简介：摘要目的评价乳腺MRI在病理性乳头溢液诊断中的价值。方法回顾性分析2010年10月—2020年10月因乳头溢液就诊于北京大学人民医院并且行乳腺MRI检查和手术治疗的184例患者，结合临床特征、超声和钼靶检查及病理结果，分析MRI对病理性溢液疾病诊断的灵敏度、特异度、阳性预测值及阴性预测值。结果本组184例患者中术后病理证实乳腺癌43例（23.4%），导管内乳头状瘤96例（52.2%），其他良性病45例（24.5%）。MRI对导管内病变诊断的灵敏度为76.8%，特异度为52.2%，阳性预测值为82.8%，阴性预测值为42.9%；对病理性乳头溢液恶性疾病评估诊断的灵敏度为97.7%，特异度为41.1%，阳性预测值为33.6%，阴性预测值为98.3%。在43例乳腺癌中，有10例（23.3%）是超声和钼靶检查均为阴性的隐匿乳腺癌，通过MRI获得确诊。MRI对隐匿性恶性肿瘤的灵敏度为81.8%，特异度为53.7%，阳性预测值24.4%，阴性预测值97.3%。结论乳腺MRI在病理性溢液诊断中具有灵敏度高和阴性预测值高的优势，特别是对于乳腺超声和钼靶阴性的隐匿型乳腺癌患者，MRI是一种有价值的诊断工具。

简介：摘要目的基于简化多模态磁共振影像（MRI）构建影像组学模型诊断乳腺癌。方法回顾性分析2014年6月至2019年3月所有具有穿刺或手术切除病理结果的1 306例乳腺疾病患者（良性病变416例，乳腺癌890例）的乳腺MRI图像，分为训练集（n=702）、内部验证集（n=302）、外部验证集（n=302）。所有图像简化为：联合模型组［T2加权脂肪抑制序列（T2WI）、扩散加权成像序列（DWI）和增强第一期图像］、非增强组（T2WI和DWI）及单期增强组（增强第一期图像）。提取影像特征并用方差分析和拉索回归法筛选有效特征；采用3种分类器（Bagging决策树、高斯过程、支持向量机）预测乳腺癌；选择最佳者构建乳腺癌诊断模型；最后通过内部和外部验证集验证。结果应用高斯过程分类器，联合模型和非增强模型预测乳腺癌AUC值，训练集为0.903和0.893、内部验证集为0.893和0.863、外部验证集为0.878和0.864。结论应用简化多模态MRI构建的影像组学模型能够准确诊断乳腺癌，而且非增强模型无需造影剂也可准确诊断乳腺癌，为简化诊断流程提供了可行性。