德國癌癥研究中心Bickelhaupt表示，利用峰度MRI影像組學模型能較可靠地區(qū)分乳房X線(鉬靶)檢查中可疑病變的良惡性。(Radiology. 2018年2月20日在線版)

這項研究改良了一項特殊的核磁共振技術——所謂的彌散加權成像(DWI)序列，分析乳腺組織微觀結構的具體特征，之后將圖像評估與判斷病變良惡性的軟件算法結合。結果表明，該方法在未來可能有助于活檢前更好地確定可疑病變的特征，以減少乳腺篩查的焦慮情緒和乳腺癌相關的侵入性檢查。

研究者首先利用自95例患者中收集到的MRI DWI序列數(shù)據(jù)構建影像組學模型，然后，在另外一組127例患者中進行驗證。該影像組學模型將假陽性結果從66例降低到20例，特異性為69.7%。

該模型降低假陽性的效能類似于乳腺增強MRI降低那些被乳腺X線判斷為可疑病變的假陽性。該模型有98.4%的敏感性(只有1例假陰性)。

該影像組學模型能提供與經(jīng)驗豐富的乳腺放射科醫(yī)師使用完整的診斷手段(包括使用增強MRI)敏感性和特異性相同的診斷結果。此外，相比單獨利用乳腺MRI的中位ADC序列和AKC序列，該模型可得到更好的特異性。

研究者表示，該技術可能成為放射科醫(yī)生的重要診斷工具，因為其不需要造影劑、檢查時間短且沒有輻射，可能增加乳腺MRI的臨床應用。

不過，這種方法不能取代當前的標準診斷工具，而是為患者提供個體化的影像組學方法，輔助個體化治療臨床決策。這只是科學研究，這種檢查方法并不能替代目前指南推薦的標準方法。

有評論者指出，這項研究并不能證明該影像學組模型對比標準診斷手段有更多優(yōu)勢，該研究結果及其意義有點言過其實。

(編譯 石磊 審校 王曉稼)