摘要目的 探讨基于形态学、血流动力学及表观扩散系数的多参数MRI对乳腺叶状肿瘤(phyllode tumor,PT)与乳腺纤维腺瘤(fibroadenoma,FA)的鉴别诊断价值.材料与方法 回顾性分析经病理证实的26例PT(26个病灶)与53例FA(59个病灶)患者的MRI资料,比较两组病灶的形态学特征、血流动力学特征、平均表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)值和相对表观扩散系数(relative apparent diffusion coefficient,rADC)值,采用χ2 检验和t检验评估组间差异.使用逻辑回归(logistic regression,LR)建立联合模型.绘制非参数法受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估平均ADC值、rADC值及联合模型的诊断效能,并通过DeLong检验比较平均ADC值、rADC值及联合模型的诊断效能差异.绘制校准曲线评估模型的校准度,通过决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评估联合模型临床实用性.结果 PT组年龄高于FA组(P<0.05).PT组病灶主要表现为分叶状,边缘不规则或伴毛刺,可见T2WI低信号分隔及囊变坏死,动态增强扫描主要表现为早期快速强化、不均匀强化,TIC以Ⅱ型为主.PT组平均ADC值为(1.500±0.153)×10-3 mm2/s,rADC1值为0.870±0.070,rADC2值为0.760±0.070,均低于FA组,组间差异均有统计学意义(P<0.05).诊断PT的平均ADC值最佳截断值设为1.525×10-3 mm2/s,对应曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.730,敏感度为65.4%,特异度为83.1%;rADC诊断的敏感度高于平均ADC值,但特异度较低.rADC1值最佳截断值设为0.923时对应AUC为0.791,rADC2值最佳截断值设为0.847时对应AUC降至0.647,联合模型(病灶边缘、T2WI低信号分隔、rADC1值)的最佳截断值设为0.636对应AUC为0.904,敏感度为91.5%、特异度为80.8%.DeLong检验显示联合模型诊断效能优于rADC1值(P=0.007)及rADC2值(P<0.001).校准曲线显示联合模型的预测曲线与实际情况具有良好的一致性.DCA曲线显示联合模型在0.2～0.9的阈值范围内临床实用性高于单一模型.结论 基于血流动力学参数及表观扩散系数的MRI联合模型(边缘、T2WI低信号分隔、rADC1值)可在术前有效预测PT,具有较好的区分度、校准度及临床实用性,有助于临床对PT的诊断、治疗方案制订及改善预后.