数字乳腺断层摄影对小肿块的诊断价值

目的:探讨数字乳腺X线断层摄影（DBT）对小肿块（≤20 mm）的诊断价值。方法:回顾性分析2021年7月至10月在我院就诊行乳腺X线摄影（DM）和DBT检查且病灶最大径小于等于20 mm的肿块120例,由两名诊断医生参照BI-RADS诊断标准对DM图像、DBT图像进行诊断,以病理结果为金标准,影像诊断为4A及4A以下病灶为良性符合,4B及4B以上病灶为恶性符合。通过受试者工作特性（ROC）曲线比较DM和DBT对小肿块的诊断价值,Z检验比较曲线下面积;采用独立样本t检验比较良性组和恶性组患者年龄、肿块最大径的差异。结果:共113名患者120个肿块纳入研究,其中良性51个,恶性69个。恶性组肿块最大径、患者年龄均高于良性组,差异有统计学意义（t值分别为3.30、6.64,P值分别为0.001,0.000）;DBT对≤20 mm肿块、10 mm~20 mm之间肿块及≤10 mm肿块的诊断效能均高于DM,差异有统计学意义（Z值分别为3.06、2.10、2.89,P值分别为0.002、0.035、0.004）;在致密型乳腺中,DM的诊断效能明显下降,低于DBT,差异有统计学意义（Z=3.99,P=0.000）;在非致密型乳腺中,DM和DBT诊断性能均较高,无统计学差异。结论:DBT对小肿块的诊断价值高于DM,且肿块越小,乳腺越致密,DBT的优势越明显。     

数字乳腺断层融合X线摄影术前评估乳腺癌肿块大小的效能对比研究

背景与目的：全数字化乳腺摄影（full-field digital mammography,FFDM）的大规模使用可显著降低乳腺癌的死亡率,但对于致密型乳腺患者,其诊断灵敏度和特异度明显减低。本研究旨在对比数字乳腺断层融合X线摄影（digital breast tomosynthesis,DBT）与常规影像学检查术前评估乳腺癌肿块大小的效能。方法：回顾性分析2015年3月—2015年12月在复旦大学附属肿瘤医院就诊并经病理学检查证实为乳腺癌的136例患者,所有患者均行超声、FFDM、DBT和磁共振成像（magnetic resonance imaging,MRI）检查。选取每种检查均可测量最大径的肿块纳入本研究。由3名高年资放射诊断科医师分别测量可见肿块最大径,利用方差分析比较DBT、超声、FFDM及MRI与术后大体标本测量值之间的差异;利用Pearson相关系数分析各种检查与大体标本测量值之间的相关性,并应用配对t检验评价DBT术前评估肿块大小的能力。结果：136例患者共发现140枚肿块,排除26例患者选择先辅助化疗后再行手术,最后纳入研究的为114枚肿块。DBT及MRI测得肿瘤最大径与病理测量值之间差异无统计学意义（P均>0.05）;FFDM和超声与病理测量值相比差异有统计学意义（与FFDM相比：t=3.30,P=0.013 4;与超声相比：t=2.58,P=0.021 5）。DBT（r=0.81）、MRI测量值（r=0.84）与病理测量值的相关性显著高于超声（r=0.68）和FFDM组（r=0.69)。结论：DBT术前评估乳腺癌肿块大小的能力显著优于超声和FFDM,与MRI相似;DBT作为乳腺X线摄影新技术,在乳腺癌术前分期中有良好的应用前景。     

