乳腺癌是女性恶性肿瘤发病率较高的肿瘤之一，因其病理结构复杂，故术前诊断困难。

动态磁共振增强成像(dynamic contrast-enhanced MRI，DCE-MRI)是乳腺癌检测最敏感的成像方法，敏感度高达93%。时间-信号强度(time signal intensity curve，TIC)曲线是DCE-MRI动力学的基础，可以反映乳腺癌病灶的血流灌注率和流出率，描述病变的灌注情况。既往一项研究表明，TIC曲线能够作为预测模型中可靠的恶性独立预测因子，联合ADC值可提高诊断乳腺癌的敏感度。纹理分析可以提取肉眼无法识别的纹理特征，提供有关肿瘤微环境的相关信息，进而揭示肿瘤的异质性，其中灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix，GLCM)是最常用的二阶纹理分析方法。

近年来，已有DCE-TIC联合其他参数在鉴别乳腺良恶性肿瘤方面的研究，鲜见TIC曲线联合纹理参数分析鉴别二者的研究。泰州市人民医院医学影像科田为中教授团队探讨了基于T2反转恢复压脂(turbo inversion recovery magnitude，Tirm)序列的GLCM纹理特征参数联合DCE-TIC曲线鉴别乳腺良恶性病变的价值。

【王铭, 王秀兰, 张继, 等. 基于Tirm序列纹理特征联合TIC曲线鉴别乳腺良恶性病变的价值[J].磁共振成像, 2021,12(6):83-87. DOI:10.12015/issn.1674-8034.2021.06.016.】 http://www.chinesemri.com/CN115902202106/1326670.htm

该研究受到江苏省妇幼保健协会科研项目 （TS201906）资助。

（作者：王铭，王秀兰，张继，孙中茹，田为中）

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