摘要
探究多参数MRI联合纹理分析鉴别乳腺BI-RADS 4类病变良恶性的诊断价值。方法 130例乳腺MRI评估为BI-RADS4类的乳腺病变纳入本研究,依据病理结果分为良性组与恶性组,评价两组病灶MRI征象并建立模型;用Mazda软件对图像进行纹理分析并提取纹理特征,用其B11程序进行数据分析和分类,建立纹理特征模型;建立MRI征象与纹理特征联合模型。运用ROC曲线对三种模型进行评价。结果 MRI征象中毛刺征与ADC值是预测BI-RADS4类恶性病变的独立危险因素。多参数MRI纹理特征中,以ADC序列错判率最少;最终筛选出5个纹理特征,Perc.01%,135dr_ShrtREmp、Perc.10%、S(4,-4)SumVarnc、Teta2是预测BI-RADS 4类恶性病变的独立危险因素。MRI征象预测模型、纹理特征预测模型及二者联合预测模型的曲线下面积分别为0.795、0.864、0.906,且联合模型的特异度(93.3%)、准确度(86.2%)均高于两种单一模型。结论 多参数MRI联合纹理分析对乳腺BI-RADS 4类病变良恶性具有良好的鉴别诊断价值,且二者联合模型的诊断效能明显高于单一模型,为临床制定治疗方案与评估预后提供更多信息。