DBT联合FFDM在乳腺癌诊断中的价值研究

目的:探讨数字乳腺三维断层摄影技术（DBT）联合全数字化乳腺摄影(FFDM)在乳腺癌诊断中的价值。方法:前瞻性选取2015年10月至2017年10月哈励逊国际和平医院怀疑女性乳腺疾病的患者398例,均给予FFDM、DBT检查,根据乳腺影像报告和数据系统的分型标准(BI-RADS)对乳腺病灶进行分类,以病理结果为对照,分析FFDM、FFDM联合DBT对乳腺癌的诊断价值。结果:FFDM联合DBT检查的2类检出率明显高于FFDM检查（P＜0.05）;在诊断乳腺正常与良性病变中,FFDM联合DBT检查的2类检出率明显高于FFDM检查（P＜0.05）;在诊断乳腺癌中,FFDM联合DBT检查的5类检出率明显高于FFDM检查（P＜0.05）;FFDM联合DBT检查诊断乳腺癌的敏感度、准确度明显高于FFDM检查（P＜0.05）。结论:与单独FFDM检查比较,FFDM联合DBT可更有效地对乳腺病灶进行BI-RADS分类,有利于提高对乳腺癌诊断的敏感性、准确性,值得临床进一步推广。     

数字乳腺断层摄影与全数字化乳腺摄影对致密型乳腺病变诊断的初步对比研究

目的 研究数字乳腺断层摄影(DBT)与全数字化乳腺摄影(FFDM)对致密型乳腺病变特征的显示效果,以及FFDM检查、FFDM结合DBT检查诊断致密型乳腺病变的准确性,评价DBT诊断致密型乳腺病变的价值.方法 选择致密型乳腺患者134例,分别采用FFDM、FFDM结合DBT进行独立诊断,以病理诊断作为金标准,评价FFDM、FFDM结合DBT诊断致密型乳腺病变的准确性.比较FFDM和DBT显示的病变特征以及肿块型病变的最长径.结果 134例患者中,良性病变69例,恶性病变65例.65例恶性病变中,DBT和FFDM检出毛刺征分别为30例和14例.在69例良性病变中,DBT和FFDM检出肿物边缘清楚分别为46例和33例.DBT检查显示血管穿入征3例.在3型乳腺中,FFDM与DBT检查毛刺征的检出率比较,差异有统计学意义(P＜0.05);边缘清楚和血管征的检出率差异均无统计学意义(均P＜0.05).在层厚1 mm时,63.9％ (23/36)的DBT与FFDM显示钙化的效果相似,5.6％ (2/36)的DBT显示效果优于FFDM,30.6％ (11/36)显示效果差于FFDM;FFDM与DBT显示钙化的效果差异有统计学意义(P＜0.05).当改变层厚为1 cm时,二者显示钙化的效果差异无统计学意义(P＞0.05).DBT测量肿块型病变最长径为(2.46±1.64)cm,FFDM测量最长径为(2.58±1.62)cm,二者差异有统计学意义(P＜0.05).FFDM、FFDM结合DBT诊断病变的准确性分别为88.8％和91.8％.以病理诊断作为金标准,FFDM诊断的ROC曲线下面积(AUC)为0.887,FFDM结合DBT诊断的AUC值为0.918.结论 对致密型乳腺疾病的诊断,DBT在显示病变的形态特征和微小钙化方面,具有一定的优势.FFDM结合DBT对提高病变诊断的准确性并不显著.     

