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肿瘤

Eur radiol:乳房长肿块了?容积定量动态对比增强MRI在鉴别良恶性乳腺病变的价值

作者:佚名 来源:MedSci梅斯 日期:2017-10-06
导读

女性乳腺是由皮肤、纤维组织、乳腺腺体和脂肪组成的,乳腺癌是发生在乳腺腺上皮组织的恶性肿瘤。乳腺癌中99%发生在女性,男性仅占1%。乳腺癌的早期发现、早期诊断,是提高疗效的关键。应结合患者的临床表现及病史、体格检查、影像学检查、组织病理学和细胞病理学检查(在有条件的医院),进行乳腺癌的诊断与鉴别诊断。

关键字: 乳房

女性乳腺是由皮肤、纤维组织、乳腺腺体和脂肪组成的,乳腺癌是发生在乳腺腺上皮组织的恶性肿瘤。乳腺癌中99%发生在女性,男性仅占1%。乳腺癌的早期发现、早期诊断,是提高疗效的关键。应结合患者的临床表现及病史、体格检查、影像学检查、组织病理学和细胞病理学检查(在有条件的医院),进行乳腺癌的诊断与鉴别诊断。本研究旨在验证容积定量动态对比增强MRI(qDCE-MRI)在鉴别良恶性乳腺病变的价值,并将结果发表在Eur radiol上。

本研究共纳入了124例患者,包括136处乳腺病变。利用二舱制扩展Tofts模型和3D感兴趣区测量定量药代动力学参数(包括K trans、K ep、V e、 V p )和半定量参数(包括TTP、MaxCon、MaxSlope、AUC)。评估形态学特点(病变大小、边界、强化方式)和时间信号强度曲线(TIC)类型。利用Logistic回归曲线验证验证恶性的预测因子,进而利用ROC曲线评估诊断效能。

结果为,qDCE参数(K trans、K ep、V p、TTP, MaxCon、MaxSlope和AUC)、形态学参数和TIC类型在良恶性病变间具有显着性差异(P≤0.001)。多变量Logistic回归分析表明K trans、K ep、MaxSlope、病变大小、边界和TIC类型是恶性的独立预测因子。基于qDCE参数的logistic模型、形态学特征结合TIC类型以及所有参数的诊断准确率分别为94.9%、89.0%、95.6%。

本研究表明,qDCE-MRI能够用来提高形态学和动力学分析鉴别乳腺病变良恶性的诊断效能。

原始出处:

Cheng Z, Wu Z, Shi G, et al,Discrimination between benign and malignant breast lesions using volumetric quantitative dynamic contrast-enhanced MR imaging.Eur Radiol. 2017.DOI: 10.1007/s00330-017-5050-2

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