研究背景與目的磁共振(Magnetic Resonance Imaging, MRI)檢查技術在乳腺疾病診斷和鑒別診斷中的作用日益突出，尤其是彌散加權(Diffusion WeightedImaging，DWI)、動態(tài)增強(Dynamic Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Imaging,DCE-MRI)及磁共振波譜成像(Magnetic resonance spectroscopy)技術更具價值，是目前研究的熱點。本研究旨在運用3.0T MRI探討多模態(tài)磁共振成像（multi-modalitymagnetic resonance imaging）對乳腺良惡性疾病的診斷價值。 材料與方法 1.研究對象：收集自2009年12月至2011年10月間在我院行乳腺MRI檢查的女性患者56例，年齡2274歲，平均年齡45.4歲，所有病例均行常規(guī)MR掃描、DWI及動態(tài)增強掃描，其中38例患者進行了MRS檢查，并于MR檢查后2天至 2周內手術，所有病例均得到病理證實。56例患者共60個病灶，惡性病灶30個，包括浸潤性導管癌18個，導管內癌6個，浸潤性小葉癌3個，導管原位癌2個，粘液癌1個；良性病灶30個，包括纖維囊性乳腺病12個，纖維腺瘤9個，導管內乳頭狀瘤2個，增生結節(jié)4個，炎癥3個。 2.研究方法：所有研究對象均行MR常規(guī)、擴散加權及動態(tài)增強檢查。對其中38個病人進行MRS檢查。觀察病變的形態(tài)學特征及時間-信號(time-signal intensityCurve,TIC)曲線的類型，測量感興趣區(qū)(region of interest, ROI)的擴散系數(ApparentDiffusion Coefficien，ADC)值、最大信號強度（maximum signal intensity，SImax）、峰值時間(the time to peak，TTP)及最大線性斜率(the slope of signal intensity-timecurve，SSmax)，計算病變區(qū)的ADC平均值和相對擴散系數（Relative ApparentDiffusion Coefficient，rADC）、最大信號強度、最大信號強度差值的平均值以及時間-信號曲線的最大線性斜率。在最大強度投影圖像上記錄病變側乳腺血管的數目、直徑、長度和可見性，然后進行血供評分。觀察在3.22ppm處有無Cho峰出現。計量資料以均數±標準差(x±s)表示，組間兩兩比較用t檢驗,計數資料用χ2檢驗。采用SPSS17.0統計軟件包進行分析，以P0.05判定差異有無統計學意義。采用受試者工作曲線(receiver operator characteristic cure，ROC)確定ADC、rADC、TTP、Ssmax的診斷閾值，并對病灶進行性質判定。 結果 1.惡性病灶多表現為不規(guī)則、分葉、邊緣毛刺征、邊界不清；良性病灶多表現為圓形或類圓形、邊緣光滑，邊界較清晰。形態(tài)學表現診斷乳腺良、惡性病變的敏感性為78.9%、特異性為86.2%。 2.乳腺良惡性病灶的ADC值、rADC值間差異有統計學意義。乳腺良惡性病灶平均ADC值分別為(1.30±0.25)mm2/s、(0.88±0.19) mm~2/s；良、惡性病灶的平均rADC值分別為0.79±0.18、0.56±0.13；ADC的診斷閾值為1.04×10-3mm2/s，敏感性為92.4%、特異性為82.3%，曲線下面積約0.915； rADC的診斷閾值為0.62，敏感性為83.6%、特異性為87.5%，曲線下面積約0.947。 3.30個惡性病灶中，時間-信號曲線表現為Ⅱ型6個，Ⅲ型24個；30個良性病灶中，時間-信號曲線表現為I型18個，Ⅱ型8個，Ⅲ型4個。良、惡性病變的TIC曲線類型具有統計學差異。以Ⅱ型和Ⅲ型作為惡性病變的診斷標準，敏感性為95.4%、特異性為67.8%。 4.良惡性病變的平均達峰時間分別為(488.0±166.7)s、(206.9±81.0)s，兩者間差異具有統計學意義，以TTP=370s作為良、惡性病灶的診斷閾值，其敏感性為88.9%，特異性為96.0%，曲線下面積約0.907。 5.良惡性病變的最大線性斜率分別為14.12±7.44、20.50±6.87，兩者間差異具有統計學意義，以Ssmax=10.44作為良、惡性病灶的診斷閾值，其敏感性為92.6%，特異性為87.8%，曲線下面積約0.911。 6.乳腺良惡性病灶的平均最大信號強度分別為2572.14±427.94、2475.10±406.50,兩者比較組間無統計學差異；乳腺良、惡性病灶的平均信號強度差值分別為1863.40±427.08、1763.07±334.91，兩者比較組間無統計學差異。7.30個良性病灶中，血供評分為0分4個，1分8個，2分14個，3分4個；30個惡性病灶中，血供評分為2分24個，3分6個，沒有低血供評分（0或1分）。良、惡性病變側乳腺的血供評分間無統計學差異（p0.05）。以同側血供增加為標準診斷乳腺癌的敏感性、特異性、準確性、陽性預測值（PPV）及陰性預測值（NPV）分別為100%、40%、70%、62.5%、100%。8.20個惡性病灶中有17個在3.22ppm處出現Cho峰，3個未出現Cho峰；18個良性病灶中有16個在3.22ppm處未出現Cho峰，2個出現Cho峰。二組間有統計學差異（p0.05）。 結論 1.DWI及DCE-MRI對乳腺良、惡性病變的診斷具有重要作用。 2.ADC值、rADC值、Ssmax及TTP值有較好的診斷效能。 3.血供增加與同側乳腺癌的發(fā)生密切相關，但良、惡性病變側乳腺血供評分間的差異無統計學意義。 4.(1)~H-MRS在鑒別乳腺良惡性病變中有一定的實用價值。
【學位單位】：安徽醫(yī)科大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2012
【中圖分類】：R445.2;R737.9
【部分圖文】：

