MRI技术鉴别乳腺良恶性病变

MRI技术鉴别乳腺良恶性病变
三维获取恶性肿瘤图像的二维部分。扩散加权成像(DWI)具有(a)0,(b)100,(c)750和(d)1500秒/ mm2的B值。表观扩散系数(ADC)地图和表观峰度系数(AKC)图显示了峰氏型拟合后所得到的像素值。值得注意的是,在排除不匹配拟合标准之后,病变内的白色像素构成了背景。信贷:北美放射学会

一项在线发表在该杂志上的新研究表明,一项不需要造影剂的乳房核磁共振成像技术,结合复杂的数据分析,可以减少不必要的乳房活组织检查的次数放射学

乳房核磁共振成像目前被用于筛查高危妇女癌症和乳腺X线摄影诊断诊断。检查依赖于需要静脉内注射的基于Gadolinium的造影剂。

研究人员最近研究了一种替代方法,可以消除需要在某些情况下,通过使用来自MRI的扩散加权成像(DWI)测量。该技术称为扩散峰度成像,在微观结构水平上提供乳房组织的图像。

扩散峰度成像在DWI中被引入,提供了重要的信息在微观水平上,“学习铅作家Sebastian Bickelhaupt,M.D.,来自德国海德堡的德国癌症研究中心。”由于恶性病变在这种水平下破坏了组织结构,扩散峰氏症可能是有关变化的相关标志物。“

Dr. Bickelhaupt,联合主笔Paul Jaeger, M.Sc.和同事们对从两个独立研究地点的222名女性收集的数据进行了回顾性分析。这些妇女在乳房x光检查中有可疑的发现,并在乳房成像报告和数据系统(BI-RADS)下分类为BI-RADS 4和5。Bi-rads 4病变被认为是可疑的异常,而A 5被认为是对恶性肿瘤的极度可疑。女性接受了DWI之后的活检。

MRI技术鉴别乳腺良恶性病变
放射组学模型的受试者操作特征图、表观峭度系数(AKC)中值和表观扩散系数(ADC)中值。圆点说明了产生的阈值。信贷:北美放射学会

为了进行分析,开发了一种软件算法来描述病变,并使用基于峰度的放射组学模型提取成像特征。放射组学是一个快速发展的领域,能够从放射组学中提取大量的可量化数据

在一个独立的127名女性的测试组中,射频分析减少了70%的假阳性结果,而检测61的60%,或者98%。

Jaeger说:“该模型可能有助于减少怀疑为癌症的BI-RADS 4病变的数量,同时保持与活组织检查报告的敏感性相似的高敏感性。”

如果该结果在更大规模的试验中得到证实,那么该模型在临床中具有潜在的优势,而不仅仅是减少BI-RADS患者不必要的活组织检查的能力。软件算法使评估读者无关,确保其精度保持在不同的成像设施中。

MRI技术鉴别乳腺良恶性病变
流程图显示了独立测试集中的患者选择。DWI =扩散加权成像,T =阈值计算的结果;TC =切断阈值以区分良性和恶性病变。信贷:北美放射学会

新方法并不打算取代目前的常规增强乳腺MRI方案,Bickelhaupt博士强调,而是扩大了回答特定临床问题的可选范围。

“这可能也会提高报告的效率,”他表示。


进一步探索

MRI技术可以减少对乳房活组织检查的需求

更多信息:“基于适应扩散的山东病成像的辐射瘤有助于澄清对癌症可疑的大多数乳房摄影结果”放射学,2018年。
信息信息: 放射学

所提供的北美放射学会
引文:MRI技术区分恶性肿瘤(2018年2月20日)从HTTPS://MedicalXpress.com/news/2018-02-mri-technique-differentiates-benign-breast.html检索来自恶性肿瘤(2018年2月20日)的良性乳房病变
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