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目的 优选出MRI诊断乳腺疾病的诊断指标和扫描方案.方法 收集行MRI检查的乳腺病例118例,并根据病理结果分成良性病变和恶性病变两组,乳腺良性病变68例,乳腺恶性病变50例;采用的MRI序列包括T1加权成像、T2加权成像、压脂的T2加权成像、扩散加权成像、动态增强序列及T2*灌注成像;采用Logistic回归分析优选出乳腺MRI检查的诊断指标.结果 通过Logistic回归分析,肿块的形态学特点、表观弥散系数值、时间一信号强度曲线类型引入方程,并得出回归方程为Logit (P)=0.280+1.919X2-2.582X4+1.824X5.结论 肿物的形态特点、表观弥散系数值、时间-信号强度曲线类型有助于鉴别诊断乳腺良恶性疾病;既满足诊断需要,同时最大限度缩短扫描时间,建议精简乳腺MRI扫描方案为T2W+T2W-SPAIR+DCE+DWI序列.

作者:佟琪;张冰;李茗;朱斌

来源:中国CT和MRI杂志 2017 年 15卷 4期

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作者:
佟琪;张冰;李茗;朱斌
来源:
中国CT和MRI杂志 2017 年 15卷 4期
标签:
乳腺疾病 优选研究 诊断 磁共振成像序列 Breast Disease Optimizing Study Diagnosis MRI Sequence
目的 优选出MRI诊断乳腺疾病的诊断指标和扫描方案.方法 收集行MRI检查的乳腺病例118例,并根据病理结果分成良性病变和恶性病变两组,乳腺良性病变68例,乳腺恶性病变50例;采用的MRI序列包括T1加权成像、T2加权成像、压脂的T2加权成像、扩散加权成像、动态增强序列及T2*灌注成像;采用Logistic回归分析优选出乳腺MRI检查的诊断指标.结果 通过Logistic回归分析,肿块的形态学特点、表观弥散系数值、时间一信号强度曲线类型引入方程,并得出回归方程为Logit (P)=0.280+1.919X2-2.582X4+1.824X5.结论 肿物的形态特点、表观弥散系数值、时间-信号强度曲线类型有助于鉴别诊断乳腺良恶性疾病;既满足诊断需要,同时最大限度缩短扫描时间,建议精简乳腺MRI扫描方案为T2W+T2W-SPAIR+DCE+DWI序列.