摘要
动态对比增强（dynamic contrast-enhanced，DCE）是乳腺MRI检查的常规序列，其时间-信号强度曲线（time–signal intensity curve，TIC）对乳腺良恶性病变的鉴别有帮助。研究显示乳腺病灶TIC表现为Ⅲ型者的恶性概率约90-93%，临床应用价值较大。但若病灶TIC表现为Ⅱ型和Ⅰ型，其为恶性概率分别约为50-70%和15-35%。因此，TIC表现Ⅰ和Ⅱ型的病灶，MRI定性诊断的难度较大。传统弥散加权成像（diffusion weighted imaging，DWI）ADC对鉴别乳腺病变的良恶性有价值，但由于传统ADC不能将水分子弥散中微循环灌注的影响区分开，高估了真实值，且不均质的生物体内水分子弥散呈非高斯分布，致传统DWI诊断准确性受限。因此本研究采用体素内不相干运动（Introvoxel incoherent motion，IVIM）联合弥散峰度成像（diffusion kurtosis imaging，DKI）对乳腺病变，尤其是 TIC为Ⅱ型和Ⅰ型的乳腺病灶进行临床研究，以提高MRI对此类定性难度较大病灶的良恶性鉴别能力。 第一部分 IVIM和DKI对乳腺良恶性病变诊断价值的临床研究 目的：探讨体素内不相干运动及弥散峰度成像对乳腺良恶性病变的诊断价值。 方法：前瞻性连续性纳入2015年2月至2016年1月术前行MRI检查及多b值弥散加权扫描的乳腺病人，最终获得病理结果的共120例，132个病灶，包括44个良性病变，88个恶性病变。随机选择56个对侧正常组织作为对照。通过单指数模型b为0和1000 s/mm2计算表观扩散系数（Apparent Diffusion Coefficient，ADC)值，利用分段双指数IVIM模型计算单纯水分子的扩散系数（pure diffusion coefficient，D）、假性扩散系数（pseudo-diffusion coefficient，D*）、灌注分数(perfusion fraction，f)和血流量（Blood flow，BF）。通过DKI模型计算弥散峰度（mean kurtosis，MK）、平均弥散（mean diffusivity，MD）。采用One-way ANOVA比较各参数在乳腺良、恶性病变及正常腺体的组间差异，进一步两两比较如果满足方差齐性采用最小显著差异(Least significant different，LSD)法，若方差不起采用Dunnett T3法。采用独立样本t检验比较乳腺良恶性病变间ADC、D、D*、f、BF、MK和MD的差异。采用受试者工作特征(Receiver Operating Characteristic，ROC)曲线，通过曲线下面积(area under the curve，AUC)，用Z检验比较AUC差异，分析各参数对乳腺良恶性病变的诊断效能。使用平行实验计算联合诊断的敏感度。P<0.05表示差异有统计学意义。 结果：①恶性病变、良性病变及正常腺体的ADC、D、D*、MK、MD值分别为(1.07±0.32)×10-3mm2/S、(0.94±0.27)×10-3mm2/S、(6.50±2.22)×10-3mm2/S、0.87±0.18、(1.30±0.40)×10-3mm2/S，(1.29±0.26)×10-3mm2/S、(1.20±0.27)×10-3mm2/S、(6.14±2.01)×10-3mm2/S、0.67±0.18、(1.62±0.31)×10-3mm2/S，(1.67±0.33)×10-3mm2/S、(1.46±0.45)×10-3mm2/S、(5.16±1.13)×10-3mm2/S、0.52±0.08、(2.24±0.28)×10-3mm2/S，组间差异均有统计学意义（均有P=0.000），f、BF分别为（11.78±4.27）%、0.96±0.52 mm2/s，(11.01±4.15)%、1.51±3.28 mm2/s，(12.06±4.74)%、0.90±0.48 mm2/s，组间差异无统计学意义（P>0.05）。进一步两两比较，恶性病变的ADC、D、MD显著低于良性病变和正常腺体组织，恶性病变的MK显著高于良性病变和正常腺体组织（均P<0.01）。D*在良恶性病变间差异无统计学意义（P=0.305）。②各组的D均小于ADC，ADC均小于MD，MD、ADC、D均与MK间呈负相关。