MRI乳腺影像报告和数据系统评分鉴别良恶性病变的价值.doc

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1、MRI乳腺影像报告和数据系统评分鉴别良恶性病变的价值作者：周长玉许茂盛李苏建【关键词】MRI乳腺数据系统评分良恶性病变　　乳腺磁共振（MRI）检查已成为乳腺疾病的重要检查方法之一，由于它在许多方面有着传统影像学检查方法无法比拟的优势而日益受到重视。应用一个客观、统一的标准来规范乳腺MRI报告书写有着重要的意义。美国放射学会建立的乳腺影像报告和数据系统(BreastImagingReportingandDataSystem,BI-RADS)［1］对乳腺X线摄影结果进行评分，肯定了其临床应用价值，并应用于影像科诊

2、断报告书写中，但对于MRIBI-RADS的应用仍处于探索阶段，尚未见国内相关报道。作者自2004年3月至2007年8月根据MRIBI-RADS就44个乳腺病灶MRI形态学及动态增强特点进行评分，初步评价其在乳腺良恶性病变的鉴别诊断价值。　　1临床资料　　1.1一般资料　　41例患者中男1例，女40例；年龄24～76岁，平均45.7岁，所有病例均经手术、病理检查证实，其中2例患者为多发病灶，共计乳腺病灶44个。　　1.2扫描方法　　采用GESigna1.5T超导MR成像仪，常规定位后先行轴面FSE序列T2WI脂

3、肪抑制扫描，对可疑病灶行矢状面或轴面脂肪抑制3D-FSPGR序列，设定11个扫描时相,第一个时相为平扫,在第二个时相扫描开始时于肘正中静脉注射轧喷酸葡甲胺（Gd-DTPA），按0.1mmol／kg，以2ml／s速度高压注射器注射。　　1.3资料分析方法　　动态增强后，运用功能软件，选择感兴趣区（ROI），ROI尽量在病灶周边［2］，然后绘制时间-信号强度曲线(S-I曲线)（图1，2）。动态增强MRI观察方法与指标:S-I曲线：按其形态分三型［3］：Ⅰ型：持续上升型（在动态观察时间内呈线性上升）；Ⅱ型：平台型（

4、早期信号强度逐渐增加,中晚期呈水平状态）；Ⅲ型：冲刷型（早期信号强度逐渐增加，中晚期信号强度减低）。早期增强率：根据公式（SIpost～SIpre）／SIpre×100%计算早期增强率，以3D-FSPGR序列第三次扫描结束时间(即增强后70s)来测量SIpost值，SIpre表示增强前信号强度。MRIBI-RADS评分，评分≤3分时为良性，分值为4时可疑恶性，分值≥45时高度提示恶性［4］，评分细则为：形态规则(圆形，椭圆形分叶状)为0，不规则(线形，分枝状或星芒状)为1；境界清楚为0，境界不清为1；一致性强

5、化为0，不一致性强化(环形)为1；早期强化＜50%为0，50%～100%为1，＞100%为2；S-I曲线持续上升型为0，平台型为1，冲刷型为2；总分变化范围0～8。MRIBI-RADS评分系统各组成部分的预测值计算标准：对形态学、增强方式评分均以0分为良性评分，≥1分为恶性评分为标准；早期增强率和时间-信号强度曲线评分有三个分值级别，为提高敏感性将0分定为良性评分，≥1分为恶性评分。　　1.4统计学处理　　采用精确χ2检验，所有统计结果均P＜0.05有显著性差异。　　2结果　　手术病理：41例患者共计44个病

6、灶均经病理检查证实，其中恶性病变17例（20个病灶），根据MRIBI-RADS评分，在44个病灶中，良性病灶评分值≤3的占83.3%，分值为4的占4.2%，≥5的占12.5%；恶性病变分值≤3的在本组病例为0，分值4占20.0%，分值5为80.0%，BI-RADS评分结果表明，P＜0.01，良恶性病变分值有显著性差异。　　在20个恶性病灶中，最特征的形态学表现是边界不清的星芒状、蟹足状、分枝状（10个，占50.0%）（图3），最特征性的增强方式是环状强化（11个，55.0%）（图4），绝大多数恶性病灶早期增强

7、率≥50.0%（18个，90.0%），时间-信号强度曲线为冲刷型（14个，70.0%）（图2），平台型（6个，30.0%），未见持续上升型曲线。在24个良性病灶中，边界清晰的圆形、椭圆形或分叶状最多见（图5）（19个，79.2%），一致性强化（20个，83.3%），早期增强率＜50%（7个，29.2%）；时间-信号强度曲线为持续上升型（13个，54.2%）（图6），平台型（8个，33.3%），冲刷型（3个，12.5%）；本组良性病灶中最常见的是纤维腺瘤（10个），其中多见不强化的内部分隔（6个，60.0%）。

8、从MRIBI-RADS评分及其各部分的预测值来看(见表1)，曲线类型具有较高的敏感性和阴性预测值（均为100%），但其特异性较低（54.2%）；早期增强率特异性及阳性预测值最低（分别为29.2%，51.4%）；但结合了形态学及增强动力学的MRIBI-RADS评分敏感性明显高于任何一项（100%），同时也具有较高的特异性、阴性预测值（83.3%，100%）。表1MRIBI-RADS评分及其各部分的预测