摘要
目的利用磁共振成像（MRI）参数建立乳腺良恶性病变的鉴别诊断模型，提高乳腺病变性质的诊断水平。方法对116个乳腺病变行常规MRI和动态增强MRI（DCE-MRI）检查，比较良、恶性病变的形态学和血流动力学表现，建立预报概率模型。结果（1）单变量分析显示，乳腺恶性病变的形态不规则、边缘模糊的构成比高于良性病变（x2=39．658、21．610，P=0．000），良、恶性乳腺病变的时间-信号强度曲线（TIC）、信号增强形式和增强幅度差异有统计学意义，P=0．000。（2）多变量Logistic回归分析显示，病变的形态、边缘、TIC、信号增强形式和增强幅度是预测病变良恶性的独立指标。恶性病变的预报概率回归模型，ln[P／（1-P）1=1．829形态＋1．141边缘＋1．686TIC＋I．059增强形式＋1．120增强幅度-8．157。（3）回归模型诊断乳腺恶性病变的ROC曲线下面积（AUC）为0．933，大于形态（0．792）、边缘（0．716）、TIC（0．825）、增强形式（0．724）和增强幅度（0．788）的AUC，P=0．000。回归模型、形态、边缘、TIC、增强形式和增强幅度诊断恶性乳腺病变的敏感性分别是0．902、0．820、0．705、0．623、0．869和0．607，特异性分别是0．855、0．764、0．727、0．873、0．527和0．855，一致率分别是87．93％、79-31％、71．55％、74．14％、70．69％和72．41％，Kappa=0．758、0．584、0．431、0．489、0．403、0．455。结论乳腺病变的形态、边缘、TIC、增强形式和增强幅度均对其良恶性的鉴别有重要价值。多项MRI参数联合可提高鉴别诊断准确率。本研究利用MRI参数为乳腺病变性质的预判提供了可以借鉴的模型。
出处
《国际医药卫生导报》
2016年第10期1448-1451,共4页
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