摘要
摘要目的探讨合成MRI技术及与动态对比增强MRI（DCE-MRI）联合应用鉴别乳腺良性与恶性病灶的价值。方法回顾性分析2020年9月至2021年3月宁夏医科大学附属总医院经临床检查发现乳腺可疑病变患者116例，均为女性，年龄22~80岁。所有患者接受合成MRI及DCE-MRI扫描，并测量合成MRI的定量参数，获得乳腺病灶增强扫描前和增强扫描后T1、T2、质子密度（PD）值（T1pre、T2pre、PDpre；T1Gd、T2Gd、PDGd），并计算增强前后差值（∆T1、∆T2、∆PD）和增强前后比值（T1ratio、T2ratio、PDratio）。所有病灶经穿刺活体组织检查或手术获得病理结果证实。采用独立样本t检验比较良性和恶性病灶各参数的差异，对差异有统计学意义的参数进入多因素logistic回归分析，筛选出诊断乳腺恶性病变的独立预测因子。采用受试者操作特征（ROC）曲线评估定量参数单独及与DCE-MRI联合鉴别乳腺良性与恶性病变的效能。结果116例患者中，良性27例、恶性89例。恶性患者T2pre、PDpre、T2Gd、PDGd、∆T2、T1ratio及T2ratio均低于良性患者（P<0.05）。多因素logistic回归分析显示T2pre（OR=0.961，95%CI 0.926~0.993，P=0.022）及PDpre（OR=0.945，95%CI 0.908~0.979，P=0.003）是乳腺癌诊断的独立预测因子。T2pre+PDpre鉴别乳腺病灶良性与恶性的ROC曲线下面积（AUC）为0.77，准确度、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为0.84、0.87、0.68、0.92、0.56。T2pre+PDpre联合DCE-MRI鉴别乳腺病灶良性与恶性的AUC为0.95，诊断效能最好，且高于单独DCE-MRI诊断的AUC值（0.92），差异有统计学意义（Z=2.20，P<0.05）。结论合成MR的T2pre、PDpre值可作为鉴别乳腺良性与恶性病灶的参考参数。合成MRI联合DCE-MRI可有效提高乳腺恶性病灶的诊断效能。
出版日期
2022年12月13日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
