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目的:探讨MR VIBRANT动态增强技术诊断乳腺良、恶性病变的临床价值。材料与方法:(一)研究对象收集2007年3月~2008年4月临床或钼靶检查可疑乳腺占位性病变的女性患者45例(48个病灶),其中乳腺癌18例(20个病灶),乳腺良性病变27例(28个病灶)。(二)MRI检查方法:采用GE Signa EXCITE 1.5T超导MR仪及8通道乳腺专用相控阵线圈。检查时患者取俯卧位,双侧乳腺自然悬垂于乳腺线圈凹形孔内,行双侧乳腺同时扫描。先采用横断面脂肪抑制SPGR序列T1WI和矢状面脂肪抑制FSE序列T2WI平扫;之后动态增强扫描采用GE公司的软件技术VIBRANT行双侧乳腺多时相3D-FSPGR序列成像,扫描方位为矢状面。成像参数为:TR/TE=4.9ms/2.4ms,TI=7ms,FA=10°,层厚2.6mm,层间距1.0 mm,矩阵448×350,NEX=1。动态增强扫描经肘正中静脉注射顺磁性对比剂钆喷替酸甲胺(Gd-DTPA 0. 1mmol/ kg)以2.0 ml/ s静脉团注,注药后约10秒开始第1次采集,采集时间57秒,连续无间隔采集8次。(三)MR VIBRANT动态增强图像分析利用ADW 4.3型图像工作站运用Functool功能软件进行图像分析。观察病变形态;绘制伪彩图,选定感兴趣区(ROI),获得时间-信号强度曲线(time-signal intensity curves ,TIC)。本组病例将TIC归纳为四型:Ⅰ型,线型,呈缓慢持续上升的线性(3～8时相之间信号强度升高>10%);Ⅱ型,平台型,呈早期明显强化,中后期维持平台水平(3～8时相之间信号强度升高或降低在±10%之间);Ⅲ型,流出型,早期明显强化,中后期信号强度明显降低(3～8时相之间信号强度降低>10%);Ⅳ型,呈环状或无明显强化(峰值增强百分比<10%)。计算早期强化率(Ee)、峰值时间( Tmax)、信号增强比率( SER)。对所有病变的形态、边缘类型及TIC分型均由两名影像医师分别进行分析。(四)MR VIBRANT对乳腺良恶性病灶不同指标的综合诊断效能评价方法(1)根据形态学特征,以病灶呈圆形、类圆形为良性标准,不规则形或毛刺征为恶性标准;(2)根据TIC类型,以Ⅰ、Ⅳ型为良性标准,以Ⅲ型为恶性标准;(3)根据Tmax,以Tmax≥228s为良性标准,以Tmax<228s为恶性标准;(4)根据SER,以SER≤1.23为良性标准,以SER>1.23为恶性标准。综合判断,必须满足第1项,并加上2、3、4项中的至少一项为恶性标准。(五)统计学分析采用SPSS13.0软件进行统计学分析,良恶性病变间半定量参数应用t检验。结果:除1例乳腺较大者外,所有乳腺脂肪抑制均匀。MR VIBRANT显示乳腺良、恶性病变的形态是否规则及边缘是否有毛刺的差异有显著性( P < 0. 01) ,该技术以边缘毛刺征诊断乳腺癌的敏感度及特异度分别为70%及89.3 %;乳腺恶性病变SER高于良性病变( P < 0. 01),以SER诊断乳腺癌的敏感度及特异度分别为65 %及92.9 %;乳腺恶性病变TIC为Ⅰ型(线型)者10. 0 %(2/ 20) ,Ⅱ型者(平台型)20.0 %(4/20) ,Ⅲ型(流出型)者65.0% (13/20) ;乳腺良性病变TIC类型中Ⅰ型者64.3%(18/ 28) ,Ⅱ型者17.9% (5/ 28) ,Ⅲ型者7.14 %(2/ 28) ,Ⅳ型者(环状或无明显强化)10.71%(3/ 28)。以Ⅲ型为恶性标准,诊断敏感度、特异度分别为81.3 %及91.3 %。将乳腺MR VIBRANT的形态学与血流动力学表现相结合,其总敏感度、特异度及准确度分别为85%、89.3 %及87.5%。结论:1、应用VIBRANT进行乳腺多时相增强MRI脂肪抑制较好,可以得到乳腺病变较好的形态学和血流动力学信息。2、MRI动态增强所得TIC是鉴别乳腺良、恶性病变比较有效的方法。TIC呈Ⅰ型者提示为良性,TIC呈Ⅲ型者提示为恶性。3、应用VIBRANT进行乳腺多时相增强MRI,峰值时间的诊断敏感度较高,而SER及边缘毛刺征特异度较高。4、将乳腺病灶MR形态学表现与血流动力学信息指标相结合综合诊断,可以提高诊断水平。