双模式数字乳腺体层合成成像对乳腺疾病的诊断价值

背景与目的：全数字化乳腺X线摄影（full-field digital mammography,FFDM）可显著降低乳腺癌的死亡率,但作为一种二维成像方式,对于致密型乳腺构成分类患者,其诊断灵敏度和特异度明显较低。探讨数字乳腺体层合成成像（digital breast tomosynthesis,DBT）结合FFDM对乳腺病变的鉴别诊断价值以及高分辨率扫描（high-resolution,HR）模式（扫描角度为40°,DBT-HR）和标准扫描（standard,ST）模式（扫描角度为15°,DBT-ST）诊断乳腺病变的价值。方法：前瞻性收集2016年7月—9月经临床或超声检查怀疑有乳腺异常病变,且经穿刺活检或术后病理学检查证实的175例女性乳腺疾病患者,行FFDM和DBT检查,随机进入DBT-HR组和DBT-ST组,对FFDM图像和DBT结合FFDM图像进行分析。参照2013版《乳腺影像报告和数据系统》（Breast Imaging Reporting and Data System,BI-RADS）分类标准,以病理学检查结果为金标准,采用受试者工作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线分析FFDM和DBT结合FFDM的诊断效能,根据不同的乳腺构成分类分别分析DBT-HR和DBT-ST的灵敏度和特异度。结果：175例患者共检出181个病灶,良性病灶50个,恶性病灶131个,所有入组病例的FFDM和FFDM结合DBT的灵敏度为81.92%和91.15%,特异度为77.45%和87.25%,两种方法的ROC曲线的曲线下面积（area under curve,AUC）差异有统计学意义（0.88 vs 0.94,Z值=5.37,P<0.01）。随机分入DBT-HR组病灶86个而DBT-ST组病灶95个。DBT-HR组FFDM和DBT主要征象表现一致率为83.14%,仅DBT可见率为3.49%,DBT-ST组FFDM和DBT主要征象表现一致率为92.63%,仅DBT可见率为0.53%。致密型乳房在结合DBT后灵敏度和特异度提高均较非致密型乳房明显,尤其是HR组致密型乳房灵敏度（18.72%）和ST组的致密型乳房的特异度（14.28%）均有所提高。结论：FFDM结合DBT的诊断效能优于FFDM,且DBT-HR优于DBT-ST,尤其是对致密型乳房的诊断。     

联合应用数字乳腺断层摄影与超声对乳腺内结构扭曲病变的诊断价值研究

目的:研究结构扭曲型病变（architectural distortion,AD）的乳腺断层摄影（digital breast tomosynthesis,DBT）及超声检测效能,以提高恶性结构扭曲型病变的检出及诊断能力。方法:回顾性分析我院（2018.08.01-2021.04.15）全数字乳腺X线摄影（FFDM）+DBT发现的268例女性患者288处结构扭曲病灶影像学资料,以病理结果为金标准,分析DBT、超声对结构扭曲的检出效能。结果:全组包括恶性病变105处,良性病变96处,高风险病变87处。DBT较FFDM额外检出102处。全组病灶有超声相关征象组（190处）与无超声相关征象组（98处）的病变良恶性分布有统计学差异（χ2=43.663,P=0.000））,有超声相关征象组内恶性病变占比高于无超声相关征象组［48.95%（93/190） vs 12.24%（12/98),χ2=37.594,P=0.000］。仅DBT检出的102处AD病变中,有超声相关征象组内恶性病灶占比高于无超声相关征象组内恶性病变占比［35.42%（17/48） vs 14.81%（8/54）, χ2=5.829,P=0.016］。结论:应用DBT能提高乳腺内结构扭曲型病变的检出,联合超声对病变进行检测评估,有助于更好的预测病变的良恶性。AD病变所在乳腺相应区域合并超声可疑征象时,其恶性可能性较大;若超声无可疑征象,不可无视其恶性风险。     

数字乳腺断层融合X线成像技术对早期乳腺癌的诊断价值

目的 探讨数字乳腺断层融合X线成像技术(DBT)在乳腺癌早期诊断中的应用价值.方法 对150例临床检查可疑、乳腺超声诊断报告和数据系统(BI-RADS)0级或≥3级的病例,分别行乳腺X线摄影(DM)检查和DBT检查,并独立诊断.以病理诊断结果 为金标准,比较DM和DBT对早期乳腺癌及致密型乳腺癌的诊断效能.结果以病理诊断结果为金标准,DBT与DM诊断早期乳腺癌的灵敏度分别为86.6％和74.2％,特异度分别为96.2％和81.1％,准确度分别为90.0％和76.7％,DBT对早期乳腺癌的诊断效能优于DM,差异均有统计学意义(P﹤0.05).以病理诊断结果为金标准,DBT与DM对致密型乳腺癌诊断的灵敏度分别为94.6％和70.3％,特异度分别为92.9％和64.3％,准确度分别为93.8％和67.7％,DBT对致密型乳腺癌的诊断效能优于DM,差异均有统计学意义(P﹤0.05).结论 DBT能提高早期乳腺癌尤其是致密型乳腺癌的检出率,诊断效能优于DM.     

