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作者：赵盈;赵楠;王寅中;许永生;赵文慧;雷军强;
单位：兰州大学第一临床医学院;兰州大学第一医院放射科;
摘要：乳腺疾病对女性健康构成严重威胁，其中乳腺非肿块强化（non-mass enhancement, NME）病变因其病理类型繁杂且影像征象不典型，在诊断及鉴别方面一直存在困难。近年来，以体素内不相干运动（intravoxel incoherent motion, IVIM）、扩散峰度成像（diffusion kurtosis Imaging, DKI）为代表的功能成像技术及人工智能（artificial intelligence, AI）算法，显著提升了磁共振成像（magnetic resonance imaging, MRI）对NME病变的诊断效能。基于此，本文系统梳理了MRI技术在NME病变中的研究进展，重点探讨功能成像、多模态融合及AI模型在其诊断及鉴别方面的临床应用价值，并针对技术瓶颈提出未来优化方向，旨在为NME病变的临床及科研提供参考。
关键词：乳腺非肿块强化病变;;诊断及鉴别;;磁共振成像;;人工智能;;影像组学;;多参数及多模态成像
