MR多序列成像對乳腺良惡性病變鑒別診斷價值的研究

佟琪，張冰，李茗，瞿麗萍，朱斌

南京鼓樓醫(yī)院 醫(yī)學影像科，江蘇 南京 210008

MR多序列成像對乳腺良惡性病變鑒別診斷價值的研究

佟琪，張冰，李茗，瞿麗萍，朱斌

南京鼓樓醫(yī)院 醫(yī)學影像科，江蘇 南京 210008

目的探討多參數(shù)MRI對乳腺疾病的診斷效能。方法收集乳腺病例59例，根據(jù)病理結(jié)果將其分成乳腺良性病變和惡性病變兩組，乳腺良性病變34例，乳腺癌25例。所有患者行3.0T MRI 檢查，包括T1加權(quán)成像、T2加權(quán)成像、抑脂的T2加權(quán)成像、擴散加權(quán)成像、動態(tài)增強序列及T2*灌注成像，以手術(shù)病理結(jié)果作為診斷乳腺疾病的金標準，將兩組MRI診斷指標進行獨立樣本t檢驗和卡方檢驗分析其診斷效能。結(jié)果乳腺良、惡性病變表觀彌散系數(shù)值具有顯著差異（t=5.774，P＜0.01），其診斷敏感性、特異性、準確性分別為88%、79.41%、83.05%；動態(tài)增強的時間-信號強度曲線具有顯著差異（χ2=11.96,P＜0.01），診斷敏感性、特異性、準確性分別為84%、64.71%、72.88%；形態(tài)學特點診斷乳腺疾病的敏感性、特異性、準確性分別為92%、82.35%、86.44%；多參數(shù)聯(lián)合診斷乳腺癌的敏感性、特異性、準確性分別為92%、88.24%、89.83%。結(jié)論對乳腺疾病的診斷價值較高的診斷指標是病變形態(tài)學特點、時間-信號強度曲線類型及病變的表觀彌散系數(shù)值，尤以形態(tài)學為著；多序列相結(jié)合提高了MRI診斷乳腺疾病的特異性和準確性。

乳腺病變；磁共振成像；診斷指標；彌散；灌注；對比增強

引言

乳腺癌是女性最常見的惡性腫瘤之一，今年來其患病率逐年增加，并越來越趨于年輕化，已位居女性癌癥死因的第二位[1-2]，因此乳腺癌的早期診斷越來越重要。乳腺X線攝影及超聲檢查是目前最常用的檢查方法，但其敏感性、特異性較低，尤其對致密型乳腺、微小病灶及非腫塊樣病灶診斷比較困難。隨著MR技術(shù)的不斷發(fā)展，乳腺MRI檢查目前被認為是乳腺鉬靶及超聲檢查的一種重要補充手段[3]。乳腺MRI檢查在乳腺疾病診斷中顯示出獨特的優(yōu)越性，具有軟組織分辨率高、無輻射、多參數(shù)及多方位成像等優(yōu)點，使其在乳腺疾病診斷中的優(yōu)勢日漸突出，臨床應(yīng)用也日益增長。

隨著新MR技術(shù)的不斷更新發(fā)展，乳腺MR成像的空間及時間分辨率不斷提高，成像方式也在逐漸更新，因此目前乳腺MRI掃描序列較多，它們不僅能夠提供較準確的形態(tài)學信息，還可以提供病灶血流動力學信息。目前乳腺MRI的檢查方式不拘一格，不同的機器、不同的技術(shù)條件情況下參數(shù)設(shè)置也不一樣，國內(nèi)尚沒有統(tǒng)一的乳腺MRI檢查建議和規(guī)定。本研究擬綜合運用多序列乳腺MR成像T2加權(quán)成像（T2-Weighted Imaging，T2WI）、抑脂T2加權(quán)成像（Fat Suppression of the T2-Weighted Imaging，T2WSPAIR）、擴散加權(quán)成像（Diffusion Weighted Imaging，DWI）、動態(tài)增強成像（Dynamic Contrast Enhanced，DCE）和T2*灌注加權(quán)成像（T2*perfusion weighted imaging，T2*PWI），來探討它們對乳腺疾病的診斷效能和局限性，進而提出對乳腺MRI檢查的診斷建議和推薦檢查方案。

