磁共振扩散加权成像IVIM模型在乳腺良恶性疾病鉴别中的价值
Journal of Endocrine Surgery(2017)
摘要
目的 探讨体素内不一致运动磁共振成像在乳腺良恶性病变鉴别当中的价值.方法 收集温州医科大学附属第二医院经病理证实的50例乳腺良、恶性病变(其中良性20例,恶性35例)患者的相关资料,所有患者均行多b值DWI检查(b=0~2000 s/mm2);使用IVIM模型和单指数模型获得病变的灌注不相关扩散系数(D)、灌注相关扩散系数(D*)和灌注分数(f)及标准化表观扩散系数(ADC standard),并采用两独立样本t检验分析,通过受试者工作特性曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)评估各项参数的诊断效能.结果 乳腺良性病变组D值、D*值、f值及ADC值分别为(1.31±0.47)×10-3mm2/s、(26.47±13.81)×10-3 mm2/s、(17.35±3.78)%、(1.37±0.37)×10-3 mm2/s,乳腺恶性肿瘤组上述各参数值分别为(0.95±0.28)×10-3 mm2/s、(24.58±14.62)×10-3mm2/s、(23.69±4.35)%、(1.03±0.14)×10-3mm2/s,2组间D值、f值及ADC值差异均有统计学意义(t值分别为3.203、-5.139、3.991,P均<0.05);D*值差异无统计学意义(t=0.441,P>0.05).ROC曲线分析得出D值的诊断效能最大(AUC=0.866),而联合D值和f值的AUC可达到0.934.结论 IVlM模型获得的相关参数有助于乳腺良恶性病变的鉴别,以IVIM模型中D值的诊断敏感性和特异性最高,联合D值和f值的诊断效能最高.
更多查看译文
关键词
Breast neoplasm,Magnetic resonance imaging,Diffusion-weighted imaging,Intravoxel incoherent motion
AI 理解论文
溯源树
样例
![](https://originalfileserver.aminer.cn/sys/aminer/pubs/mrt_preview.jpeg)
生成溯源树,研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要