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《不同mri扫描序列对乳腺肿块诊断价值的研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、不同MRI扫描序列对乳腺肿块诊断价值的研究作者：纪毅敏 马祥兴 张伟 张凯 马榕 李传福 郑金勇【摘要】目的:探讨不同MRI扫描序列在乳腺肿块诊断中的价值。方法:对21例临床怀疑乳腺癌的患者行MRI扫描，扫描序列包括T1RIsequencesinthediagnosisofbreastlesions【ABSTRACT】Objective:ToexplorethevalueofdifferentMRIsequencesinthediagnosisofbreastlesions.Methods:UsingPhilipsAchieva1.5TNovaDua
2、lMRIedon21patientsclinicallysuspectedsufferingfrombreastcancer.MRIsequencesincludedT1RIscanningTHRIVE.MRIfindingsiccontrast-enhancedMRIscanningiccontrast-enhancedMRIscanningcouldaccuratelyshobersofthelesions,describethemorphandsizeofthelesionsandprovidemoreinformationforthesurg
3、eons.Dagicresonanceimaging·Dynamiccontrast-enhanced·Breastneoplasms 乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一，严重危害广大妇女的健康。MRI具有良好的软组织分辨力，在乳腺肿瘤的早期诊断和病理分型中具有重要价值。本研究通过比较不同MRI扫描序列对乳腺肿块的显示情况，优化扫描方案，提高MRI对乳腺肿块的诊断水平。1 资料和方法1.1 一般资料 收集2006年11月—2007年7月来我院乳腺外科就诊、临床怀疑乳腺癌的患者21例。均为女性,年龄19～65岁,平均年龄40.1岁。病史3d～6个月。所
4、有病例均能触及乳腺肿块，术前行乳腺MRI扫描，术后经病理组织学确诊。1.2 仪器和方法 使用PhilipsAchieva1.5TNovaDualMRI、乳腺SENSE（sensitivityencodedtechnique,敏感相位编码技术）线圈对患者行双侧乳腺MRI常规平扫（包括T1RI后处理软件包绘制病灶及对侧正常乳腺组织感兴趣区的时间～信号强度曲线。按照曲线形状将病灶分为3型［１］，Ⅰ型为持续强化（3～8min信号强度升高≥10％），Ⅱ型为早期强化后信号强度维持在一个平台水平（3～8min信号强度波动在-10％～10%），Ⅲ型为早期强化后信号强
5、度降低（3～8min信号强度降低≥10％,称为廓清）。1.4 计算病灶相对强化率 病灶相对强化率（ER）=（SI-SI0）／SI0，SI为注射对比剂后1、2、3、5和7min病灶的信号强度，SI0为平扫病灶的信号强度。1.5 统计学分析 应用SPSS11.0软件包进行统计学分析。采用四格表资料的χ2检验,比较各序列对病灶的检出率；采用两样本均数比较的t检验,对动态增强扫描显示良恶性病灶的强化率进行比较。2 结果2.1 不同MRI扫描序列对病灶显示情况比较 21例患者的26个病灶均经病理组织学确诊。13例15个病灶为浸润性导管癌，1例2个病灶为恶性分叶
6、状肿瘤，5例7个病灶为纤维腺瘤；2例2个病灶为乳腺增生。T1RI动态增强扫描对病灶的判断2.2.1 病灶时间-信号强度曲线 17个恶性病灶动态增强后均未出现Ⅰ型曲线，4个病灶出现Ⅱ型曲线（图1），13个病灶出现Ⅲ型曲线（图2）；9个良性病灶动态增强后Ⅰ型曲线7个，Ⅱ型2个，没有出现Ⅲ型曲线。2.2.2 良、恶性病灶ER比较 9个良性病灶1、2、3、5和7min的ER分别为（65.31±36.48）%、（101.78±4.89）%、（117.13±41.28）%、（133.46±41.28）%和（133.73±43.03）%，17个恶性病灶1、2、3、
7、5和7min的ER分别为（130.76±49.47）%、（139.13±49.54）%、（143.61±49.37）%、（142.78±45.26）%和（137.92±45.52）%。良、恶性病灶1、2minER比较差异有统计学意义（P＜0.05），3、5、7min比较差异无统计学意义。3 讨论 MRI具有良好的软组织分辨力,是一种无创性、无辐射性的检查方法。MRI多方位多序列扫描,使病变定位更准确,显示更直观。MRI动态增强扫描,有助于进一步明确病变性质,利于术前拟定合理的手术方案［２］。 乳腺SENSE线圈利用较高的局部梯度磁场,在K-空间增
8、加采样位置的距离,减少K-空间的采样密度,在小视野内通过专门的重建算法,在保持空间分辨力不衰减的情况下，减少