1 材料與方法

1.1 臨床資料

收集來自我院2015年1月～2016年1月經(jīng)MRI檢查有明確病理結(jié)果的乳腺疾病患者共54名患者，其中良性病變患者30例共34個病灶(包括腺病4個，纖維腺瘤23個，纖維腺瘤并腺病 2個，導管內(nèi)乳頭狀瘤1個，積乳囊腫1個，漿液性乳腺炎3個)；乳腺癌患者24例共25個病灶(包括浸潤性導管癌19個，浸潤性小葉癌1個，髓樣癌1個，高級別導管內(nèi)癌4個)。患者均為女性，年齡27～85歲，平均(44.07±11.65)歲，其中乳腺癌患者年齡(50.8±13.21)歲，良性病變患者年齡(39.12±7.21)歲。本文病例均經(jīng)手術(shù)或穿刺活檢病理證實。主要臨床表現(xiàn)為大部分病人自己無意中摸到或者體檢發(fā)現(xiàn)乳腺腫塊，不痛不癢，其中14例病人有乳房腫脹，5例病人有乳頭溢液。

1.2 MRI檢查設(shè)備與成像技術(shù)

采用Philips Ingenia 3.0T X超導型磁共振掃描儀，使用專用雙穴乳腺表面線圈，病人取俯臥位，雙乳位于線圈內(nèi)，讓雙乳自然下垂。

（1）常規(guī)序列包括：T1W（FSE，TR 542 ms，TE 8.0 ms，層厚/間隔4.0 mm/0，層數(shù)40，矩陣 341×512），T2W（TSE，TR 4351 ms，TE 120ms，層厚/間隔4.0 mm/0，層數(shù)40，矩陣 379×432）和T2W-SPAIR（TSE，TR 5000 ms，TE 65 ms，翻轉(zhuǎn)角90°，層厚、間隔4.0 mm/0，層數(shù)40，矩陣 380×528），掃描均為軸位。

（2）動態(tài)增強掃描：采用T1高分辨率各向同性容積采集（T1High Resolution Isotropic Volume Excitation，THRIVE）技術(shù)，用高壓注射器經(jīng)前臂靜脈以2.0 mL/s的速度按0.1 mmol/kg體質(zhì)量注入對比劑，接著以2.0 mL/s的速度注入0.9%氯化鈉溶液20 mL沖洗導管。注射對比劑前掃描1次，大約掃描40 s時開始注射造影劑，一共連續(xù)無間斷掃描7次，總掃描時間380 s。

（3）DWI：采用平面回波成像（Echo Planar Imaging，EPI）技術(shù)，TR=4048 ms，TE=61 ms，矩陣=132×288，層厚=5 mm，層間距=1 mm，層數(shù)=32，NSA=5，b=0，800 s/mm2，掃描時間150 s，采用軸位掃描。

（4）T2*PWI：采用橫軸位梯度回波平面成像（Fast-Field Echo combined with Echo-Planar Imaging，F(xiàn)FE-EPI），TR 269 ms ，TE 30 ms，翻轉(zhuǎn)角40，矩陣80×256，激勵次數(shù)2，層厚5 mm，間隔1 mm，時間分辨率為2 s，連續(xù)無間隔采集40次，掃描時間80 s，采用軸位掃描。以前文獻均報道軋造影劑需要靜脈團注兩次，一次用于T1W-C+，另一次用于T2*-PWI，所以本研究在動態(tài)增強掃描之后，采用高壓注射器經(jīng)前臂靜脈注入對比劑釓噴替酸葡甲胺（Gd-DTPA），用量20 mL，流率3.0 mL/s，注藥同時開始灌注成像采集。

