病理证实的乳腺肿块患者资料.采用1.5 TMR行乳腺肿块DWI,对感兴趣区( ROI)求得表观扩散系数(ADC)值,然后行动态增强扫描,获得第一分钟强化率及时间-信号强度曲线(TIC)类型.分析病变的MR信号、ADC值及TIC,并经统计学处理,比较良恶性病变的差异.结果 乳腺ADC值分别为:恶性肿块组(0.826±0.064)×10- 3mm2/s,良性病变组(1.214 +0.028)×10- 3mm2/s,正常腺体组(1.403±O.150)×10- mm2/s,经t检验,各组间ADC值差异均有统计学意义(P＜0.05);乳腺第一分钟强化率良、恶性肿块组分别为(51.44±17.62)％、(68.46±14.75)％,两组差异具有显著统计学意义(P＜0.05),恶性肿块多表现为早期快速强化.26个良性病灶均表现为类圆形均匀强化,减影和最大密度投影(MIP)像上未见环状强化或血管纠集,TIC类型分别为Ⅰ型20个,Ⅱ型5个,Ⅲ型1个;24个恶性病变均表现为不均匀强化,减影后11个显示环形强化,MIP示12支迂曲的异常血管向肿块聚集,TIC类型分别为Ⅰ型6个,Ⅱ型4个,Ⅲ型14个.乳腺良恶性病变诊断预测,单独使用DWI、DCE-MRI及联合两种方法的敏感性分别为75％、80％、87.5％,特异性分别为76.92％、88％、92.3％,准确性分别为76％、84％、90％.结论 结合ADC值与TIC,较单独使用一种方法可明显提高鉴别乳腺良恶性病变诊断的敏感性、特异性和准确性.     

乳腺疾病磁共振扫描方案的优化选择

探讨磁共振多种扫描序列及方法诊断乳腺良、恶性疾病的应用价值,旨在为临床确定最优磁共振乳腺扫描方案。对42例乳腺疾病患者分别进行磁共振平扫和动态增强扫描及部分DWI、DWIBS检查,与手术病理结果对照,分析各种方法诊断价值及临床意义。多数病灶在磁共振平扫无特征性价值,联合动态增强各项标准诊断乳腺癌的敏感度为95.8%,特异度87.9%,准确度为91.2%;恶性组ADC值明显低于良性组,差异有统计学意义(P<0.05),以ROC曲线确定的诊断阈值为1.542×10-3mm2/s。以此值作为良、恶性判断界值,敏感度83.3%,特异度85.7%,诊断效果较好。5例DWIBS检查,观察到淋巴结转移及病灶远处转移灶,敏感性很高,适合乳腺多病变中心的观察及乳腺肿瘤的筛检和乳腺癌患者治疗前后的评估。时间-信号强度曲线、峰值时间及早期增强率,DWI在鉴别乳腺良、恶性病变方面具有较高的敏感性和特异性,DWIBS亦具有较高的敏感性,结合各种扫描方法的良恶性评判标准,对良、恶性病变的诊断及鉴别诊断有重要价值,且优化出临床最佳磁共振乳腺扫描方案。     

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。     

MRI动态增强扫描联合DWI对乳腺良恶性肿块的诊断价值

目的 :探究MRI动态增强扫描联合DWI对乳腺良恶性肿块的诊断价值。方法 :选择经手术或穿刺病理证实的乳腺肿块48例,测量病灶ADC值和动态增强曲线(DCE-TIC)并统计分析。结果:52个病灶中,良性肿瘤23例,恶性肿瘤29例。良性肿瘤的ADC值为(1.326±0.526)×10-3mm~2/s,恶性肿瘤为(1.202±0.060)×10-3mm~2/s,两者差异有统计学意义(P0.05)。良性肿瘤DCE-TIC表现为Ⅰ型4例,Ⅱ型16例,Ⅲ型3例;恶性肿瘤DCE-TIC表现为Ⅰ型0例,Ⅱ型5例,Ⅲ型24例,两者差异均有统计学意义(均P0.05)。表现为Ⅱ型曲线的良恶性肿块与表现为Ⅲ型曲线的肿块ADC值比较,差异有统计学意义(P0.05)。结论:MRI动态增强扫描联合DWI对乳腺良恶性肿块的诊断有重要价值,不同强化曲线类型的病灶可选择相应的ADC阈值进行判断。     

