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目的:本课题应用磁共振动态增强(dynamic contrast enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)和弥散加权成像(diffusion weighted imaging,DWI)对非特异性乳腺炎(nonspecific mastitis,NM)、乳腺脓肿(breast abscess,AB)和肉芽肿性乳腺炎(granulomatous mastitis,GM)的病灶表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)值和时间信号强度曲线(time-intensity curve,TIC曲线)进行分析,初步探讨DCE-MRI、DWI在不同类型乳腺炎性疾病诊断与鉴别诊断的应用价值。材料与方法:本研究为回顾性研究。研究对象共计61例,均为单发病灶,根据临床病理分类分为三组,即非特异性乳腺炎组(NM组,32例,平均年龄为41.34±12.71岁)、脓肿组(AB组,12例,平均年龄为41.33±18.79岁)和肉芽肿性乳腺炎组(GM组,17例,平均年龄为44.47±14.68岁)。全部病例均是女性患者,均经穿刺活检或者手术病理证实。全部病例行3.0TMRI乳腺常规平扫序列,包括横断面及矢状面STIR序列,横断面DWI序列,b值选为800 s/mm2;平扫结束后采用VIBRANT技术行3D动态增强扫描。观察分析病灶形态学特征,并且测量ADC值。ADC值的感兴趣区(region of interest,ROI)测量:对应DCE-MRI图上病灶早期强化最显著处的高信号区,避开囊变、坏死区,取相同ROI测量三次,然后求平均值作为该病灶ADC值的最终测量值。所有病例的ADC值在未知最终病理结果的条件下间隔3个月测量两次。TIC曲线的ROI测量:选取病灶强化最显著或代表病灶最可能具有流出型曲线的部分;避免对整个病灶进行测量,ROI不小于3个像素;当同时具有多种曲线类型存在时,选择最令人担忧的曲线类型。应用社会科学统计软件包(statisticspackageforsocialscience,spss)17.0版进行数据分析,首先应用组内相关系数(intraclasscorrelationcoefficient,icc)对两次adc值测量结果进行一致性检验。三组数据均符合正态分布,因而应用单因素方差分析(anova检验)比较nm组、ab组、gm组三组adc值的差异是否有统计学意义;三组方差齐再对组间分别进行snk检验;应用roc曲线下面积评价adc值诊断不同类型乳腺炎性疾病的能力及诊断阈值。采用卡方检验比较nm组、ab组、gm组三组的tic曲线,p﹤0.05认为有统计学意义;再应用确切概率法对两两之间进行比较,组间比较p﹤0.0167认为有统计学意义;然后应用roc曲线分析tic曲线诊断三组疾病的灵敏度、特异度。应用logistic回归对nm组、ab组、gm组组间adc值和tic曲线联合诊断的效能进行分析。应用卡方检验对nm组、ab组、gm组三组一般资料、形态学表现及强化特征进行分析。p﹤0.05认为有统计学意义。结果1.nm组、ab组、gm组三组adc值两次测量数据一致性分析结果icc分别如下:0.829、0.794、0.844,总和为0.853。2.nm组、ab组、gm组三组之间adc值差异具有统计学意义(p﹤0.05)。nm组、ab组、gm组三组方差均齐(p﹥0.05),组间snk检验得出nm组与ab组、nm组与gm组组间adc值差异均有统计学意义(p﹤0.05)。3.nm组与ab组之间adc值的roc曲线下面积(areaunderthecurve,auc)最大,为0.794,诊断界值点为1.348×10-3mm2/s,其灵敏度为0.813,特异度为0.833。nm组与gm组之间adc值的roc曲线下auc为0.733,诊断界值点为1.328×10-3mm2/s,其灵敏度为0.844,特异度为0.647。ab与gm组之间adc值的roc曲线下auc为0.647,诊断界值点为1.125×10-3mm2/s,其灵敏度为0.706,特异度为0.667。结合各组adc值大小,可得出adc值诊断各类炎症较为可靠的范围:非特异性乳腺炎>1.348×10-3mm2/s;乳腺脓肿<1.125×10-3mm2/s;1.125×10-3mm2/s<肉芽肿性乳腺炎<1.328×10-3mm2/s。4.nm组、ab组、gm组tic曲线分布特点:nm组中以i型曲线为主,i型曲线占69﹪,ii型曲线占31﹪;ab组中i型曲线占33﹪,ii型曲线占42﹪,iii型曲线占25﹪,可知三型曲线散在分布;而肉芽肿型乳腺炎则以ii型曲线为主,i、iii型曲线均占18﹪,ii型曲线占64﹪。nm组、ab组、gm组三组tic曲线类型差异有统计学意义(p﹤0.05)。nm组与ab组、nm组与gm组组间tic曲线类型差异有统计学意义(p﹤0.05)。5.nm组、ab组、gm组组间tic曲线的auc分别为0.716、0.783、0.534,其中nm组与gm组组间的auc最大,灵敏度为0.824,特异度为0.687;ab组与gm组的auc最小,tic曲线对两者之间的鉴别诊断效能最差。结合各组tic曲线特点,可知nm组以i型曲线为主,ab组以i、ii型曲线为主,gm组以ii曲线为主。6.nm组、ab组、gm组三组组间联合诊断中nm组与ab组、nm组与gm组组间的灵敏度、特异度较高,灵敏度较低,而ab组与gm组的灵敏度和特异度均较低。综上可知三组tic曲线和联合诊断的灵敏度、特异度均低于adc值的诊断效能。7.nm组、ab组、gm组三组形态学特征:nm组肿块强化占41﹪,非肿块强化占59﹪;nm组非肿块强化局灶性占16﹪,线样占16﹪,区域性占47﹪,多区域占5%,弥漫性占16%。ab组肿块强化占33﹪,非肿块强化占67﹪;ab组非肿块强化局灶性占25﹪,区域性占25﹪,多区域占50%。gm组以非肿块强化为主,肿块强化占12﹪,非肿块占88﹪。gm组非肿块病灶分布局灶性占47﹪,区域性占26.5﹪,多区域占26.5%。nm组、ab组、gm组形态学特征比较,三组肿块与非肿块强化类型差异无统计学意义。肿块病灶形状、边缘和内部强化无统计学差异。三组非肿块强化分布具有统计学差异(p﹤0.05),组间非肿块强化分布差异没有统计学意义。8.在nm组、ab组、gm组之间一般资料分析中,不同乳腺炎症性疾病与乳腺类型、患侧乳腺、患者年龄均无相关性;同时nm组、ab组、gm组三组间病灶dwi信号和t2wi信号无统计学差异。结论1.根据不同乳腺炎性疾病的adc值的诊断范围可初步判定病灶的炎症类型;2.病灶处tic曲线可以较为准确的反映病灶的血运情况,非特异性乳腺炎以I型曲线为主,脓肿I、II型曲线较多,肉芽肿型乳腺以II型曲线为主,结合脓肿较为典型的环形强化,可以更为准确的鉴别;3.不同乳腺炎性疾病的病灶形态学特征(主要是非肿块病灶分布特点)具有差异,分析形态学特征并结合DWI、DCE-MRI是鉴别不同类型乳腺炎性疾病的可靠指标。