1.3 圖像后處理

（1）動態(tài)增強掃描：將動態(tài)增強圖像輸入Philips工作站，采用quantitative analysis及T1Perfusion軟件，感興趣區(qū)（Region Of Interest，ROI）選取病灶中央，面積大小約10～20 mm2，盡量避開出血、壞死區(qū)域，擬合出時間-信號強度曲線（time-signal intensity curve，TIC）及半定量參數(shù)值。

（2）DWI：將彌散圖像輸入Philips工作站Diffuse軟件，生成800-0的表觀彌散系數(shù)（Apparent Diffusion Coeff cient，ADC）圖，ROI 選取病灶中央，面積大小10～20 mm2，盡量避開出血、壞死區(qū)域。

（3）T2*PWI：將T2*PWI圖像輸入Philips工作站quantitative analysis軟件，ROI選取病灶中央，盡量避開出血、壞死區(qū)域，根據(jù)時間-信號強度曲線算出最大信號下降時間及最大信號下降率。

1.4 圖像分析

（1）動態(tài)增強掃描：根據(jù)T2WI-SPAIR、動態(tài)增強的原始圖像、半定量參數(shù)（最大增強（Maximum Enhancement，MAXENH）；最大相對增強（Maximum Relative Enhancement，MAXRELENH）；峰值時間（Time To Peak，TTP）；流入速率（Wash In Rate， WASHIN））及TIC動態(tài)曲線形態(tài)，客觀描述并評價乳腺癌病灶的形態(tài)、強化特征、TIC類型。TIC 分類標準：TIC曲線分為3型[5-6]：流入型（Ⅰ型）；平臺型（Ⅱ型）；流出型（Ⅲ型）。由3位資深MR診斷醫(yī)生采用盲法進行評價，2位醫(yī)生意見一致視為最后評價結(jié)果。

（2）DWI：在生成的ADC圖上測量病灶實體部分，分別測量3次，取平均值。

（3）T2*PWI：根據(jù)時間-信號強度曲線算出最大信號下降時間（Maximum Signal Decrease Time，MSDT）及最大信號下降率（Maximum Signal Decrease Rate，MSDR）。

1.5 統(tǒng)計學處理

對于ADC值臨界值的確定，我們采用非參數(shù)法擬合受試者工作特征曲線（Receiver Operating Characteristic Curve，ROC）來確定鑒別診斷乳腺良、惡性病變的最佳臨界值；將兩組MRI的各個診斷指標（形態(tài)學、ADC、TIC曲線、MAXENH、MAXRELENH、TTP、WASHIN、MSDT、MSDR）進行獨立樣本t檢驗和卡方檢驗分析其診斷效能；所有的數(shù)據(jù)處理均采用SPSS 18.0統(tǒng)計學軟件完成，P＜0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

2 結(jié)果

2.1 病變形態(tài)分析

根據(jù)美國放射學會（American College of Radiology，ACR）提出的2013版乳腺MRI影像報告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)（Breast Imaging Reporting and Data System of MRI，BI-RADS-MRI），從腫瘤形態(tài)上區(qū)分良惡性病變，良性病變一般為類圓形、邊緣光滑；惡性病變一般為不規(guī)則、邊緣毛刺，常呈節(jié)段樣、線樣及集簇樣分布。兩組采用卡方檢驗進行統(tǒng)計學分析，乳腺良惡性病變的形態(tài)學特點具有顯著統(tǒng)計學意義（χ2=28.962，P＜0.01），其敏感性、特異性、準確性、陽性預測值、陰性預測值分別為92%、82.35%、86.44%、79.31%、93.33%，結(jié)果見表1。

表1 乳腺病變形態(tài)特點與病理對照分析 [n(%)]

2.2 DWI中ADC值及其診斷效能

良性病變、惡性病變平均ADC值分別約為（1.497 ±0.446）×10-3mm2/s、（0.836±0.389）×10-3mm2/s，惡性病變較良性病變ADC值明顯減低，均數(shù)間采用獨立樣本t檢驗分析，良性病變及惡性病變的ADC值具有顯著性統(tǒng)計學意義（t=5.774，P＜0.01），結(jié)果見表2。

