MRI形态学分析及定量动态增强对乳腺良性病变与乳腺癌诊断及鉴别诊断的应用研究

摘要

目的:
　　根据美国放射学会(ACR)最新2013年乳腺MRI影像报告与数据系统，分析乳腺良性疾病与乳腺癌形态学与TIC曲线分布之间差异;通过定量动态增强指标的测定，分析不同定量动态指标对鉴别乳腺良性病变与乳腺癌的临床价值:同时分析不同分子分型之间的定量动态增强指标是否存在差异。
　　材料与方法:
　　收集自2014年4月至2015年12月期间由常规体检——超声及乳腺钼靶发现乳腺病变后，行MRI平扫与定量动态增强扫描检查，行手术或穿刺活检取得明确病理结果，检查前未经穿刺活检、未接受相关（化学治疗及放射治疗）患者共64人，均为女性，31例乳腺良性病变患者，33例乳腺癌患者，年龄范围为28岁-76岁，并根据免疫组化的结果对乳腺癌进行分子分型。采用GE3.0磁共振扫描仪，专用8通道双侧乳腺项控线圈，常规平扫包括轴位T2 STIR序列、双侧矢状位T2 FSE FatSat序列，增强扫描行乳腺磁共振灌注成像VIBRANT定量动态扫描，观察乳腺良性病变与乳腺癌的影像学征象，根据BI-RADS-MRI进行描述分析，同时测定病变TIC曲线，并利用Cinetool进行定量动态指标的测定，利用ROC曲线判定定量动态增强指标在良性乳腺疾病与乳腺癌中诊断与鉴别诊断效能的可靠程度。根据获取的数据，选取相应的统计方法，其中计数资料采用卡方检验或Fisher确切概率检验进行检验，计量资料采用独立样本T检验、T'检验及秩和检验。认为P值小于0.05有统计学意义。
　　结果:
　　形态学部分:1.乳腺良性病变与乳腺癌中表现为肿块样病变和非肿块样病变的比例相近，差别无统计学意义，P值为0.496;乳腺癌病变较良性乳腺肿瘤类病变出现非肿块性病变的比例高，乳腺增生性腺病较乳腺癌病变中非肿块样病变的比例高，P值分别为0.009、0.038;2.乳腺良性疾病与乳腺癌肿块样病变中，肿块形状分布的差异有统计学意义，总体P值小于0.001，其中良性乳腺疾病组中椭圆形病变的比例较高，而乳腺癌组不规则形病变所占的比例较高;3.乳腺良性疾病组中边缘清楚的病变所占比例为86.2％(25/29)较乳腺癌组24.0％(6/25)多，两者之间差异有统计学意义，P值小于0.001;4.两组间内部强化形式分布的差异存在统计学意义，总体P值为0.007，乳腺良性疾病组均匀强化的病变数较乳腺癌多，在乳腺癌组中，不均匀或环形强化的病变较良性乳腺疾病组多;5.两组病例出现不同程度背景强化的比例差异不大，无统计学意义(P=1.00)，部分乳腺疾病患侧乳腺的背景强化较无病变侧强，乳腺癌患侧乳腺出现背景强化较健侧强的比例28.6％(10/35)高于乳腺良性疾病组6.5％(2/31)，P值为0.004，差异有统计学意义;6.两组病例TIC曲线分布存在差异（P值小于0.001），乳腺良性疾病组病例中Ⅰ型曲线所占比例67.6％(25/37)高于乳腺癌组2.9％(1/35)，而Ⅲ型曲线仅在乳腺癌组中出现45.7％(16/35);
　　定量动态增强部分:1.乳腺良性疾病组中Ktrans值范围为0.127±0.059（min-1），Kep值范围为0.509±0.478，Ve值范围为0.368±0.202，乳腺癌组中Ktrans值范围为0.212±0.091(min-1)，Kep值范围为1.539±0.860，Ve值范围为0.190±0.144(min-1)，三项值之间差异有统计学意义，P值小于0.001;2.Ktrans与Kep的曲线下面积分别为0.808、0.898，Ve值ROC曲线下面积为0.213，Ktrans与Kep的差异对乳腺良性疾病与乳腺癌具有诊断的价值，尽管Ve值在两组中有明确的差异性，但没有实际的诊断效能;3.根据最大约登指数将0.144(min-1)作为Ktrans值的乳腺癌病变界值，诊断敏感性为0.793，特异性为0.775;将0.469设定为Kep值的乳腺癌病变界值，诊断敏感性为0.931，特异性为0.875，Kep值对乳腺良恶性肿瘤的诊断效能更高;4.LuminalA组、LuminalB组、三阴型组三组间Ktrans、Kep及Ve的值无统计学差异，P值分别约为0.072、0.780、0.217。
　　结论:
　　1.根据BI-RADS-MR标准，乳腺良性疾病与乳腺癌的磁共振形态表现存在差异，尤其是肿块性病变的形状、边缘、内部强化特征、TIC曲线类型、背景强化程度均对两者的诊断与鉴别诊断有意义;
　　2.定量DCE-MRI的定量动态增强指标中，乳腺良性疾病与乳腺癌的Ktrans值与Kep值存在明显差异性，对鉴别有诊断意义，其中Kep值的诊断效能更佳，两者的Ve值虽然在统计学上存在差异，然无实际诊断效能;不同分子分型的乳腺癌，Ktrans值、Kep值与Ve值差异均无统计学意义。

目录

声明

摘要

英文缩写

前言

材料与方法

1．病例材料

2．MR扫描方式

3．MR数据分析与处理

4．乳腺癌分子分型判定标准

5．统计学分析

结果

一、MR图像分析部分

二、定量动态增强部分

讨论

一、MR影像图像分析部分

二、定量动态增强部分

结论

不足与展望

参考文献

综述 动态增强MRI技术在乳腺疾病中的应用与进展

致谢