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研究目的:通过对乳腺病变的MR BI-RADS描述性语言及DWI进行分析,并对乳腺恶性肿块性及非肿块性病变的征象进行阳性预测值计算,探讨MR BI-RADS与DWI两者联合应用对乳腺良、恶性病变的诊断价值,以提高磁共振对乳腺病变诊断的敏感性、特异性及准确性,尤其是特异性和准确性。材料与方法:收集2010年12月至2014年12月经我院乳腺磁共振扫描的女性患者274例(290个病灶);年龄16-81岁,平均53岁。采用Siemens Avanto 1.5T超导磁共振扫描系统及专用四通道乳腺相控阵表面线圈,所有病例均经磁共振STIR、T1WI、DWI及DCE-MRI序列扫描,且均取得穿刺活检或手术病理结果证实。由2名具有乳腺磁共振阅片经验的影像科医师进行独立阅片,最后得出统一结论。DCE-MRI图像分析参照ACR MR BI-RADS(第一版)对乳腺病变的描述性语言,采用SPSS 16.0统计软件对MR BI-RADS数据进行整理分析,形态学分析肿块性病变从肿块形状、边缘、内部强化进行评估;非肿块性病变从分布方式、内部强化方式进行评估。血流动力学表现是对病灶TIC进行分析:早期强化(1.5min强化率)特征及TIC类型。参考Fischer评分法对乳腺病变进行评分,并与MR BI-RADS分类匹配。应用χ2检验对征象进行统计学分析,并计算恶性病变的MR BI-RADS征象阳性预测值及95%置信区间。DWI分析:测量ADC值,均测量三次,取最低值为最后测量值,应用独立样本t检验进行分析;对肿块性及非肿块性病变ADC值进行受试者工作特性(ROC)曲线分析,分别确定良、恶性肿块性及非肿块性乳腺病变的ADC值诊断阈值。分别计算MR BI-RADS、DWI及两者联合应用对乳腺病变诊断的敏感度、特异度、PPV和NPV、准确性。结果:乳腺良、恶性肿块性及非肿块性病变的形态学征象(形状、边缘、分布方式和内部强化)及血流动力学征象(早期强化率和tic类型),差异均具有统计学意义(p﹤0.05)。形态学分析:乳腺肿块性病变中不规则形(ppv,0.911)、边缘不规则(ppv,0.868)及毛刺征(ppv,0.921)对恶性病变阳性预测值最高;内部不均匀强化(ppv,0.877)及环状强化(ppv,0.875)对恶性病变阳性预测值最高。非肿块性病变小叶节段型(ppv,0.800)及导管样(ppv,1.000)分布恶性可能性最高;簇集样(ppv,0.818)及网格状/分支状(ppv,0.909)强化对恶性非肿块性病灶的预测值最高。血流动力学分析:早期强化率大于100%对恶性病变的阳性预测值最高(ppv,0.885),早期强化率小于50%对恶性预测值最低(ppv,0.080)。tic类型中廓清型曲线中恶性病变所占比例最高,阳性预测值最高(ppv,0.944),流入型曲线阳性预测值最低(ppv,0.351)。mrbi-rads对乳腺肿块性及非肿块性病变诊断的敏感度、特异度、ppv、npv及准确性分别为93.4%、80.1%、91.4%、75.3%、87.7%及89.1%、78.5%、87.4%、72.8%、82.7%乳腺良、恶性肿块性病变adc值分别为(1.348±0.215)×10-3mm2/s、(0.897±0.294)×10-3mm2/s,两者差异有统计学意义(t=7.596p=0.000)。adc值诊断阈值为1.25×10-3mm2/s,roc曲线下面积为0.901。乳腺良、恶性非肿块性病变adc值分别为(1.582±0.215)×10-3mm2/s、(0.961±0.247)×10-3mm2/s,两者差异有统计学意义(t=9.814p=0.000)。adc值诊断阈值为1.35×10-3mm2/s,roc曲线下面积为0.794。adc值对乳腺肿块性及非肿块性病变诊断的敏感度、特异度、ppv、npv及准确性分别为86.9%、84.5%、92.6%、76.1%、85.2%及85.3%、74.8%、86.7%、75.9%、79.3%。两者联合应用对乳腺肿块性及非肿块性病变诊断的敏感度、特异度、ppv、npv及准确性分别为91.8%、88.9%、94.3%、78.9%、92.1%及90.7%、84.6%、88.5%、78.8%、85.1%。联合应用MR BI-RADS与DWI诊断乳腺病变能得到很高的诊断敏感性、特异性及准确性,乳腺磁共振功能成像的应用,尤其是DWI的应用,对MR BI-RADS规范化诊断起到了重要的作用,明显提高了MRI对乳腺病变的诊断效能。