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背景和目的:乳腺癌是女性常见的恶性肿瘤之一,在欧美发达国家其发病率高居女性恶性肿瘤的首位,我国乳腺癌发病率略低于欧美发达国家,但近些年来,有日益上升的趋势且发病年龄日益降低。乳腺癌早期发现及良恶性鉴别极大的影响着患者治疗方案的选择及术后生存质量。近年来,MRI广泛应用于乳腺疾病,尤其是扩散加权成像(DWI)可以无创的检测到在体组织水分子的热运动也称之为布朗运动,以此为基础来反应组织内微环境的改变,目前广泛应用于临床的是由单指数模型拟合获得的表观扩散系数(ADC)值,其定量的反应了组织内水分子扩散受限程度,但ADC值受组织微灌注的影响,这使它的准确性受到了质疑。而基于体素内不相干运动的双指数模型,将水分子扩散分离为反应组织真实扩散的慢速扩散(ADC-slow)及由微灌注形成的快速扩散(ADC-fast)两部分,理论上可以更准确的反应真实的水分子扩散运动,但双指数模型也有一定的局限性,组织内除了快速及慢速两种扩散成分外,可能还有更多扩散成分存在,另外快速成分及慢速成分之间的交换也不能忽视。拉伸指数模型一定程度上克服了双指数模型的缺点,其利用扩散分布指数(Distributed Diffusion Coefficient,DDC)反应平均体素内扩散速率,扩散异质性指数(the heterogeneity of intravoxel diffusion,α)反应体素内扩散速率的不均匀性,间接反应组织的复杂程度。本研究通过分析54例乳腺病变患者的多扩散因子值(b值)的DWI资料及相应的病理资料,探讨单指数、双指数及拉伸指数各参数在乳腺良恶性病变鉴别诊断中的应用价值,并评价各参数在乳腺病变的良恶性鉴别中的诊断效能。材料与方法:收集本院经穿刺活检或手术病理证实的54例乳腺病变患者的MRI影像资料及病理结果,共计64个病灶,包括30个恶性病变,34个良性病变,30例正常纤维腺体。患者均行双侧乳腺的T1WI、T2WI-fs平扫、动态增强磁共振(DCE-MRI)、常规DWI及多b值DWI扫描。通过Advantage Windows 4.5后处理工作站获得单指数模型参数:表观扩散系数(ADC),双指数模型参数:慢速表观扩散系数(ADC-slow),快速表观扩散系数(ADC-fast)及灌注分数(f),拉伸指数模型参数:扩散分布指数(DDC)及扩散异质性指数(α)。采用Kruskal-Wallis秩和检验比较各参数在乳腺正常纤维腺体、良性病变及恶性病变中的统计学差异,采用Mann-Whitney U检验进一步两两比较正常纤维腺体和良性病变、正常纤维腺体和恶性病变、良性病变和恶性病变各参数的统计学差异。采用配对Wilcoxon秩和检验比较ADC与ADC-slow、DDC在正常纤维腺体、良性病变及恶性病变的统计学差异,采用Spearman秩相关分析各参数之间的相关性。采用ROC曲线评价各参数对乳腺良恶性病变的诊断效能,计算各参数鉴别乳腺恶性病变的临界值及相应的敏感度、特异度。结果:1.三种模型各参数在乳腺正常纤维腺体、良性病变及恶性病变的差异ADC、ADC-slow、f、DDC和α在乳腺正常纤维腺体、乳腺良性病变及恶性病变中有统计学差异(χ2=44.051,25.263,42.155,23.849,17.509;P=0.000,P=0.000,P=0.000,P=0.000,P=0.000);乳腺恶性病变ADC、ADC-slow、f和DDC显著低于良性病变和正常纤维腺体;正常纤维腺体、良性病变及恶性病变的ADC值均显著高于ADC-slow及DDC(P均<0.05);ADC与ADC-slow、DDC均呈显著正相关(r1=0.488,P<0.05;r2=0.550,P<0.05)。2.三种模型各参数的的诊断效能绘制ADC、ADC-slow、f、DDC及α的ROC曲线,其AUC分别为0.618、0.607、0.688、0.657,0.602,各参数鉴别乳腺良恶性病变的最佳诊断阈值分别为1.235×10-3mm2/s、0.428×10-3mm2/s、0.578、1.175×10-3mm2/s,0.721。不同模型各参数诊断乳腺恶性病变的敏感度及特异度中,f值有较高的敏感性(0.829),α有较高的特异性(0.655)。结论:双指数及拉伸指数模型与单指数模型相比,能更加真实的反应水分子在组织内的扩散运动,其参数对乳腺良恶性病变的鉴别更有帮助,f和DDC对乳腺良恶性病变的鉴别诊断效能较ADC高。