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乳腺MRI特征及ADC值预测乳腺影像报告和数据系统4类良恶性病变

         
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目的 探讨乳腺MRI特征及ADC值对乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)4类良恶性病变的预测能力,并尝试建立Logistic回归预测模型.方法 收集MRI诊断为BI-RADS 4类病变、并取得病理结果 的79例乳腺病变患者(82个病变).采用单因素二元Logistic回归及两独立样本t检验分析各MRI特征和ADC值鉴别良恶性乳腺病变的统计学意义,并建立多因素Logistic回归预测模型,绘制ROC曲线评价回归模型预测BI-RADS 4类病变良恶性的效能.结果 肿块型病变中,将边缘、内部强化及ADC值纳入Logistic回归预测模型中(P均＜0.05,伪R2 =0.62),其诊断良恶性乳腺病变的ROC曲线AUC为0.981,敏感度为87.80％,特异度为100％.非肿块型病变中,无预测变量纳入建立Logistic回归预测模型(P均＞0.1).结论 乳腺MRI特征(边缘、内部强化)及ADC值对预测肿块型BI-RADS 4类病变的良恶性具有一定意义;Logistic回归预测模型可有效鉴别BI-RADS 4类肿块型病变性质.

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