基于MRI参数建立乳腺病变良恶性诊断模型

• 作者: 何澎 张建珂 户亚光 王普霞
• 来源期刊: 国际医药卫生导报
• 关键词: 乳腺肿瘤 磁共振成像 动态增强 鉴别诊断 Logistic回归
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 超声与影像
• 页码范围: 1448-1451
• 页数: 4页
• 字数: 3267字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3760/cma.j.issn.1007-1245.2016.10.037

摘要

目的 利用磁共振成像(MRI)参数建立乳腺良恶性病变的鉴别诊断模型,提高乳腺病变性质的诊断水平.方法 对1 16个乳腺病变行常规MRI和动态增强MRI(DCE-MRI)检查,比较良、恶性病变的形态学和血流动力学表现,建立预报概率模型.结果 (1)单变量分析显示,乳腺恶性病变的形态不规则、边缘模糊的构成比高于良性病变(x2=39.658、21.610,P=0.000),良、恶性乳腺病变的时间-信号强度曲线(TIC)、信号增强形式和增强幅度差异有统计学意义,P=0.000.(2)多变量Logistic回归分析显示,病变的形态、边缘、TIC、信号增强形式和增强幅度是预测病变良恶性的独立指标.恶性病变的预报概率回归模型,ln[P/(1-P)]=1.829形态+1.141边缘+1.686 TIC+1.059增强形式+1.120增强幅度-8.157.(3)回归模型诊断乳腺恶性病变的ROC曲线下面积(AUG)为0.933,大于形态(0.792)、边缘(0.716)、TIC(0.825)、增强形式(0.724)和增强幅度(0.788)的AUC,P=0.000.回归模型、形态、边缘、TIC、增强形式和增强幅度诊断恶性乳腺病变的敏感性分别是0.902、0.820、0.705、0.623、0.869和0.607,特异性分别是0.855、0.764、0.727、0.873、0.527和0.855,一致率分别是87.93％、79.31％、71.55％、74.14％、70.69％和72.41％,Kappa=0.758、0.584、0.431、0.489、0.403、0.455.结论 乳腺病变的形态、边缘、TIC、增强形式和增强幅度均对其良恶性的鉴别有重要价值.多项MRI参数联合可提高鉴别诊断准确率.本研究利用MRI参数为乳腺病变性质的预判提供了可以借鉴的模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	户亚光	河南省长垣县人民医院磁共振室	10	34	4.0	5.0
2	张建珂	河南省长垣县人民医院磁共振室	5	5	2.0	2.0
3	王普霞	河南省长垣县人民医院磁共振室	1	2	1.0	1.0
4	何澎	河南省长垣县人民医院磁共振室	2	4	2.0	2.0