目的 探讨DTI参数对乳腺恶性肿瘤的鉴别诊断价值.方法 回顾性分析经手术病理证实的54例乳腺病变患者资料,其中恶性肿瘤33例,良性病变21例,共54个病变.患者行DTI检查,测量乳腺恶性肿瘤组织、对侧正常乳腺组织和良性肿瘤组织的最大本征张量值(E1)、平均扩散率(MD)和各向异性分数(FA).采用配对￡检验和独立样本t检验分别比较恶性肿瘤与健侧正常乳腺组织、恶性肿瘤与良性肿瘤组织上述参数的差异；以E1、FA、MD作为预测变量,分别进行Logistic 回归分析,预测最佳回归模型；采用ROC曲线分析E1、FA、MD和回归模型对乳腺恶性肿瘤的鉴别能力.结果 恶性肿瘤组织的E1、MD和FA值分别为(0.99 ±0.12)×10-3mm2/s、(0.85 ±0.26)×10-3mm2/s和0.20 ±0.08,健侧正常乳腺组织分别为(1.46±0.55)×10-3mm2/s、(1.48±0.44)×10-3 mm2/s和0.29±0.17,良性肿瘤组织分别为(1.80±0.42)×10-3 mm2/s、(1.38±0.52)×10-3mm2/s和0.22 ±0.10;恶性肿瘤组织和正常乳腺组织的上述参数差异均有统计学意义(t值分别为-4.889、-6.449和-2.842,P值均＜0.01)；良恶性肿瘤组织的E1、MD差异有统计学意义(t值分别为-10.476和-4.394,P值均＜0.01),而FA值差异无统计学意义(P＞0.05).E1、MD和FA值均是鉴别乳腺恶性肿瘤与正常乳腺组织的独立预测因素,回归模型鉴别乳腺恶性肿瘤和正常组织的敏感度、特异度和准确度分别为97.0％ (32/33)、97.0％(32/33)和97.0％(64/66),高于其他DTI参数.E1和回归模型鉴别病变良恶性的诊断效能最高,诊断的敏感度、特异度和准确度均为97.0％(32/33)、100.0％(21/21)和98.1％(53/54).结论 将E1、MD和FA结合的回归模型对于乳腺恶性肿瘤的诊断价值最高,而E1是鉴别肿瘤良恶性的首选指标。