基于乳腺X线摄影发现的乳腺病灶与乳腺断层摄影一致性分析

目的:探讨乳腺X线摄影（digital mammography,DM）发现的乳腺病灶与乳腺断层摄影（digital breast tomosynthesis,DBT）诊断乳腺病灶的一致性。方法:回顾性分析来我院进行乳腺癌检查发现乳腺病灶的患者DM和DBT检查资料，对DM、DBT发现的乳腺病灶的最大直径、形态、边缘、密度、深度、象限、钟点方向、距乳头距离、乳腺实质BI-ARDS分类、可疑性钙化分布、可疑性钙化形态及最终分类进行一致性分析。结果:DBT、DM检查共同发现病灶165例，其中可疑性钙化23例，结构扭曲15例，肿块154例，不对称致密60例。两种方法检查乳腺病灶的钟点方向、距乳头距离、象限、深度一致性分别为0.84、0.99、0.85、0.85。两种方法图像特征描述的一致性参数分别为最大直径0.97、形态0.91、边缘0.94、密度0.94。两种方法钙化特征描述的一致性参数可疑性钙化分布0.86、可疑性钙化形态0.94。形态乳腺实质BI-ARDS分类一致性参数为0.95。病灶BI-ARDS分类一致性参数为0.94。结论:在乳腺病灶诊断方面，DBT和DM具有较好的一致性，DBT较DM可以发现更多的乳腺病灶，可作为乳腺X线摄影的补充方法应用于诊断及新辅助化疗疗效评价等方面。     

乳腺结构扭曲型病灶的影像学对比研究

目的评估乳腺断层摄影(DBT)对结构扭曲(AD)型病灶的诊断价值。 方法回顾性分析2018年8月至2019年10月于陕西省肿瘤医院放射科行全视野数字乳腺X线摄影(FFDM)和DBT的112例有AD型病灶的患者资料,共126处AD型病灶的影像学资料纳入分析。采用χ²检验比较FFDM和DBT对AD型病灶检出能力的差别。根据超声检查BI-RADS分类结果,将病灶分为有超声相关征象组(BI-RADS 4A类及以上)和无超声相关征象组(BI-RADS 1~3类),采用χ²检验比较2组患者间病理结果分布及乳腺癌比例的差别。 结果FFDM检出80处AD型病灶,DBT检出126处,DBT检出率高于FFDM[100%(126/126)比63.5%(80/126),χ²＝56.272,P<0.001]。126处AD型病灶中恶性病灶45处、良性病灶40处和高风险病灶41处。有超声相关征象组(82处)与无超声相关征象组(44处)的病理诊断结果比较,差异有统计学意义(χ²＝20.502, P<0.001)。有超声相关征象组中恶性病灶占比为48.8%(40/82),而无超声相关征象组中恶性病灶占比为11.4%(5/44),2组间比较,差异有统计学意义(χ²＝17.461,P< 0.001)。FFDM未显示而仅DBT检出的46处AD型病灶中,有超声相关征象组(21处)与无超声相关征象组(25处)的病理诊断结果比较,差异有统计学意义(χ²＝7.672,P＝0.022),2组内恶性病灶占比比较差异无统计学意义[33.3%(7/21)比12.0%(3/25),χ²＝3.053,P＝0.081]。 结论DBT检出乳腺内AD型病灶的能力高于FFDM。超声检查提示BI-RADS 4A类及以上的AD型病灶恶性可能性更大。     