超声联合数字乳腺摄影鉴别乳腺良恶性肿块

目的 :评估超声和数字乳腺摄影术(DM)联合鉴别乳腺良恶性肿块的价值。方法 :回顾性分析我院行DM及全乳超声检查85例女性患者影像学资料。使用SPSS 19.0软件行统计分析。结果:85例共检出96个病灶,其中恶性39个,良性57个。乳腺恶性肿块组平均年龄(47.29±10.755)岁,高于良性组的(42.64±8.108)岁(P0.05)。DM的敏感性为76.9%,特异性为78.9%,假阳性率为21.1%,假阴性率为23.1%。超声的敏感性为74.4%,特异性75.4%,假阳性率为24.6%,假阴性率为25.6%。DM与超声联合诊断的敏感性、特异性、假阳性率、假阴性率分别为94.9%、75.4%、24.6%、5.1%。结论:DM和超声对乳腺良恶性肿块均有重要的鉴别价值。两者联合诊断可提高乳腺恶性肿块的检出率,减少漏诊。     

超声弹性成像技术及三维成像技术对乳腺肿块诊断的临床价值

目的：探讨超声弹性成像技术结合三维成像技术在乳腺肿块良恶性临床鉴别与诊断中的应用价值。方法本文对125例接受诊治的乳腺肿块者采用超声弹性成像技术结合三维成像技术进行良恶性鉴别和诊断,并与病理结果对照。结果125例患者的139个病灶中恶性病灶19个,占13．67％;良性病灶120个,占86．33％。按照超声弹性成像评分3分以下（包括3分）为良性病灶标准,实时组织弹性成像评分在4分以上（包括4分）为恶性病灶标准,进行超声弹性成像评分鉴别诊断乳腺病灶良恶性的效能分析发现,超声弹性成像评分对良恶性鉴别诊断符合率为89．93％。超声弹性成像技术结合三维成像技术后,从形态结构、内部回声、与周边组织关系及肿块内血流情况,进一步判断乳腺肿块的良恶性,结果显示超声弹性成像技术结合三维成像技术诊断对良恶性鉴别诊断符合率为94．24％。结论超声弹性成像技术结合三维成像技术综合评价乳腺肿块的良、恶性,三维超声能提供更加丰富的三维空间信息,超声弹性成像可以有效发现微小病灶,二者互补,可以明显提高超声影像技术的准确率。     

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。     

小b值扩散加权成像对乳腺癌的诊断价值

目的:探讨小b值扩散加权成像(DWI)在诊断乳腺癌中的价值.方法:采用Philips 1.5T磁共振扫描仪对48例乳腺疾病患者行常规SE序列扫描、单次激发自旋回波-回波平面成像(SE-EPI)序列DWI及动态增强扫描.48例患者共检出53个病灶,其中良性肿瘤29个,恶性肿瘤24个,均经手术及病理证实;选择健康志愿者20...     

IVIM成像与DWI在乳腺良恶性病变鉴别诊断中的比较

目的 比较体素内不相干运动(IVIM)成像双指数模型、拉伸指数模型与扩散加权成像(DWI)单指数模型各参数在乳腺良恶性病变鉴别诊断中的价值.方法 回顾性分析257例经病理证实的乳腺病变患者(共276个病灶,包括197个恶性病变,79个良性病变).所有患者均行MRI常规检查及多b值DWI检查,获得传统DWI及IVIM各参数.比较各参数在正常乳腺组织、乳腺良性病变及恶性病变中的统计学差异,采用受试者工作特征(ROC)曲线确定各参数诊断乳腺恶性病变的阈值以及曲线下面积(AUC)、诊断敏感性和特异性.结果 正常乳腺组织、乳腺良性病变及恶性病变的表观扩散系数(ADC)、慢速表观扩散系数(slow ADC)、快速表观扩散系数(fast ADC)、灌注分数(f)、扩散分布指数(DDC)及扩散异质性指数(α)值均有统计学差异(P<0.001).ADC、slow ADC、f、DDC和α的AUC分别为0.865、0.861、0.742、0.85和0.735;ADC、slow ADC、DDC和α的最佳诊断阈值分别为1.105×10-3 mm2/s,0.883×10-3 mm2/s,1.025×10-3 mm2/s和0.842,slow ADC敏感性最高(90.3%),DDC特异性最高(79.5%).双指数模型中slow ADC与fast ADC联合诊断的AUC为0.882;拉伸指数模型DDC与α联合诊断的AUC为0.853.结论 3种模型对于乳腺病变良恶性的鉴别都具有较高的价值,传统ADC的诊断准确性较高,slow ADC敏感性较高,DDC特异性较高.双指数模型中slow ADC与fast ADC联合诊断具有较高的价值.     

