本文關鍵詞：磁共振多參數成像技術對乳腺癌診斷效能評價

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【摘要】：研究背景及目的中國乳腺癌的發(fā)病增長趨勢顯著,目前已成為女性最常見的惡性腫瘤之一。乳腺磁共振成像作為一種無輻射、掃描參數多、成像序列多、軟組織分辨率高的一種檢查技術,可以提供形態(tài)學、血流動力學、組織細胞水分子擴散功能以及代謝物等很多有診斷價值的信息,已經成為乳腺病變的一項重要檢查方法,并且受到越來越高的重視。本研究探討MRI常規(guī)成像、動態(tài)增強掃描以及擴散加權掃描多參數成像對乳腺癌的診斷效能。材料與方法1.病例資料:收集我院2012年2月至2014年5月期間女性乳腺病變患者共95名(97個病灶),年齡17~69(46.43±9.34)歲。所有患者經過穿刺或手術病理證實,其中惡性病變43例患者(包括浸潤性導管癌33例,多形性癌1例,基底樣癌2例,導管內癌5例,浸潤性篩狀-小管癌1例,髓樣癌1例),良性病變52名患者共54個病灶(包括腺病8例,纖維腺瘤36例,導管內乳頭狀瘤2例,硬化性導管病2例,導管上皮不典型增生5例,肉芽腫性小葉乳腺炎1例)。2.設備與方法:所有患者均行常規(guī)MRI(T1WI、T2WI)、擴散加權成像(b=0、500、800 s/mm2)以及動態(tài)增強檢查。觀察并分析乳腺病變的MRI常規(guī)檢查(包括形態(tài)、邊界、邊緣及內部強化方式)及TIC曲線結果,并計算出病變感興趣區(qū)的1分鐘、2分鐘、3分鐘早期強化率以及測量出DWI中b=500、800 s/mm2兩組ADC結果。以病理結果為“金標準”,得出早期強化率及ADC值的接收者工作特征曲線(Receiver Operating Characteristic,ROC),計算出ROC曲線下面積(Area Under Curve,AUC),并根據Youden指數最大的分界點確定三組早期強化率及兩組ADC值最佳診斷界值以及根據最佳診斷界值,并將97個病變劃分為良性病變和惡性病變。采用IBM SPSS Statistics Version 19軟件,計量資料數值以均數±標準差(x±s)表示,組間計量資料均值比較采用t檢驗;計數資料的比較采用χ2檢驗,P0.05表示差異有統計學意義。以病理結果為“金標準”,計算各種成像觀察指標診斷的敏感性、特異性、準確性、陽性預測值、陰性預測值以及Kappa值。以病理結果為因變量,各種成像參數MR診斷結果為自變量,進行Binary Logistic回歸分析,P0.05表示差異有統計學意義。結果1.常規(guī)MRI乳腺良惡性病變在T1WI和T2WI信號分布具有較大的重疊性,形態(tài)、邊界及內部強化方式三個觀察指標在良惡性病變的診斷差異無統計學差異(P0.05),“毛刺征”在良惡性病變的診斷差異有顯著統計學意義(P0.01)。2.良性病變中TIC曲線呈I型占83.3%,惡性病變中TIC曲線呈II型占53.5%、呈III型占44.19%。1分鐘、2分鐘、3分鐘早期強化率ROC曲線下面積(AUCROC)分別為0.756、0.634、0.573,對應的良惡性診斷最佳界值分別為37.75%、33.24%、34.05%。1分鐘早期強化率在良惡性病變的診斷差異有顯著統計學意義(P0.01)。3.惡性病變DWI呈高信號占72.1%,良性病變呈高信號占50%。b=500 s/mm2、800 s/mm2兩組ADC值的ROC曲線下面積(AUCROC)分別為0.907、0.919,兩組ADC值良惡性診斷最佳界值為1.132 x10-3mm2/s、1.0265 x10-3mm2/s。良性病變b=500 s/mm2、800 s/mm2 ADC值(x10-3mm2/s)分別為1.646±0.440、1.477±0.451,惡性分別為1.039±0.263、0.914±0.224,兩組b值對乳腺病變的診斷差異有顯著統計學意義(P0.01)。4.根據病理結果為“金標準”,在常規(guī)MRI觀察指標中邊緣“毛刺征”指標具有較高的特異性(96.3%)及Kappa值(0.611),其余常規(guī)MRI觀察指標靈敏度、特異度及準確度均小于80%,與病理結果比較一致性水平檢測Kappa值為0.297~0.410。TIC曲線在乳腺病變的診斷中敏感性、特異性、準確性及Kappa值分別97.67%、83.33%、89.69%、0.795。1分鐘、2分鐘、3分鐘早期強化率三者的靈敏度分別為88.37%、90.70%、88.37%,特異性分別為62.96%、44.44%、40.74%,Kappa值分別為0.496、0.331、0.274。b=500 s/mm2、800s/mm2ADC值靈敏度和特異度分別為81.4%、90.74%、86.60%,88.37%、92.59%、90.72%,與病理結果比較一致性水平較高的為b=800 s/mm2的ADC指標(Kappa值0.812)。5.將所有MRI成像方法和觀察指標納入Logistic回歸模型進行統計學分析,結果表明TIC曲線類型以對乳腺良惡性病變的診斷能力具有顯著統計學差異(P0.01),邊緣毛刺征及ADC值(b=800s/mm2)對乳腺良惡性病變的診斷能力具有統計學差異(P0.05)。結論1.邊緣(“毛刺征”)、1分鐘早期強化率及b=500 s/mm2、800 s/mm2 ADC值在乳腺良、惡性病變的診斷差異有顯著統計學意義(P0.01)。2.TIC曲線對乳腺良、惡性病變的診斷具有重要作用。3.邊緣(“毛刺征”)、TIC曲線、ADC值(b=800 s/mm2)在乳腺良惡性病變診斷中具有良好的診斷效能。
【關鍵詞】：乳腺癌 磁共振成像 擴散加權成像 動態(tài)增強
【學位授予單位】：安徽醫(yī)科大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：R445.2;R737.9
【目錄】：

• 英文縮略詞表5-6
• 中文摘要6-9
• 英文摘要9-13
• 前言13-16
• 1 材料與方法16-18
• 2 結果18-27
• 3 討論27-33
• 4 結論33
• 參考文獻33-37
• 附圖37-45
• 附錄45-46
• 致謝46-47
• 綜述47-58
• 參考文獻54-58

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前5條

1 Eun-Kee Jeong;Denis Parker;;靶向對比劑CLT1-(Gd-DTPA)在小鼠乳腺癌磁共振分子成像效果的研究(英文)[J];磁共振成像;2011年05期

2 趙應滿;袁利;;MRI脂肪抑制技術在乳腺腫瘤診斷中的應用[J];實用放射學雜志;2007年12期

3 郎寧;謝敬霞;;乳腺磁共振檢查的技術進展[J];醫(yī)學影像學雜志;2008年06期

4 孫瑯，

本文編號：1072854