乳腺X线摄影及磁共振诊断乳腺良恶性病变的性能评价

乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一，在全球发病率呈现逐年增高的趋势，严重危害女性健康。目前乳腺X线摄影检查作为筛查及诊断乳腺癌的标准影像检查方法得到了广泛的应用，但其低特异性及敏感性易造成致密乳腺病灶的漏诊及误诊，增加患者不必要的活检几率，MRI检查不仅弥补了X线摄影的不足，其高敏感性及多种成像序列及多方位成像的特点以及绘制TIC曲线、测量感兴趣区ADC值等后处理技术可提供更多的组织结构信息，并进行病灶的良恶性诊断，本文对乳腺X线摄影及磁共振检查诊断乳腺良恶性病变的性能进行了较为详细的综述。     

Significance and Application of Digital Breast Tomosynthesis for the BI-RADS Classification of Breast Cancer

Background: Full-field digital mammography (FFDM) with dense breasts has a high rate of missed diagnosis,and digital breast tomosynthesis (DBT) could reduce organization overlapping and provide more reliable imagesfor BI-RADS classification. This study aims to explore application of COMBO (FFDM+DBT) for effect andsignificance of BI-RADS classification of breast cancer. Materials and Methods: In this study, we selected 832patients who had been treated from May 2013 to November 2013. Classify FFDM and COMBO examinationaccording to BI-RADS separately and compare the differences for glands in the image of the same patient injudgment, mass characteristics display and indirect signs. Employ Paired Wilcoxon rank sum test was used in79 breast cancer patients to find differences between two examine methods. Results: The results indicated thatCOMBO pattern is able to observe more details in distribution of glands when estimating content. Paired Wilcoxonrank sum test showed that overall classification level of COMBO is higher significantly compared to FFDM toBI-RADS diagnosis and classification of breast (P<0.05). The area under FFDM ROC curve is 0.805, while thatis 0.941 in COMBO pattern. COMBO shows relation of mass with the surrounding tissues, the calcification inthe mass, and multiple foci clearly in breast cancer tissues. The optimal sensitivity of cut-off value in COMBOpattern is 82.9%, which is higher than that in FFDM (60%). They share the same specificity which is both 93.2%.Conclusions: Digital Breast Tomosynthesis (DBT) could be used for the BI-RADS classification in breast cancerin clinical.     

18F-氟代脱氧葡萄糖正电子发射计算机体层显像在超声乳腺影像报告和数据系统3~5类病变中的诊断价值

目的探讨¹⁸F-氟代脱氧葡萄糖正电子发射计算机体层显像(¹⁸F-FDG PET/CT)在超声BI-RADS 3~5类病变中的诊断价值。方法依据纳入、排除标准,选取2012年1月至2018年10月在解放军总医院第一医学中心就诊的76例乳腺超声诊断为BI-RADS 3~5类病变(77个病变)的患者进行回顾性研究。患者均行乳腺超声BI-RADS分类及¹⁸F-FDG PET/CT检查[评价指标为最大标准摄取值(SUVmax)],比较2种方法的诊断效能。2组间SUVmax的比较采用独立样本t检验,多组间SUVmax的比较采用单因素方差分析,组间两两比较采用Tamhane法。以病理诊断作为金标准,绘制ROC曲线并计算曲线下面积(AUC),应用Medcalc软件对2种方法的AUC进行比较。2种方法敏感度、特异度、阳性预测值及正确率等的比较,采用配对χ²检验或χ²检验。结果在超声BI-RADS 3~5类病变中,恶性病变SUVmax明显大于良性病变(7.6±4.5比1.8±0.8,t=8.30,P<0.001),并且在超声BI-RADS 4类病变中,恶性病变SUVmax也大于良性病变(6.9±4.5比1.6±0.7,t=-5.552,P<0.001)。超声BI-RADS 3、4、5类病变SUVmax分别为2.2±1.3、5.2±4.2和10.1±5.5,三者比较,差异有统计学意义(F=14.68,P<0.001),并且,随着超声BI-RADS分类程度的增加,SUVmax呈递增趋势。ROC曲线分析显示:超声BI-RADS 3~5类病变中,SUVmax的AUC值为0.931(95%CI:0.877~0.984),而超声BI-RADS分类的AUC值为0.789(95%CI:0.684~0.894),两者比较,差异有统计学意义(Z=3.044,P=0.002)。以约登指数最大值确定的SUVmax临界值为3.3,SUVmax诊断的特异度及阳性预测值分别为100%(23/23)和100%(44/44),超声BI-RADS分类诊断的特异度和阳性预测值分别为43.5%(10/23)和79.7%(51/64),两者比较,差异均有统计学意义(P<0.001;χ²=10.161,P=0.001),而SUVmax的敏感度与超声BI-RADS分类相比,差异无统计学意义[81.5%(44/54)比94.4%(51/54),P=0.065]。结论在BI-RADS 3~5类病变中,¹⁸F-FDG PET/CT诊断效能高于超声BI-RADS分类,在判断乳腺病变良恶性方面有一定的诊断价值;尤其在超声BI-RADS 4类病变中,SUVmax有助于补充判别部分超声亚分类的结果。     