表2 乳腺良惡性病變的ADC值比較 (±s，×10-3mm2/s)

表2 乳腺良惡性病變的ADC值比較 (±s，×10-3mm2/s)

注：t=5.774，P＜0.01。

組別 樣本量 95%可信區(qū)間良性病變 34 1.497±0.446惡性病變 25 0.836±0.389

乳腺良惡性病變ADC值具有顯著統(tǒng)計學意義（χ2=23.567，P＜0.01）。惡性病變ADC值的ROC曲線下面積為0.907，95%可信區(qū)間為（0.813～0.996）×10-3mm2/s，以1.05×10-3mm2/s作為良惡性病變診斷閾值，其敏感性、特異性、準確性、陽性預測值、陰性預測值分別為88%、79.41%、83.05%、75.86%、90%，結(jié)果見表3。

表3 乳腺病變ADC值與病理對照分析 [n(%)]

2.3 動態(tài)增強診斷效能

2.3.1 DCE-TIC曲線

惡性組Ⅰ型2個，Ⅱ型8個，Ⅲ型15個；良性組Ⅰ型22個，Ⅱ型9個，Ⅲ型3個。良性病變動態(tài)增強時間-信號強度曲線以I型曲線為主（圖1），良性病灶以Ⅲ型曲線為主（圖2），良、惡性病變DCE-TIC曲線構(gòu)成比差異具有統(tǒng)計學意義（χ2=11.96，P＜0.01），但良惡性病變在Ⅱ型曲線中有較大的交叉。TIC曲線的敏感性、特異性、準確性、陽性預測值、陰性預測值分別為84%、64.71%、72.88%、63.63%、84.62%，結(jié)果見表4。

表4 TIC曲線類型與病理對照分析 [n(%)]

2.3.2 動態(tài)增強半定量參數(shù)值

動態(tài)增強中各半定量參數(shù)值均數(shù)之間采用獨立樣本t檢驗分析，良惡性病變僅TTP值差異具有顯著統(tǒng)計學意義（t=3.253，P＜0.01），良惡性病變的TTP值經(jīng)ROC曲線分析，ROC曲線下面積為0.699，P＜0.05，說明TTP值用來判斷乳腺病變的良惡性有診斷意義，如選TTP=228.15 s為診斷臨界點時，其靈敏度為76%，特異度為64.7%，結(jié)果見表5。

表5 T1PWI半定量參數(shù)值分析

2.4 T2*PWI診斷效能

良、惡性病變平均灌注MSDR 95%可信區(qū)間分別為（34.96±22.18）%和（35.44±25.12）%，均數(shù)間采用t檢驗分析，良、惡性病變的最大信號下降率不具有統(tǒng)計學意義（t=0.308，P=0.184＞ 0.05），結(jié)果見表6。

良、惡性病變平均灌注MSDT 95%可信區(qū)間分別為（25.21±6.28）s和（23.92±7.06）s，均數(shù)間采用t檢驗分析，良、惡性病變的最大信號下降率不具有統(tǒng)計學意義（t=0.852，P=0.655＞0.05），結(jié)果見表7。

表6 乳腺良惡性病變的MSDR值比較（±s，%）

表6 乳腺良惡性病變的MSDR值比較（±s，%）

注：t=0.308，P＞0.05。

組別 樣本量 95%可信區(qū)間良性病變 34 34.96±22.18惡性病變 25 36.84±24.53

表7 乳腺良惡性病變的MSDT值比較（±s，s）

表7 乳腺良惡性病變的MSDT值比較（±s，s）

注：t=0.852，P＞0.05。

組別 樣本量 95%可信區(qū)間良性病變 34 25.21±6.28惡性病變 25 23.92±7.06

2.5 乳腺MRI多序列聯(lián)合診斷指標結(jié)果

乳腺多序列MRI聯(lián)合診斷乳腺良惡性病變具有顯著統(tǒng)計學意義（χ2=34.204，P＜0.01），其敏感性、特異性、準確性、陽性預測值、陰性預測值分別為92%、88.24%、89.83%、85.19%、93.75%（表8）。

