本文關(guān)鍵詞：磁共振擴(kuò)散加權(quán)成像IVIM對乳腺良惡性占位病變的診斷價值，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目的:通過與磁共振單指數(shù)模型擴(kuò)散加權(quán)成像(DWI)及乳腺常規(guī)動態(tài)增強磁共振(DCE-MRI)對比,探討擴(kuò)散加權(quán)成像IVIM模型對乳腺良惡性占位病變的診斷價值;探討聯(lián)合應(yīng)用動態(tài)增強和擴(kuò)散加權(quán)成像各參數(shù),能否提升鑒別乳腺良惡性占位病變的診斷效能。方法:回顧性分析2015年3月至2015年11月期間于山西醫(yī)科大學(xué)第一醫(yī)院接受乳腺MRI檢查的患者,收集符合條件有病理結(jié)果或隨訪證實的乳腺良惡性占位病變患者58例(31例良性,共33個病灶;27例惡性,共30個病灶),行乳腺常規(guī)DWI、IVIM多b值DWI、動態(tài)增強DC E-MRI,將圖像傳入后處理工作站,生成表觀擴(kuò)散系數(shù)ADC、慢擴(kuò)散系數(shù)D、快擴(kuò)散系數(shù)D*和灌注分?jǐn)?shù)f的偽彩圖,測量對應(yīng)參數(shù)值,處理動態(tài)增強DCE圖像,繪制病灶時間-信號強度曲線(TIC)。良惡性組間各參數(shù)值用兩獨立樣本t檢驗比較組間差異,并繪制各參數(shù)ROC曲線評價其診斷效能。結(jié)果:乳腺惡性病變組ADC、D平均值均低于良性組(P均0.001),惡性組f平均值高于良性組(P0.001);良惡性組間D*值無明顯統(tǒng)計學(xué)差異(P=0.294);良性病變I型TIC曲線更多見,惡性病變III型TIC曲線更多見。各參數(shù)利用ROC曲線分析,D值的AUC最大,為0.897,診斷乳腺癌最佳閾值為1.06×10-3 mm2/s,敏感度90%、特異度78.8%,診斷效能優(yōu)于ADC和f。應(yīng)用動態(tài)增強TIC和DWI各參數(shù)聯(lián)合診斷時,D值與TIC聯(lián)合診斷效能最高,AUC提高到0.946,診斷敏感度保持在90%,特異度提高到96.9%,準(zhǔn)確度提高到93.6%。結(jié)論:IVIM模型DWI較傳統(tǒng)的單指數(shù)DWI更具優(yōu)勢;IVIM參數(shù)D、f能夠鑒別乳腺良惡性占位病變,其中慢擴(kuò)散系數(shù)D值診斷效能優(yōu)于其它參數(shù)值;聯(lián)合應(yīng)用慢擴(kuò)散系數(shù)D與動態(tài)增強TIC,診斷優(yōu)勢最明顯,可有效提升診斷乳腺癌的特異度和診斷效能。
【關(guān)鍵詞】：乳腺病變 體素內(nèi)不相干運動 擴(kuò)散加權(quán)成像 磁共振動態(tài)對比增強
【學(xué)位授予單位】：山西醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R445.2;R737.9
【目錄】：

• 中文摘要6-8
• 英文摘要8-10
• 常用縮寫詞中英文對照表10-11
• 前言11-13
• 1 材料與方法13-18
• 1.1 研究對象13
• 1.2 影像學(xué)檢查方法13-14
• 1.3 IVIM-DWI原理分析14-15
• 1.4 磁共振圖像數(shù)據(jù)后處理15-16
• 1.5 統(tǒng)計學(xué)處理16-18
• 2 結(jié)果18-26
• 2.1 臨床資料18-19
• 2.2 乳腺單指數(shù)、IVIM模型DWI參數(shù)及DC E-TIC類型的比較19-22
• 2.3 單指數(shù)、IVIM模型DWI參數(shù)及乳腺DC E-TIC診斷效能的比較22-23
• 2.4 單指數(shù)、IVIM模型DWI諸參數(shù)聯(lián)合診斷及聯(lián)合TIC診斷效能的比較23-26
• 3 討論26-30
• 3.1 常規(guī)動態(tài)增強在鑒別乳腺良惡性占位病變的作用26
• 3.2 傳統(tǒng)單指數(shù)DWI在鑒別乳腺良惡性占位病變的作用26-27
• 3.3 IVIM模型DWI在鑒別乳腺良惡性占位病變的作用27-28
• 3.4 聯(lián)合應(yīng)用DWI各參數(shù)與DCE- TIC診斷乳腺良惡性占位病變的價值28-30
• 4 結(jié)論30-31
• 參考文獻(xiàn)31-34
• 綜述34-39
• 參考文獻(xiàn)37-39
• 致謝39-40
• 在學(xué)期間研究成果40-41
• 個人簡歷41

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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號：383738