Comparison of synthetic mammography,reconstructed from digital breast tomosynthesis,and digital mammography: evaluation of lesion conspicuity and BI-RADS assessment categories

Purpose

To compare the interpretive performance of synthetic mammography (SM), reconstructed from digital breast tomosynthesis (DBT), and full-field digital mammography (FFDM) in a diagnostic setting, covering different conditions of breast density and mammographic signs.

Methods

A retrospective analysis was conducted on 231 patients, who underwent FFDM and DBT (from which SM images were reconstructed) between September 2014–September 2015. The study included 250 suspicious breast lesions, all biopsy proven: 148 (59.2%) malignant and 13 (5.2%) high-risk lesions were confirmed by surgery, 89 (35.6%) benign lesions had radiological follow-up. Two breast radiologists, blinded to histology, independently reviewed all cases. Readings were performed with SM alone, then with FFDM, collecting data on: probability of malignancy for each finding, lesion conspicuity, mammographic features and dimensions of detected lesions.

Results

Agreement between readers was good for BI-RADS classification (Cohen’s k-coefficient = 0.93 ± 0.02) and for lesion dimension (Wilcoxon’s p = 0.76). Visibility scores assigned to SM and FFDM for each lesion were similar for non-dense and dense breasts, however, there were significant differences (p = 0.0009) in distribution of mammographic features subgroups. SM and FFDM had similar sensitivities in non-dense (respectively 94 vs. 91%) and dense breasts (88 vs. 80%) and for all mammographic signs (93 vs. 87% for asymmetric densities, 96 vs. 75% for distortion, 92 vs. 85% for microcalcifications, and both 94% for masses). Based on all data, there was a significant difference in sensitivity for SM (92%) vs. FFDM (87%), p = 0.02, whereas the two modalities yielded similar results for specificity (SM: 60%, FFDM: 62%, p = 0.21).

Conclusions

SM alone showed similar interpretive performance to FFDM, confirming its potential role as an alternative to FFDM in women having tomosynthesis, with the added advantage of halving the patient’s dose exposure.

     

Comparative estimation of percentage breast tissue density for digital mammography, digital breast tomosynthesis, and magnetic resonance imaging