表8 聯(lián)合診斷與組織學對照分析 [n(%)]

3 討論

3.1 形態(tài)學分析

根據(jù)ACR在2013版BI-RADS-MRI提出乳腺良性腫塊樣病變（圖1）通常呈形態(tài)規(guī)則，圓形或卵圓形，邊緣光滑，內(nèi)部低信號分隔，均勻強化或無強化；良性非腫塊樣病變通常呈彌漫點狀強化，區(qū)域性強化、多區(qū)域性強化、局灶性強化或成簇小環(huán)形強化。乳腺惡性腫塊樣病變（圖2）通常呈形態(tài)不規(guī)則，邊緣毛刺，內(nèi)部信號混雜，不均勻強化或環(huán)形強化。乳腺惡性非腫塊樣病變（圖3）常呈線樣強化、段樣強化及集簇狀強化。 毛刺征是目前被認為是乳腺惡性腫瘤的典型征象，其惡性陽性率約為84% ～91%[7]。本次研究毛刺征診斷惡性陽性率約為92%，略高于文獻報道，究其原因主要與樣本病理類型不同有關(guān)。另外，Stehouwer[8]等研究也發(fā)現(xiàn)3.0T乳腺MRI能夠檢出高達86%的導管原位癌，高于乳腺X線技術(shù)，本研究共發(fā)現(xiàn)導管內(nèi)原位癌4例，其MRI均表現(xiàn)為段樣強化，而鉬靶檢查未發(fā)現(xiàn)微鈣化，但是兩種檢查技術(shù)對乳腺導管原位癌的檢出能力的差異還有待進一步研究。日常工作中經(jīng)常遇到形態(tài)學不典型的乳腺良惡性病灶，如邊界清晰的惡性病變（粘液癌、髓樣癌、導管內(nèi)乳頭狀癌、惡性葉狀瘤等），還有邊緣不整的良性病變（腺病瘤、腺病伴纖維腺瘤、導管內(nèi)乳頭狀瘤、膿腫等），所以臨床工作中還應(yīng)結(jié)合其他影像參數(shù)進行鑒別診斷。

圖1 纖維腺瘤患者

圖2 浸潤性導管癌患者

圖3 導管內(nèi)原位癌患者

3.2 DWI

DWI是一種觀察活體水分子微觀運動的成像方法，通過檢測組織中水分子的擴散來觀察分析組織結(jié)構(gòu)及內(nèi)部特征。研究結(jié)果表明惡性腫瘤增殖速度快，細胞密實，細胞間隙的減少和組織間液壓力的增高，導致水分子活動受限，使其在DWI上信號增高，ADC值下降。以往研究證實乳腺惡性病變比良性病變ADC值低[9]，本研究結(jié)果與文獻報道一致。本研究取惡性病變 ADC值的1.05×10-3mm2/s作為診斷閾值，證明了利用ADC值可以鑒別乳腺良、惡性腫瘤（χ2=23.567，P＜0.01），ADC值對乳腺良惡性鑒別具有重要價值，與以前文獻報道相似[10-11]。但是ADC敏感性略低，究其原因可能與DWI空間分辨率較低，易引起磁敏感偽影或化學位移偽影， 腫瘤分期較早，細胞密度較低有關(guān)[12]。因此，單純依靠ADC值對于黏液腺癌、原位癌及不典型增生的定性診斷仍存在一定的困難，黏液腺癌與其他導管浸潤癌不同，DWI上呈明顯高信號且ADC值較高；DWI空間分辨率低，由于部分原位癌、不典型增生形態(tài)特點會導致ADC值測量誤差，所以不能單純依靠DWI對乳腺疾病做出明確診斷。