③以病理为金标准，传统ADC值诊断乳腺恶性病变的AUC为0.846，以1.19×10-3mm2/s作为最佳诊断阈值，其敏感度和特异度分别为80.8%、78.0%。④以病理为金标准，IVIM参数D值诊断乳腺恶性病变的AUC为0.881，较ADC值的AUC高，差异无统计学意义（（Z=0.8138，P>0.05））。以0.92×10-3mm2/s为诊断阈值，其敏感度、特异度分别为88.1%、83.1%，较ADC略高；D*诊断乳腺恶性病变的AUC为0.679，敏感度、特异度一般。⑤以病理为金标准，MD、MK诊断乳腺恶性病变的AUC分别为0.936和0.911，MD的AUC高于D、ADC、D*，差异有统计学意义（分别为Z=1.7177，P=0.043；Z=2.25，P=0.026，Z=5.5245，P=0.00）。MD、MK分别以1.48×10-3mm2/s和0.78作为最佳诊断阈值，其敏感度分别为82.2%、91.5%，特异度分别为98.3%、85.3%，MD联合MK诊断乳腺恶性病变的敏感性达98.4%。⑥MK联合D诊断乳腺恶性病变的敏感度达99.0%。 结论：①IVIM参数D值诊断乳腺恶性病变的效能优于ADC。②DKI模型诊断效能最高，MD能提高病灶的鉴别能力。MD联合MK诊断可提高诊断效能，MK联合D诊断效能更优。 第二部分 IVIM和DKI对MR动态增强Ⅰ型和Ⅱ型病灶的诊断价值 目的：探讨传统DWI、IVIM、DKI对乳腺MR动态增强Ⅰ型和Ⅱ型病灶的诊断价值。 方法：前瞻性纳入TIC表现Ⅰ型和Ⅱ型的乳腺病例共96例，共108个病灶。其中良性病变42个，恶性病变66个。通过单指数模型b为0和1000 s/mm2计算ADC，利用分段双指数IVIM模型计算D、D*、f、BF。通过DKI模型计算MK、MD。采用独立样本t检验比较各参数在TICⅠ型和Ⅱ型的良性病变及恶性病变间有无差异，绘制ROC曲线，通过AUC，比较这些参数对TICⅠ型和Ⅱ型乳腺病灶的诊断价值。 结果：①TIC表现Ⅰ、Ⅱ型的良、恶性病变的 ADC、D、MD及 MK分别为(1.29±0.27)×10-3mm2/s、(1.21±0.27)×10-3mm2/S、(1.62±0.31)×10-3mm2/s、0.67±0.18，(1.10±0.34)×10-3mm2/s、(0.98±0.30)×10-3mm2/s、(1.35±0.43)×10-3mm2/s、0.86±0.20，组间差异有统计学意义（P<0.05），D*、f、BF值分别为(6.15±1.86)×10-3mm2/s、(11.01±4.15)%、(1.14±2.07)×10-3mm2/s，(6.26±2.20)×10-3mm2/s、(11.78±4.27)%、(0.90±0.4)×10-3mm2/s，良性组间 差异无统计学差异（P>0.05）。②以病理为金标准，ADC对诊断乳腺TICⅠ型和Ⅱ型病灶为恶性病变的AUC（0.857）低于D值（0.905），差异无统计学差异（P>0.05），以1.04×10-3mm2/s作为诊断最佳阈值，其敏感度84.6%，特异度76.7%。③以病理为金标准，D值对诊断乳腺 TICⅠ型和Ⅱ型病灶为恶性病变的 AUC为0.905，以0.98×10-3mm2/s作为诊断最佳阈值，其敏感度81.5%，特异度95.3%，明显高于ADC值。④以病理为金标准，MD和MK对诊断乳腺TICⅠ型和Ⅱ型病灶为恶性病变的AUC分别为0.896、0.876，分别以1.30×10-3mm2/s、0.78为最佳诊断阈值，MD的敏感度为86.2%，特异度为88.4%，MK的敏感度为90.7%，明显高于 ADC值，特异度为80.0%。⑤D联合MK诊断TICⅠ型和Ⅱ型病灶为恶性病变的敏感度达98.3%。⑥ADC、D、MD在浸润性导管癌、导管原位癌、粘液腺癌间递增，MK递减,差异有统计学意义。IDC与DCIS、IDC与粘液腺癌、DCIS与粘液腺癌、IDC与纤维腺瘤、IDC与分叶状肿瘤、IDC与导管内乳头状瘤间ADC、D、MK、MD差异有统计学意义。 结论：①IVIM、DKI对于Ⅰ、Ⅱ型乳腺良恶性病变的诊断效能高于传统DWI，D可提供较高的特异度，MD、MK可提供较高的敏感度，而与微循环灌注相关的参数D*、f、BF价值有限。D联合MK可提高诊断效能。②ADC、D、MD、MK在各病理类型之间具有重要的参考价值。
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