乳腺MRI特征及ADC值预测乳腺影像报告和数据系统4类良恶性病变 |
| |
引用本文: | 杨晓平,张立娜,黎庶,柴瑞梅,董梦实.乳腺MRI特征及ADC值预测乳腺影像报告和数据系统4类良恶性病变[J].中国医学影像技术,2019,35(4):493-497. |
| |
作者姓名: | 杨晓平 张立娜 黎庶 柴瑞梅 董梦实 |
| |
作者单位: | 中国医科大学附属第一医院 放射科, 辽宁 沈阳 110001,中国医科大学附属第一医院 放射科, 辽宁 沈阳 110001,中国医科大学附属第一医院 放射科, 辽宁 沈阳 110001,中国医科大学附属第一医院 放射科, 辽宁 沈阳 110001,中国医科大学附属第一医院 放射科, 辽宁 沈阳 110001 |
| |
基金项目: | 国家重点研发计划"重大慢性非传染性疾病防控研究"专项(2017YFC1309100)。 |
| |
摘 要: | 目的 探讨乳腺MRI特征及ADC值对乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)4类良恶性病变的预测能力,并尝试建立Logistic回归预测模型。方法 收集MRI诊断为BI-RADS 4类病变、并取得病理结果的79例乳腺病变患者(82个病变)。采用单因素二元Logistic回归及两独立样本t检验分析各MRI特征和ADC值鉴别良恶性乳腺病变的统计学意义,并建立多因素Logistic回归预测模型,绘制ROC曲线评价回归模型预测BI-RADS 4类病变良恶性的效能。结果 肿块型病变中,将边缘、内部强化及ADC值纳入Logistic回归预测模型中(P均<0.05,伪R2=0.62),其诊断良恶性乳腺病变的ROC曲线AUC为0.981,敏感度为87.80%,特异度为100%。非肿块型病变中,无预测变量纳入建立Logistic回归预测模型(P均>0.1)。结论 乳腺MRI特征(边缘、内部强化)及ADC值对预测肿块型BI-RADS 4类病变的良恶性具有一定意义;Logistic回归预测模型可有效鉴别BI-RADS 4类肿块型病变性质。
|
关 键 词: | 乳腺肿瘤 磁共振成像 表观扩散系数 |
收稿时间: | 2018/10/29 0:00:00 |
修稿时间: | 2019/1/30 0:00:00 |
|
| 点击此处可从《中国医学影像技术》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《中国医学影像技术》下载免费的PDF全文 |
|