定量DCE-MRI对乳腺非肿块型强化病变良恶性的预测价值

【摘要】目的：探讨定量动态对比增强MRI (qDCE-MRI)对乳腺非肿块型强化病变(NME)良恶性的预测价值。方法：回顾性收集83例行乳腺常规MR增强及DCE-MRI检查、术后病理资料完整的乳腺NME病变患者，对病变感兴趣区（ROI）进行三维分割，获得qDCE-MRI定量及半定量参数。定量参数包括容量转移常数(Ktrans)、速率常数(Kep)、血管外细胞外间隙容积比(Ve)、血管（血浆）间隙容积分数（Vp）；半定量参数包括达峰时间(TTP)、最大浓度(Max Con)、浓度-时间曲线下面积(AUC)、最大斜率(Max Slope)。采用独立样本t检验或Mann-Whitney U检验分析NME良恶性病变间的统计学差异；采用单因素回归分析各参数的独立诊断效能，并用多因素回归分析最终诊断方程；绘制ROC曲线评估qDCE-MRI参数对NME病变良恶性的鉴别诊断效能。结果：NME病变良、恶性组的Ktrans值分别为（0.0563±0.042）和（0.1092±0.0550）min-1，两者差异具有统计学意义（P<0.001）；Kep 值分别为（0.4334±0.2516）和（0.6863±0.3039）min-1，两者差异具有统计学意义（P=0.001）；Vp值分别为(0.0046±0.0063)和(0.0106±0.0092)，两者差异具有统计学意义（P=0.012）；TTP值分别为（4.4499±0.7441）和（3.7880±0.7571）min，两者差异具有统计学意义（P=0.001）；Max Slope值分别为（0.2021±0.1084）和（0.3067±0.1178），两者差异具有统计学意义（P<0.001）。单因素回归分析得出Ktrans、 Kep、Vp、TTP、Max Slope对于NME良恶性均具有独立诊断效能，其中以Ktrans的诊断效能最高，AUC为0.790 (95% CI:0.675~0.906,P<0.05)；多因素回归分析后，Ktrans及TTP进入最终方程，最终方程对于NME良恶性鉴别的AUC为0.831 (95% CI:0.727~0.935,P<0.05)。结论：qDCE-MRI对乳腺NME病变良恶性具有一定的鉴别诊断价值。