谷歌Chrome浏览器插件
订阅小程序
在清言上使用

Look-Locker技术在定量动态增强MRI鉴别乳腺良恶性病变的研究

Journal of Clinical Radiology(2021)

引用 0|浏览4
暂无评分
摘要
目的 探讨Look-Locker技术在定量动态增强(DCE)MRI鉴别诊断乳腺良恶性病变的价值.方法 搜集本院患有乳腺疾病的女性患者63例,其中恶性组48例,均为浸润性导管癌;良性组15例.另选择48例双侧正常乳腺为对照组.行3.0 T DCE-MR检查,以Look-Locker序列为基础测量T1定量参数容量转移常数(Ktrans)、速率常数(Kep)和血管外细胞外间隙容积比(Ve),对恶性病变、良性病变及正常腺体组间定量参数行单因素方差分析及LSD法两两比较;最后绘制受试者工作特征曲线(ROC).结果 恶性病变组Ktrans、Kep、Ve均值为(0.886±0.507)min-1、(1.343±0.483)main-1、0.712±0.241;良性病变组均值为(0.297±0.241)min-1、(0.423±0.283)min-1、0.548±0.216;正常腺体组间均值为(0.019±0.024)min-1、(0.195±0.217)min-1、0.116±0.121.单因素方差分析显示正常腺体组织、良性、恶性病变间 Ktrans(F = 76.674,P<0.001)、Kep(F = 125.199,P<0.001)、Ve(F =115.930,P<0.001)差异均有统计学意义.三者AUC分别为0.874、0.963、0.686,三者判断乳腺良恶性病变的Ktrans、Kep、Ve 敏感度分别为95.8%、91.7%、41.7%;特异度分别为66.7%、93.3%、93.3%.结论 以 Look-Locker序列为基础测量的3.0 T DCE-MRI参数Ktrans、Kep、Ve可以反映乳腺良恶性病变中血管生成的差异,在乳腺病变诊断与鉴别诊断中具有一定价值.
更多
AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树,研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要