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Evaluation of a continuous‐time random‐walk diffusion model for the differentiation of malignant and benign breast lesions and its association with Ki‐67 expression

医学 表达式(计算机科学) 随机游动 联想(心理学) 扩散 磁共振弥散成像 病理 肿瘤科 计算生物学 放射科 生物 心理学 统计 内科学 计算机科学 数学 物理 磁共振成像 心理治疗师 热力学 程序设计语言
作者
Mu Du,Zou Da,Peng Gao,Zhongxian Yang,Yanzhen Hou,Liyun Zheng,Na Zhang,Yubao Liu
出处
期刊:NMR in Biomedicine [Wiley]
卷期号:36 (8): e4920-e4920 被引量:11
标识
DOI:10.1002/nbm.4920
摘要

Abstract The purpose of the current study was to evaluate the performance of a continuous‐time random‐walk (CTRW) diffusion model for differentiating malignant and benign breast lesions and to consider the potential association between CTRW parameters and the Ki‐67 expression. Sixty‐four patients (46.2 ± 11.4 years) with breast lesions (29 malignant and 35 benign) were evaluated with the CTRW model, intravoxel incoherent motion model, and diffusion‐weighted imaging. Echo planar diffusion‐weighted imaging was conducted using 13 b ‐values (0‐3000 s/mm 2 ). Three CTRW model parameters, including an anomalous diffusion coefficient D m , and two parameters related to temporal and spatial diffusion heterogeneity, α and β , respectively, were obtained, and had MRI b ‐values of 0–3000 s/mm 2 . Receiver operating characteristic (ROC) analysis was conducted to determine the sensitivity, specificity, and diagnostic accuracy of CTRW parameters for differentiating malignant from benign breast lesions. In malignant breast lesions, the CTRW parameters D m , α , and β were significantly lower than the corresponding parameters of benign breast lesions. In the malignant breast lesion group, the CTRW parameter D m was significantly lower in high Ki‐67 expression than in low Ki‐67 expression. In ROC analysis, the combination of CTRW parameters ( D m , α , β ) demonstrated the highest area under the curve value (0.985) and diagnostic accuracy (94.23%) in differentiating malignant and benign breast lesions. The CTRW model effectively differentiated malignant from benign breast lesions. The CTRW diffusion model offers a new way for noninvasive assessment of breast malignancy and better understanding of the proliferation of malignant lesions.
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