Given the increasingly important role of breast density as an independent risk factor for breast cancer, and the variable breast imaging tests that potentially provide measures for density. We compared breast tissue density on digital mammography (FFDM), digital breast tomosynthesis (DBT), and magnetic resonance imaging (MRI) using semi-automated automated software. These three imaging modalities have not been previously directly compared for estimating breast tissue density. Following informed consent from all participating women, FFDM, DBT, and MRI were performed. Breast percentage density was calculated with semi-automated software, and compared, for all three imaging modalities. 48 patients (mean age, 41 years; range, 35–67 years) underwent FFDM, DBT, and MRI. Percent FFDM, DBT, and MRI breast density measures showed a positive linear correlation, (r = 0.95 for MRI and DBT, P < 0.0001; r = 0.97, P < 0.0001 for FFDM and DBT; r = 0.87 for FFDM and MRI). Linear regression analysis related to MRI and DBT had a high r ² = 0.89 (95 % CI = 0.88–0.99, P < 0.001). FFDM overestimated breast density in 15.1 % in comparison to DBT and in 16.2 % in comparison to MRI, or conversely each of DBT and MRI underestimated density (relative to FFDM) by 15.1 or 16.2 %, respectively. Differences in percentage breast density between FFDM and DBT, and between FFDM and MRI, were highly significant (P < 0.0001). Differences in percentage breast density between DBT and MRI were not significant (P > 0.05). Breast density measures using FFDM, DBT, or MRI were generally well-correlated, although differences were noted between estimates when comparing FFDM and DBT, and for estimates comparing FFDM and MRI. No signficant differences in percentage density were observed when comparing DBT and MRI. Our work highlight that differences between FFDM, DBT, and MRI should be considered when measuring percentage breast density.     

量化 DCE-MRI 技术对乳腺良恶性病变诊断价值分析

目的：探讨基于动态增强磁共振成像（dynamic contrast-enhanced MRI,DCE-MRI）及特定药物动力学模型所获得的量化参数对乳腺良恶性病变诊断价值。方法：收集我院2015年6月至2016年2月42例乳腺病变患者行 DCE-MRI 扫描,通过后处理软件测量如下量化参数,定量参数：容量转移常数（volume transfer constant, Ktrans ）、速率常数（rate constant,Kep ）、血浆分数（the plasma fraction,Vp ）;半定量参数：（1）增强后病灶达峰时间（time to peak,TTP）、（2）增强后病灶内造影剂最大浓度值（max concentration,MAX Conc）、（3）增强后时间信号曲线下面积（area under curve,AUC）、（4）增强后时间信号曲线最大斜率值（MAX Slope）。检查后1周内均经手术取得病理诊断,采用独立样本 t 检验或非参数检验比较良性组及恶性组间各量化参数的差异。绘制 ROC 曲线,并分析有价值量化参数对乳腺良、恶性病灶诊断价值。结果：恶性病灶组定量参数 Ktrans Max（t ＝2．228,P ＝0．033）、Ktrans Mean（t ＝4．092,P ＜0．001）、Kep Mean（Z ＝2．422,P ＝0．015）、Kep Max（t ＝2．240,P ＝0．031）及半定量参数 MAX Conc Max（t ＝3．256,P ＝0．002）、MAX Conc Mean（t ＝3．460,P ＝0．001）、AUC Max（t ＝2．250,P ＝0．034）、AUC Mean（t ＝2．861,P ＝0．007）、MAX Slope Max（t ＝2．478,P ＝0．018）、MAX Slope Mean（t ＝2．226,P ＝0．032）较良性病灶组值明显升高,而半定量参数 TTP Min（t ＝－5．145,P ＜0．001）、TTP Mean（t ＝－3．818,P ＜0．001）较良性病灶组明显缩短。经 ROC 曲线分析显示,Ktrans Mean、Kep Mean、TTP Min、MAX Conc Max、AUC Mean、MAX Slope Max 对乳腺良恶性病变具有诊断价值,根据最大约登指数计算最佳诊断阈值,分别以0．1137、0．0258、0．9065、0．1059、0．1640、0.1502为诊断阈值,其鉴别诊断乳腺病灶良恶性敏感度分别为73．33％、73．33％、91．67％、76．67％、80．00％、80.00％,特异性分别为100％、83．30％、70．00％、91．70％、66．70％、75．00％。结论：基于 DCE-MRI 技术及特定的药物动力学模型所获得的量化参数对乳腺良恶性病变鉴别诊断有临床价值,且有较高的诊断效能,有望成为无创性评价乳腺肿瘤微循环的新方法。