扩散峰度成像与DWI在卵巢实性病灶良恶性鉴别诊断中的应用

目的:探讨扩散峰度成像(DKI)与DWI在卵巢实性病灶良恶性鉴别诊断中的应用价值.方法:回顾性分析87例卵巢实性病灶的临床及影像资料,患者均行卵巢MRI常规平扫、DWI、DKI检查,分别获取ADC值、平均扩散峰度(MK)和平均扩散率(MD),评估DWI、DKI对卵巢良恶性病变的鉴别诊断价值.结果:与卵巢恶性病变相比,卵...     

DWI对乳腺良恶性病变鉴别的循证诊断:Meta分析

目的:采用Meta分析方法综合定量评价DWI对乳腺良恶性病变的鉴别诊断价值。方法:检索Medline、Cochrane图书馆、中国生物医学文献数据库和中文科技期刊全文数据库等数据库中2008年1月²011年12月公开发表的中英文文献,按照Cochrane协作网推荐的诊断试验纳入标准筛选文献,提取纳入研究的特征信息。采用QUADAS条目评价纳入研究的方法学质量,采用Stata 11.0软件进行Meta分析,绘制汇总受试者工作特征曲线(summary receiver operating characteristic curve,SROC曲线),计算曲线下面积(area under curve,AUC)。结果:共纳入文献7篇,研究病灶共503个,QUADAS评价良好。DWI诊断乳腺病变良恶性的敏感度范围为58%2011年12月公开发表的中英文文献,按照Cochrane协作网推荐的诊断试验纳入标准筛选文献,提取纳入研究的特征信息。采用QUADAS条目评价纳入研究的方法学质量,采用Stata 11.0软件进行Meta分析,绘制汇总受试者工作特征曲线(summary receiver operating characteristic curve,SROC曲线),计算曲线下面积(area under curve,AUC)。结果:共纳入文献7篇,研究病灶共503个,QUADAS评价良好。DWI诊断乳腺病变良恶性的敏感度范围为58%⁹9%,特异度范围为52%99%,特异度范围为52%⁹7%。纳入文献具有同质性,按照固定效应模型计算出的汇总加权敏感度和特异度及95%可信区间分别为88%(81%97%。纳入文献具有同质性,按照固定效应模型计算出的汇总加权敏感度和特异度及95%可信区间分别为88%(81%⁹2%)、85%(78%92%)、85%(78%⁹0%);SROC曲线的AUC为0.92(0.8990%);SROC曲线的AUC为0.92(0.89⁰.94)。敏感度分析显示纳入文献稳定性好。结论:ADC值测量有助于乳腺病变的良恶性鉴别,但是良恶性ADC值范围有重叠,其实际临床应用价值有待进一步证实。     

MRI扩散加权成像对乳腺良恶性病变的诊断

目的:探讨磁共振扩散加权成像(DWI)对乳腺良恶性疾病的诊断价值。方法:回顾性分析40例经病理确诊的乳腺疾病,其中良性病变22个,恶性病变18个;均行DWI检查,测定病灶区表观扩散系数(ADC值),与正常组织进行比较,计算相对表观扩散系数(rADC值),应用SPSS 16.0软件比较其平均值,并以病理结果为金标准,作ROC曲线,求其最佳诊断阈值。结果:良性病变及恶性病变的ADC值分别为(1.55±0.35)×10-3和1.00±0.18)×10-3 mm2/s,其rADC值分别为(0.82±0.19)和(0.52±0.08)。良恶性病变组间均有统计学差异,以ADC值及rADC值为诊断标准作受试者工作特征曲线(ROC曲线),其中ADC值的曲线下面积(AUC)为(0.927±0.04),rADC值的AUC为(0.965±0.03),诊断阈值分别为1.17×10-3 mm2/s、0.66,相应敏感度及特异度分别为(90.9%、88.9%)和(95.5%、94.4%),rADC值的AUC、敏感度及特异度均高于ADC值。结论:DWI对乳腺良恶性病变的的诊断具有重要作用,其中rADC值有更好诊断效能。     

