扩散加权成像联合动态增强MRI在乳腺病变良恶性鉴别诊断中的价值评估

本研究针对乳腺病变良恶性鉴别诊断的临床难题，通过整合扩散加权成像(DWI)的表观扩散系数(ADC)与动态增强MRI(DCE-MRI)的时间-信号强度曲线(TIC)特征，建立多参数诊断模型。结果显示联合ADC(截断值1.215×10?3 mm2/s)与TIC II/III型可使诊断AUC达0.983，灵敏度96.1%，为精准诊疗提供重要影像学依据。

　　

乳腺疾病精准诊断一直是临床面临的重大挑战。传统筛查手段如乳腺超声和钼靶存在辐射暴露、对致密型乳腺检出率低等局限，而BI-RADS分类系统又受主观评估影响较大。随着磁共振技术发展，扩散加权成像(DWI)和动态增强MRI(DCE-MRI)展现出独特优势——前者通过表观扩散系数(ADC)反映组织细胞密度，后者通过时间-信号强度曲线(TIC)揭示血流动力学特征，但单一参数诊断仍存在交叉重叠。

宁德师范学院附属宁德市医院的研究团队开展了一项横断面研究，纳入2020-2023年114例BI-RADS 4/5级患者，术前均接受3.0T MRI扫描，采用多参数模型整合ADC值与TIC分型。研究创新性地发现：当ADC≤1.215×10^?3 mm²/s联合TIC II/III型时，诊断恶性病变的AUC高达0.983，显著优于单一参数。该成果为临床提供了可靠的量化标准，有效减少不必要活检，论文发表在《Journal of Proteomics》。

关键技术方法包括：1) 3.0T MRI获取DWI(b值0/750 s/mm²)和DCE序列；2) 双盲法评估病灶形态学特征(形状、边缘、强化方式)；3) ROI法测量ADC值(避开坏死区)；4) TIC分型(I型持续强化、II型平台期、III型廓清型)；5) 病理确诊后构建ROC曲线评估诊断效能。

【研究结果】
3.1 基线特征：76例恶性与38例良性组间年龄、绝经状态等无差异(p>0.05)，验证了组间可比性。

3.2 影像特征：恶性病变更多表现为不规则形状(69.7% vs 13.2%)、毛刺边缘(44.7% vs 7.9%)及异质性强化(76.3% vs 31.6%)，ADC值显著更低(1.03±0.17 vs 1.49±0.28 ×10^?3 mm²/s, p<0.001)。

3.3 参数相关性：低ADC组(<1.255×10^?3 mm²/s)中93.4%为恶性，且与TIC III型强相关(75.6%)，提示微观结构与血流特征的内在联系。

3.4 诊断效能：ADC连续变量AUC 0.904，TIC III型AUC 0.882；联合模型使敏感度提升至96.1%，特异度94.7%。

3.6 模型验证：多因素逻辑回归显示ADC(OR=2.15/0.1单位降低)和TIC III型(OR=19.75)是独立预测因子，Bootstrap验证AUC 0.981，证实模型稳定性。

【结论与意义】
该研究首次系统论证了DWI与DCE-MRI联合应用在BI-RADS 4/5级病变中的增量价值：1) 定量ADC可客观反映肿瘤细胞密度，弥补BI-RADS主观性缺陷；2) TIC III型特征与病理血管生成高度吻合；3) 联合模型对高级别肿瘤(Grade 3)诊断效能尤佳(AUC 0.953)，但对黏液癌/DCIS敏感性较低，提示需结合亚型调整阈值。临床转化中，该方案可在5分钟内完成分析，通过PACS系统整合实现流程优化，为个体化诊疗决策提供影像组学依据。