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研究背景及目的中国乳腺癌的发病增长趋势显著,目前已成为女性最常见的恶性肿瘤之一。乳腺磁共振成像作为一种无辐射、扫描参数多、成像序列多、软组织分辨率高的一种检查技术,可以提供形态学、血流动力学、组织细胞水分子扩散功能以及代谢物等很多有诊断价值的信息,已经成为乳腺病变的一项重要检查方法,并且受到越来越高的重视。本研究探讨MRI常规成像、动态增强扫描以及扩散加权扫描多参数成像对乳腺癌的诊断效能。材料与方法1.病例资料:收集我院2012年2月至2014年5月期间女性乳腺病变患者共95名(97个病灶),年龄17~69(46.43±9.34)岁。所有患者经过穿刺或手术病理证实,其中恶性病变43例患者(包括浸润性导管癌33例,多形性癌1例,基底样癌2例,导管内癌5例,浸润性筛状-小管癌1例,髓样癌1例),良性病变52名患者共54个病灶(包括腺病8例,纤维腺瘤36例,导管内乳头状瘤2例,硬化性导管病2例,导管上皮不典型增生5例,肉芽肿性小叶乳腺炎1例)。2.设备与方法:所有患者均行常规MRI(T1WI、T2WI)、扩散加权成像(b=0、500、800 s/mm2)以及动态增强检查。观察并分析乳腺病变的MRI常规检查(包括形态、边界、边缘及内部强化方式)及TIC曲线结果,并计算出病变感兴趣区的1分钟、2分钟、3分钟早期强化率以及测量出DWI中b=500、800 s/mm2两组ADC结果。以病理结果为“金标准”,得出早期强化率及ADC值的接收者工作特征曲线(Receiver Operating Characteristic,ROC),计算出ROC曲线下面积(Area Under Curve,AUC),并根据Youden指数最大的分界点确定三组早期强化率及两组ADC值最佳诊断界值以及根据最佳诊断界值,并将97个病变划分为良性病变和恶性病变。采用IBM SPSS Statistics Version 19软件,计量资料数值以均数±标准差(x±s)表示,组间计量资料均值比较采用t检验;计数资料的比较采用χ2检验,P<0.05表示差异有统计学意义。以病理结果为“金标准”,计算各种成像观察指标诊断的敏感性、特异性、准确性、阳性预测值、阴性预测值以及Kappa值。以病理结果为因变量,各种成像参数MR诊断结果为自变量,进行Binary Logistic回归分析,P<0.05表示差异有统计学意义。结果1.常规MRI乳腺良恶性病变在T1WI和T2WI信号分布具有较大的重叠性,形态、边界及内部强化方式三个观察指标在良恶性病变的诊断差异无统计学差异(P>0.05),“毛刺征”在良恶性病变的诊断差异有显著统计学意义(P<0.01)。2.良性病变中TIC曲线呈I型占83.3%,恶性病变中TIC曲线呈II型占53.5%、呈III型占44.19%。1分钟、2分钟、3分钟早期强化率ROC曲线下面积(AUCROC)分别为0.756、0.634、0.573,对应的良恶性诊断最佳界值分别为37.75%、33.24%、34.05%。1分钟早期强化率在良恶性病变的诊断差异有显著统计学意义(P<0.01)。3.恶性病变DWI呈高信号占72.1%,良性病变呈高信号占50%。b=500 s/mm2、800 s/mm2两组ADC值的ROC曲线下面积(AUCROC)分别为0.907、0.919,两组ADC值良恶性诊断最佳界值为1.132 x10-3mm2/s、1.0265 x10-3mm2/s。良性病变b=500 s/mm2、800 s/mm2 ADC值(x10-3mm2/s)分别为1.646±0.440、1.477±0.451,恶性分别为1.039±0.263、0.914±0.224,两组b值对乳腺病变的诊断差异有显著统计学意义(P<0.01)。4.根据病理结果为“金标准”,在常规MRI观察指标中边缘“毛刺征”指标具有较高的特异性(96.3%)及Kappa值(0.611),其余常规MRI观察指标灵敏度、特异度及准确度均小于80%,与病理结果比较一致性水平检测Kappa值为0.297~0.410。TIC曲线在乳腺病变的诊断中敏感性、特异性、准确性及Kappa值分别97.67%、83.33%、89.69%、0.795。1分钟、2分钟、3分钟早期强化率三者的灵敏度分别为88.37%、90.70%、88.37%,特异性分别为62.96%、44.44%、40.74%,Kappa值分别为0.496、0.331、0.274。b=500 s/mm2、800s/mm2ADC值灵敏度和特异度分别为81.4%、90.74%、86.60%,88.37%、92.59%、90.72%,与病理结果比较一致性水平较高的为b=800 s/mm2的ADC指标(Kappa值0.812)。5.将所有MRI成像方法和观察指标纳入Logistic回归模型进行统计学分析,结果表明TIC曲线类型以对乳腺良恶性病变的诊断能力具有显著统计学差异(P<0.01),边缘毛刺征及ADC值(b=800s/mm2)对乳腺良恶性病变的诊断能力具有统计学差异(P<0.05)。结论1.边缘(“毛刺征”)、1分钟早期强化率及b=500 s/mm2、800 s/mm2 ADC值在乳腺良、恶性病变的诊断差异有显著统计学意义(P<0.01)。2.TIC曲线对乳腺良、恶性病变的诊断具有重要作用。3.边缘(“毛刺征”)、TIC曲线、ADC值(b=800 s/mm2)在乳腺良恶性病变诊断中具有良好的诊断效能。