Prediction of low-risk breast cancer using perfusion parameters and apparent diffusion coefficient

doi:10.1016/j.mri.2015.10.028

.2016年2月；34(2):67-74.

doi:10.1016/j.mri.2015.10.028。 Epub 2015年10月30日。

利用灌注参数和表观扩散系数预测低风险乳腺癌

熙正信（Hee Jung Shin）¹, Hak Hee Kim先生², Ki Chang Shin先生^三, Yoo Sub宋^三, Joo Hee Cha先生², 李钟元⁴, Byung Ho Son先生⁴, Sei Hyun Ahn先生⁴

附属公司

¹韩国首尔松巴谷43号吉尔奥林匹克罗88号，乌尔桑大学医学院阿桑医学中心放射科和放射研究所，邮编138-736。电子地址：docshin@amc.seoul.kr。
²韩国首尔松巴谷43号吉尔奥林匹克罗88号，乌尔桑大学医学院阿桑医学中心放射科和放射研究所，邮编138-736。
^三韩国首尔松巴谷43吉勒奥林匹克罗88号医学院蔚山大学阿桑医学中心医学影像实验室放射科和放射研究所。
⁴韩国首尔松巴谷43号伊利奥林匹克罗88号蔚山大学医学院Asan医学中心乳腺和内分泌外科，邮编138-736。

PMID： 26523654
内政部： 2016年10月10日/j.mri.2015.10.028

利用灌注参数和表观扩散系数预测低风险乳腺癌

熙正信（Hee Jung Shin）等。麦格纳森成像. 2016年2月.

.2016年2月；34（2）：67-74。

doi:10.1016/j.mri.2015.10.028。 Epub 2015年10月30日。

作者

熙正信（Hee Jung Shin）¹, Hak Hee Kim先生², Ki Chang Shin先生^三, Yoo Sub宋^三, Joo Hee Cha先生², 李钟元⁴, Byung Ho Son先生⁴, Sei Hyun Ahn先生⁴

附属公司

¹韩国蔚山大学医学院峨山医学中心放射科和放射研究所，首尔松帕区43吉奥林匹克路88号，138-736。电子地址：docshin@amc.seoul.kr。
²韩国首尔松巴谷43号吉尔奥林匹克罗88号，乌尔桑大学医学院阿桑医学中心放射科和放射研究所，邮编138-736。
^三韩国首尔松巴谷43吉勒奥林匹克罗88号医学院蔚山大学阿桑医学中心医学影像实验室放射科和放射研究所。
⁴韩国首尔松巴古43号伊利奥林匹克罗88号蔚山大学医学院Asan医学中心乳腺和内分泌外科，邮编138-736。

PMID： 26523654
内政部： 2016年10月10日/j.mri.2015.10.028

摘要

目的：评估低风险肿瘤和非低风险肿瘤的灌注和扩散参数是否不同。

材料和方法：我们前瞻性地纳入了87名接受最终手术的患者，其中91名肿瘤患者（平均49.6岁；范围29-74岁）。我们将低组织学分级（HG）、低Ki67（<14%）和淋巴结转移阴性的雌激素受体阳性肿瘤定义为低风险乳腺癌。我们获得了所有肿瘤的定量和半定量灌注参数和表观扩散系数（ADC）。我们使用Fisher精确检验、卡方检验和学生t检验比较了低风险肿瘤（n=33；36%）和其他肿瘤（n=58；64%）的灌注参数和ADC。我们利用logistic回归分析和受试者操作特征（ROC）分析建立了预测低风险肿瘤的经验模型。

结果：在单变量分析中，根据HG、ER、HER-2、Ki67和淋巴血管侵犯，洗入和定性分析曲线下的初始面积（iAUCqualitative）存在显著差异（所有变量均P<0.05）。根据HG、HER-2和Ki67状态，ADCdiff显著不同（P=0.010、.007和.013）。在多变量分析中，Ktrans、iAUCquality和ADCdiff是预测低风险肿瘤的重要变量，组合参数的ROC曲线下面积（AUC）为0.78，高于单个参数。ADCdiff分别与洗脱（r=0.263）和iAUCquality（r=0.245）呈正相关。

结论：在DCE-MRI和DWI上使用Ktrans、wash-in、iAUCquality和ADCdiff的预测模型可能有助于识别低风险乳腺癌，并可能用作指导治疗计划的成像生物标记物。

关键词：乳腺肿瘤；DCE-MRI；扩散加权成像；低风险乳腺癌。

PubMed免责声明

中的注释

关于“利用灌注参数和表观扩散系数预测低风险乳腺癌”的评论。
徐磊（Xu L.）。徐磊（Xu L.）。麦格纳森成像。2016年11月；34(9):1337. doi:10.1016/j.mri.2016.07.012。Epub 2016年7月25日。麦格纳森成像。2016 PMID：27469311 没有可用的摘要。

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