3.3 動態(tài)增強掃描

由于乳腺組織富含脂肪和纖維腺體，大多數(shù)乳腺病變單靠MRI常規(guī)平掃序列很難檢出以及分析其形態(tài)學特點，所以DCE-MRI是乳腺MRI檢查時必須掃描序列之一。DCE-MRI不僅能夠很好地提供病變形態(tài)學特點，還可以提供病灶的時間-信號強度曲線，從而提高乳腺疾病診斷的特異性[4]。

DCE-MRI可以獲得TIC曲線，是臨床實踐中最常用于反映乳腺病變生物學特點及侵襲性的重要手段之一。TIC曲線分為3型[5-6]：流入型（I型）；平臺型（II型）；流出型（III型）。惡性腫瘤微血管數(shù)量多于良性病變，另外良惡性病變還存在質(zhì)的差異，惡性腫瘤的新生血管多不成熟，基膜不完整，通透性較高，從而惡性腫瘤較良性腫瘤強化更快速明顯。本研究中惡性腫瘤以III型曲線為主，良性病變主要以I型曲線為主，良惡性病變在 II型曲線有較大重疊。因此本研究認為DCE-MRI具有高敏感性，中等特異性，與文獻報道一致[13-15]。本研究發(fā)現(xiàn)TIC曲線類型對于非腫塊樣強化病變的良惡性鑒別意義不大，非腫塊樣病變內(nèi)常混雜有一定的正常腺體及脂肪組織等，導致ROI內(nèi)不全為病灶實性成份，影響TIC曲線對病灶血流動力學特征的準確反映。故僅依靠血流動力學特點進行評價是不夠的，需結(jié)合病灶的形態(tài)學等其他信息[16-17]。

3.4 T2*PWI首過灌注成像

3.5 融合多序列診斷信息的綜合診斷模式

盡管DWI-ADC值和DCE-TIC在乳腺病變性質(zhì)的評價上具有較大的臨床價值，但是本研究表明，單純依靠形態(tài)學分析、ADC值或者TIC曲線來判定乳腺良惡性病變的準確度分別為86.44%、83.05%、72.88%，尤以形態(tài)學分析為主；另外，單一參數(shù)診斷乳腺疾病的準確度均低于多參數(shù)相融合綜合診斷的準確度89.83%。因此，筆者認為多參數(shù)相結(jié)合的綜合診斷模式有利于提高乳腺疾病的診斷準確性。在進行乳腺疾病診斷時，DCE-TIC曲線簡單直觀，DWIADC值是定量數(shù)據(jù)，而形態(tài)學特征復雜繁冗，特別臨床實踐過程中，經(jīng)常遇到多參數(shù)診斷相沖突現(xiàn)象，因此很多醫(yī)師都希望通過DCE-TIC曲線和DWI-ADC值直接實現(xiàn)病灶定性診斷，通過本次研究需要強調(diào)的是，在乳腺MRI診斷中，形態(tài)學特征優(yōu)先于DCE-TIC曲線和DWI-ADC值，DCETIC曲線和DWI-ADC值尚處于輔助診斷的地位。ACR也同樣提出當病變的血液動力學信息與形態(tài)相沖突時，以形態(tài)學為主，另外它還提出動態(tài)增強分析對形態(tài)學上具有良性表現(xiàn)的病變幫助最大，因為增強曲線會影響到?jīng)Q定是否對該良性形態(tài)表現(xiàn)的病變進行活檢；另一方面，對具有可疑惡性形態(tài)特征的病變，無論動態(tài)增強結(jié)果如何，都應(yīng)該進行活檢。需要強調(diào)的是，動態(tài)分析只是對病變進行理解的一個方面，對病變的處理不能僅僅依靠動態(tài)增強分析特點來決定。因此合理運用乳腺MRI檢查各個診斷指標有利于提高MRI診斷的特異性。

