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国内刊号：42-1187/R
国际刊号：1001-9324
发布日期:
作者：陈新吟, 苏赟, 张翔, 曾坤杰, 曾佳乐
单位：510120 广州，中山大学孙逸仙纪念医院放射科
关键词：乳腺肿瘤,磁共振成像,时间依赖扩散MRI
基金：本研究系广东省医学科学技术研究基金项目(编号：A2023104)
<b>目的</b> 探讨时间依赖扩散MRI (t<sub>d</sub>-dMRI) 对乳腺良恶性病变的诊断价值。<b>方法</b> 前瞻性纳入148例乳腺肿瘤患者，采集t<sub>d</sub>-dMRI和常规DWI序列数据，计算t<sub>d</sub>-dMRI参数[细胞直径、细胞内体积分数（V<sub>in</sub>）、细胞外扩散率（D<sub>ex</sub>) ]及ADC值，测量肿瘤长径和短径。通过单因素和多因素<em>Logistic</em>分析筛选变量并构建模型，采用受试者工作特征曲线及其曲线下面积 (AUC) 评估模型性能，<em>DeLong</em>检验比较模型差异，校准曲线和<em>Hosmer-Lemeshow</em>检验评估模型校准度，决策曲线分析 (DCA) 评估模型的临床应用价值。<b>结果</b> V<sub>in</sub>、ADC和肿瘤长径是区分乳腺肿瘤良恶性的独立预测因子 (均<em>P</em><0.001)。V<sub>in</sub>模型在训练集和测试集的AUC分别达0.913 (95% CI：0.859 ~ 0.966) 和0.918 (95% CI：0.837 ~ 0.999)，显著优于ADC模型 (<em>P</em> = 0.017)。组合模型 (V<sub>in</sub> + ADC + 长径) 表现更优 (训练集AUC = 0.973，测试集AUC = 0.971)，较ADC和肿瘤长径模型均有显著优势 (均<em>P</em><0.05)。组合模型校准良好 (训练集<em>P</em>= 0.864，测试集<em>P</em>= 0.803)，DCA证实其在更广泛的阈值概率范围内具有临床净获益。<b>结论</b> t<sub>d</sub>-dMRI定量参数V<sub>in</sub>联合ADC和肿瘤长径能够有效鉴别乳腺肿瘤良恶性，具有重要临床应用价值。
来源：2026年第1期
《临床放射学》期刊编辑部
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