MR VIBRANT动态增强扫描技术诊断乳腺良恶性病变的应用研究

论文摘要

目的:探讨MR VIBRANT动态增强技术诊断乳腺良、恶性病变的临床价值。材料与方法:（一）研究对象收集2007年3月2008年4月临床或钼靶检查可疑乳腺占位性病变的女性患者45例（48个病灶）,其中乳腺癌18例（20个病灶）,乳腺良性病变27例（28个病灶）。（二）MRI检查方法:采用GE Signa EXCITE 1.5T超导MR仪及8通道乳腺专用相控阵线圈。检查时患者取俯卧位,双侧乳腺自然悬垂于乳腺线圈凹形孔内,行双侧乳腺同时扫描。先采用横断面脂肪抑制SPGR序列T1WI和矢状面脂肪抑制FSE序列T2WI平扫;之后动态增强扫描采用GE公司的软件技术VIBRANT行双侧乳腺多时相3D-FSPGR序列成像,扫描方位为矢状面。成像参数为:TR/TE=4.9ms/2.4ms,TI=7ms,FA=10°,层厚2.6mm,层间距1.0 mm,矩阵448×350,NEX=1。动态增强扫描经肘正中静脉注射顺磁性对比剂钆喷替酸甲胺（Gd-DTPA 0. 1mmol/ kg）以2.0 ml/ s静脉团注,注药后约10秒开始第1次采集,采集时间57秒,连续无间隔采集8次。（三）MR VIBRANT动态增强图像分析利用ADW 4.3型图像工作站运用Functool功能软件进行图像分析。观察病变形态;绘制伪彩图,选定感兴趣区（ROI）,获得时间-信号强度曲线（time-signal intensity curves ,TIC）。本组病例将TIC归纳为四型:Ⅰ型,线型,呈缓慢持续上升的线性（3～8时相之间信号强度升高>10%）;Ⅱ型,平台型,呈早期明显强化,中后期维持平台水平（3～8时相之间信号强度升高或降低在±10%之间）;Ⅲ型,流出型,早期明显强化,中后期信号强度明显降低（3～8时相之间信号强度降低>10%）;Ⅳ型,呈环状或无明显强化（峰值增强百分比<10%）。计算早期强化率（Ee）、峰值时间（ Tmax）、信号增强比率（ SER）。对所有病变的形态、边缘类型及TIC分型均由两名影像医师分别进行分析。（四）MR VIBRANT对乳腺良恶性病灶不同指标的综合诊断效能评价方法（1）根据形态学特征,以病灶呈圆形、类圆形为良性标准,不规则形或毛刺征为恶性标准;（2）根据TIC类型,以Ⅰ、Ⅳ型为良性标准,以Ⅲ型为恶性标准;（3）根据Tmax,以Tmax≥228s为良性标准,以Tmax<228s为恶性标准;（4）根据SER,以SER≤1.23为良性标准,以SER>1.23为恶性标准。综合判断,必须满足第1项,并加上2、3、4项中的至少一项为恶性标准。（五）统计学分析采用SPSS13.0软件进行统计学分析,良恶性病变间半定量参数应用t检验。结果:除1例乳腺较大者外,所有乳腺脂肪抑制均匀。MR VIBRANT显示乳腺良、恶性病变的形态是否规则及边缘是否有毛刺的差异有显著性（ P < 0. 01） ,该技术以边缘毛刺征诊断乳腺癌的敏感度及特异度分别为70%及89.3 %;乳腺恶性病变SER高于良性病变（ P < 0. 01）,以SER诊断乳腺癌的敏感度及特异度分别为65 %及92.9 %;乳腺恶性病变TIC为Ⅰ型（线型）者10. 0 %（2/ 20） ,Ⅱ型者（平台型）20.0 %（4/20） ,Ⅲ型（流出型）者65.0% （13/20） ;乳腺良性病变TIC类型中Ⅰ型者64.3%（18/ 28） ,Ⅱ型者17.9% （5/ 28） ,Ⅲ型者7.14 %（2/ 28） ,Ⅳ型者（环状或无明显强化）10.71%（3/ 28）。以Ⅲ型为恶性标准,诊断敏感度、特异度分别为81.3 %及91.3 %。将乳腺MR VIBRANT的形态学与血流动力学表现相结合,其总敏感度、特异度及准确度分别为85%、89.3 %及87.5%。结论:1、应用VIBRANT进行乳腺多时相增强MRI脂肪抑制较好,可以得到乳腺病变较好的形态学和血流动力学信息。2、MRI动态增强所得TIC是鉴别乳腺良、恶性病变比较有效的方法。TIC呈Ⅰ型者提示为良性,TIC呈Ⅲ型者提示为恶性。3、应用VIBRANT进行乳腺多时相增强MRI,峰值时间的诊断敏感度较高,而SER及边缘毛刺征特异度较高。4、将乳腺病灶MR形态学表现与血流动力学信息指标相结合综合诊断,可以提高诊断水平。

论文目录

• 一、正文
• （一） 中文摘要
• （二） 英文摘要
• （三） 前言
• （四） 材料与方法
• （五） 结果
• （六） 讨论
• （七） 结论
• （八） 参考文献
• 二、文献综述
• （一） 综述
• （二） 参考文献
• 三、致谢