目的:探讨合理简便的乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)4 类病变MRI亚分类方法.方法:收集 424 例行MRI检查且经病理证实的乳腺病变患者.其中肿块样强化病变 302 例,采用Fischer's评分联合ADC值进行亚分类;非肿块样强化病变122 例,分析其MRI征象,采用ROC曲线确定ADC值的最佳诊断界值,采用Logistic回归分析建立多参数评分模型进行亚分类.以病理为金标准,计算BI-RADS 4a、4b、4c类病变的阳性预测值,并以BI-RADS 4b为诊断界值计算诊断的敏感度、特异度,分析其与病理结果的一致性.结果:BI-RADS 4 类病变共 165 例,其中 4a类病变 52 例,4b类病变 41 例,4c类病变 72 例.ROC曲线分析发现,以BI-RADS 4b类为恶性的诊断界值,敏感度和特异度分别为 96.77
作者：刘丹丹；吕花营；刘俊业；王巧慧；巴照贵
来源：中国中西医结合影像学杂志 2023 年 21卷 6期