33附 圖圖1a ADC的ROC曲線，以ADC=1.04×10-3mm2/s作為良、惡性病變的最佳診斷閾值，敏感性為92.4%、特異性為82.3%。曲線下面積為0.915。圖1b rADC的ROC曲線，以rADC=0.62診斷閾值，敏感性為83.6%、特異性為87.5%。曲線下面積為0.947。圖1c TTP的ROC曲線，以TTP=370s作為良、惡性病變的最佳診斷閾值，敏感性為86.9%、特異性96.0%。曲線下面積為0.907。圖1d Ssmax的ROC曲線，Ssmax=10.44作為良、惡性病變的最佳診斷閾值

圖1b rADC的ROC曲線，以rADC=0.62診斷閾值，敏感性為83.6%、特異性為87.5%。曲線下面積為0.947。圖1c TTP的ROC曲線，以TTP=370s作為良、惡性病變的最佳診斷閾值，敏感性為86.9%、特異性96.0%。曲線下面積為0.907。圖1d Ssmax的ROC曲線，Ssmax=10.44作為良、惡性病變的最佳診斷閾值，敏感性為92.6%、特異性為87.8%。曲線下面積為0.911。Fig 1 The ROC curve of ADC, rADC, TTP, SsmaxFig 1a The ROC curve of ADC

2 女性，47 歲，左乳浸潤性導管癌。病灶在 T1WI 上呈低信號,在 T2WI 上呈高號；ADC 圖為高信號，b=1000s/mm2時，ADC 值為 0.942×10-3mm2/s；增強后，灶明顯強化，邊緣可見毛刺，時間-信號曲線為Ⅲ型，即流出型，峰值時間為 205大線性斜率為 15.62，血供評分為 2 分，MRS 在 3.22ppm 處可見 Cho 峰出現。ig2 47-year-old woman with invasive ductal carcinoma in left breast. Lesion
【參考文獻】

相關期刊論文 前10條

1 仲崇明;張子齡;蔡培培;;ROC曲線評估相關腫瘤標志物對肺癌的診斷臨界值[J];標記免疫分析與臨床;2009年05期

2 林東升;李群;李愛銀;;MR動態(tài)增強掃描與鉬靶成像對檢出乳腺癌的對比研究[J];中國CT和MRI雜志;2009年03期

3 汪曉紅,耿道穎,顧雅佳,彭衛(wèi)軍,楊天錫;動態(tài)增強MRI鑒別乳腺良惡性病變的價值[J];放射學實踐;2005年08期

4 何光武;張貴祥;何之彥;何江波;成中意;;VIBRANT磁共振增強技術在乳腺病變診斷中的價值初步研究[J];放射學實踐;2007年12期

5 婁路馨;彰俊杰;時高峰;;MR動態(tài)增強及減影成像對乳腺良惡性疾病的診斷價值[J];臨床放射學雜志;2007年02期

6 路紅;劉佩芳;葉兆祥;鮑潤賢;;擴散加權成像中不同擴散敏感系數對乳腺病變的診斷價值[J];臨床放射學雜志;2010年07期

7 王海麗;劉鵬程;韋偉;馮飛;劉漢橋;方玲;鄒立秋;黃嶸;劉曉杰;;探討血供在鑒別乳腺良惡性病變中的價值[J];臨床放射學雜志;2010年08期

8 李敏;李功杰;金真;張磊;曾亞偉;;磁敏感加權成像在乳腺病變診斷中的應用價值研究[J];人民軍醫(yī);2010年10期

9 趙斌,蔡世峰,高佩虹,彭洪娟;MR擴散加權成像鑒別乳腺良惡性病變的研究[J];中華放射學雜志;2005年05期

10 顧雅佳;馮曉源;肖勤;吳斌;彭衛(wèi)軍;楊文濤;唐峰;毛健;錢敏;邵志敏;;MR擴散成像確定乳腺癌范圍的研究[J];中華放射學雜志;2007年09期

本文編號：2870609