目的 探讨多b值表观扩散系数(ADC)直方图定量参数在预BMN 673浓度测乳腺癌分子分型及预后相关因素的价值。方法 回顾性分析行乳腺MRI检查且经病理证实为浸润性乳腺癌的83例患者。通过对b值为200、600、1000 s/mm~2时基于肿瘤全域的ADC直方图参数分析，得到ADC最小值(ADC_(min))、ADC最大值(ADC_(max))、ADC平均值(ADC_(mean))、ADC中位数(ADC_(median))、ADC第10百分位数(ADC_(10%))、ADC第90百分位数(ADC_(90%))、偏度及峰度。采用Spearman相关分析去除特征冗余，应用Logistic回归构建乳腺癌分子分型及预后因素的预测模型。采用受试者工作特征曲线评价模型预测能力，并使用DeLong检验比较模型间的效能。结果 对于Luminal A型与非Luminal A型乳腺癌，b值为200 s/mm~2及3个b值联合建立的模型诊断效能最高[曲线下面积(AUC)分别为0.887、0.905];对于Luminal B型与非Luminal B型乳腺癌，3个b值联合建立的模型诊断效能最高(AUC=0.747);对于HER2过表达型与非HER2过表达型乳腺癌，b值为200、600selleckchem Dolutegravir s/mm~2及3个b值联合的模型诊断效能差异无统计学意义(AUC各为0.810、0.774、0.793);对于三阴性型与非三阴性型乳腺癌，各模型间诊断效能差异均无统计学意义(AUC各为0.812,0.844,0.909,0.845)。对于预后因素的预测，除了b值为1000 s/mm~2时预测HER2表达的模型诊断效能偏低(AUC=0.687),其他模型都具有良好的鉴别能力(AUC>0.7)。结论immune resistance 基于ADC直方图参数Logistic回归分析构建的预测模型对乳腺癌的分子分型及预后因素具有良好的鉴别价值，并且综合多b值的ADC直方图参数构建的模型较单b值模型具有更好的诊断效能。