本研究存在不足之處，沒有涵蓋所有的功能磁共振方法，如磁共振波譜分析（Magnetic Resonance Spectrum，MRS）、磁敏感成像（Susceptibility Weighted Imaging，SWI）、擴散張量成像（Diffusion Tensor Imaging，DTI）等。另外，樣本量較少，樣本病理類型也較少。因此本次只是一個初步研究，還需要擴大樣本量、增加病理類型及功能MRI成像方法進一步探索研究，增加研究的可信性，以更全面準確地評估乳腺MRI的臨床應(yīng)用價值。另外，乳腺MR檢查時間長，患者采取俯臥位并不舒適，而患者配合程度又會影響影像質(zhì)量和診斷評估。本研究序列相對較少，僅發(fā)現(xiàn)T2*PWI對乳腺疾病的鑒別診斷價值具有一定局限性，在精簡乳腺MRI檢查序列時可暫不考慮。因此，在滿足診斷要求時，如何盡量縮短乳腺MRI檢查時間也需進一步探索研究。

4 結(jié)論

綜合以上研究結(jié)果從而提出：形態(tài)學分析、TIC曲線和DWI-ADC值對診斷乳腺疾病具有重要診斷價值，當病變血液動力學信息與形態(tài)學信息相沖突時，影像診斷以形態(tài)學為主；動態(tài)增強半定量參數(shù)僅TTP對乳腺良惡性病變的鑒別有一定輔助診斷價值；T2*PWI對乳腺疾病的鑒別診斷價值具有一定局限性，在精簡乳腺MRI檢查序列時可暫不考慮。有效運用多序列乳腺成像相結(jié)合的綜合診斷模式，能夠進一步提高對乳腺疾病診斷的準確性。

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Study on the Effectiveness of Application of Multi-Sequence MRI in Differential Diagnosis of Benign and Malignant Breast Lesions

ObjectiveTo evaluate the effectiveness of application of multi-sequence MRI in diagnosis of breast lesions.MethodsTotally 59 cases with breast diseases were classif ed into two groups according to the pathologic reports: 25 cases with breast cancers and another 34 cases with benign breast tumors. All patients underwent 3.0T MRI, including T2-weighted imaging (T2WI), fat suppression of the T2-weighted imaging (SAPIR-T2WI),diffusion weighted imaging (DWI), dynamic contrast enhanced (DCE) and T2*perfusion weighted imaging (T2*PWI) sequence. Taking operation pathology results as the gold standard in the diagnosis of breast diseases, the diagnostic eff ciency of each MRI diagnostic indications were assessed with independent samplesttest and chi-square test.ResultsThere were signif cant differences between the malignant and benign lesions at ADC value (t=5.774,P＜0.01), the sensitivity and specif city and accuracies of ADC value for malignant lesions were 88%, 79.41%, 83.05%; there were signif cant differences between the malignant and benign lesions at TIC curve (χ2=11.96,P＜0.01), the sensitivity, specif city and accuracy of TIC type for diagnosis breast lesions were 84%, 64.71% and 72.88%; the sensitivity, specif city and accuracy of morphological features for diagnosis breast lesions were 92%, 82.35% and 86.44%; the sensitivity, specif city and accuracy of multi-sequence combination in diagnosis of breast malignant lesions were 92%, 88.24% and 89.83%.ConclusionValuable indicators in the diagnosis of breast cancers are the morphological features of the tumor, the TIC type and the ADC value, especially morphological features. Combination of multisequence MRI can improve the specif city and accuracy in the diagnosis of breast lesions.

breast lesions; magnetic resonance imaging; diagnosis indicator; diffusion; perfusion; contrastenhanced

TONG Qi, ZHANG Bing, LI Ming, QU Li-ping, ZHU Bin
Department of Medical Imaging, Nanjing Drum Tower Hospital, Nanjing Jiangsu 210008, China

R445.2；R737.9

B

10.3969/j.issn.1674-1633.2016.12.015

1674-1633(2016)12-0060-06

2016-08-29

2016-10-06

朱斌，醫(yī)學影像科科室主任，碩士研究生導師。研究方向：腹部影像診斷。

通訊作者郵箱：gobincdr@163.com