基于复合灵敏度编码直方图参数及表观扩散系数对乳腺良、恶性病变的鉴别诊断
Chinese Journal of Medical Imaging(2023)
Abstract
目的 探讨基于复合灵敏度编码(MUSE)序列的全容积表观扩散系数(ADC)直方图参数及ADC值鉴别诊断乳腺良、恶性病变的价值.资料与方法 回顾性分析2020年9月—2022年1月宁夏医科大学总医院经病理证实的112例乳腺病变患者,其中良性30例,恶性82例.术前均行MRI常规序列、动态对比增强MRI及MUSE高分辨率扩散成像(MUSE-DWI).参照增强图像,对MUSE-DWI序列进行全瘤体勾画,获得病灶的15项ADC直方图参数;测量MUSE-DWI的ADC值(ADC_MUSE).评估数据测量的可重复性,比较乳腺良、恶性病变ADC直方图参数及ADC值的差异.采用受试者工作特征曲线评估参数的诊断效能.结果 除ADC偏度、ADC峰度及ADC熵外,其他ADC直方图参数在乳腺良、恶性病变组间差异均有统计学意义(P<0.05).恶性组ADC均值、ADC 1%、5%、10%、25%、50%、75%、90%、95%、99%显著低于良性组,ADC标准差、ADC变异系数显著高于良性组.ADC 5%的鉴别诊断价值最高,曲线下面积为0.919,以0.94×10?3 mm2/s为截断值,敏感度和特异度分别为95.12%、83.33%.ADC_MUSE在良、恶性组间差异有统计学意义(P<0.05),曲线下面积为0.896,以1.13×10?3 mm2/s为截断值,敏感度和特异度分别为82.93%、86.67%.ADC 5%联合ADC_MUSE的曲线下面积为0.923,敏感度和特异度分别为90.24%、86.67%.结论 ADC直方图参数鉴别乳腺良、恶性病变有一定价值,其中ADC 5%的鉴别诊断价值最高;MUSE-DWI直方图参数联合ADC值可进一步提高诊断效能.
MoreAI Read Science
Must-Reading Tree
Example
![](https://originalfileserver.aminer.cn/sys/aminer/pubs/mrt_preview.jpeg)
Generate MRT to find the research sequence of this paper
Chat Paper
Summary is being generated by the instructions you defined