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目的:从病灶形态、时间-信号强度曲线分型及定量参数三方面,通过动态增强MRI(DCE-MRI)对乳腺良恶性疾病进行分析,探讨其在诊断中的价值。材料与方法:回顾性选择了2014年12月至2017年1月于我院收治的21例乳腺疾病患者,其中13例为乳腺癌患者作为恶性组,8例为乳腺良性疾病患者作为良性组,所有患者均接受了术前3.0T DCE-MRI检查及术后的病理检查。先从其病灶形态对其进行分析;再绘制时间-信号强度曲线,通过判定曲线分型,进行良恶性的鉴别诊断;最后,测定两组患者定量参数,包括对比剂从血管内到血管外的转移速率即容量转移常数(Ktrans)、对比剂返回到血管内的速率常数(Fep)、肿瘤血管容积分数(Vp)等,对乳腺良恶性疾病进行统计学分析。结果:DCE-MRI从病灶形态学上诊断乳腺癌的灵敏度84.62%(11/13),特异度75.00%(6/8),准确度80.95%(17/21);从时间-信号强度曲线诊断乳腺癌的灵敏度92.31%(12/13),特异度62.50%(5/8),准确率80.95%(17/21);定量DCE-MRI结果显示,恶性组Ktrans、Kep、Vp均值分别为(10.4571±7.4720)min-1、(1.2147±1.5284)min-1、(0.15921±0.1672)ml,良性组Ktrans、Kep、Vp均值分别为(4.2206±4.0238)min-1、(2.3387±1.6586)min-1、(0.2628±0.1969)ml,良恶性组之间Ktrans值有统计学意义(P=0.023<0.05),而Kep、Vp无统计学意义(P>0.05)。Ktrans诊断乳腺癌的敏感度为76.9%,特异性为87.5%。结论:DCE-MRI图像显示,形态不规则、边缘毛刺、TIC曲线Ⅲ型为乳腺癌的典型影像学表现;形态呈圆形或类圆形、边缘光滑,为乳腺良性疾病的影像学特征,TIC曲线Ⅰ型对于乳腺良性疾病有一定意义,而Ⅱ型均可见于良恶性组,不能对其良恶性进行鉴别诊断。定量DCE-MRI示,Ktrans参数对于鉴别乳腺良恶性疾病有统计学意义,而Kep、Vp参数对于鉴别乳腺良恶性疾病无统计学意义,其研究价值有待进一步探讨。