乳腺DCE-MRI与ADC值及ADC差值的临床应用价值

目的 探讨动态增强磁共振成像(DCE-MRI)、扩散加权成像(DWI)对鉴别乳腺良恶性病变的临床应用价值.方法 对临床拟诊乳腺病变的60例患者行MR检查,将病灶形态学、早期增强率、时间-信号曲线(TIC)、表观扩散系数(ADC)值、病灶周围组织与病灶ADC的差值诊断结果进行比较分析.结果 早期增强率、TIC、ADC值、ADC差值受试者工作特征(ROC)曲线的曲线下面积(AUC)分别为0.741、0.808、0.882、0.959,早期增强率、ADC值、ADC差值最佳诊断阈值分别为163％、1.30×10-3mm2/s、0.47×10-3 mm2/s.形态学、早期增强率、Ⅲ型曲线、Ⅱ型及Ⅲ型曲线、ADC值、ADC差值鉴别诊断乳腺良恶性病变的敏感性分别为53.1％、59.4％、43.8％、90.6％、93.8％、96.9％,特异性分别为85.7％、82.1％、89.3％、57.1％、75.0％、82.1％,阳性预测值分别为81.0％、79.2％、82.4％、70.7％、81.1％、86.1％,阴性预测值分别为61.5％、63.9％、58.1％、84.2％、91.3％、95.8％,准确率分别为68.3％、70.0％、65.0％、75.0％、85.0％、90.0％.结论 DCE MRI与DWl对乳腺良恶性病变的鉴别诊断有重要作用,其中ADC差值诊断效能最高,需多种方法综合诊断互补不足,以提高诊断准确性.     

Dynamic breast MR imaging: are signal intensity time course data useful for differential diagnosis of enhancing lesions?

PURPOSE: To assess the relevance of the signal intensity time course for the differential diagnosis of enhancing lesions in dynamic magnetic resonance (MR) imaging of the breast. MATERIALS AND METHODS: Two hundred sixty-six breast lesions were examined with a two-dimensional dynamic MR imaging series and subtraction postprocessing. Time-signal intensity curves of the lesions were obtained and classified according to their shapes as type I, which was steady enhancement; type II, plateau of signal intensity; or type III, washout of signal intensity. Enhancement rates and curve types of benign and malignant lesions were compared. RESULTS: There were 101 malignant and 165 benign lesions. The distribution of curve types for breast cancers was type I, 8.9%; type II, 33.6%; and type III, 57.4%. The distribution of curve types for benign lesions was type I, 83.0%; type II, 11.5%; and type III, 5.5%. The distributions proved significantly different (chi 2 = 139.6; P < .001). The diagnostic indices for signal intensity time course were sensitivity, 91%; specificity, 83%; and diagnostic accuracy, 86%. The diagnostic indices for the enhancement rate were sensitivity, 91%; specificity, 37%; and diagnostic accuracy, 58%. CONCLUSION: The shape of the time-signal intensity curve is an important criterion in differentiating benign and malignant enhancing lesions in dynamic breast MR imaging. A type III time course is a strong indicator of malignancy and is independent of other criteria.     

磁共振扩散加权成像及动态增强MRI在乳腺病变中的应用价值

目的 探讨月经周期对正常乳腺实质磁共振扩散加权成像(DWI)表观扩散系数(ADC)值的影响,并评价动态增强MRI(DCE-MRI)及DWI在乳腺病变鉴别诊断中的价值。方法 选取健康女性志愿者34例、乳腺病变患者96例,所有病例均经外科手术或针吸病理证实,其中良性病变者36例,共44个病灶;恶性病变者60例,共70个病灶...