一、半定量参数模型

动态增强曲线可以采用视觉评估的方法直接评价，这也是最简单且最直接的方法。例如BIRADS将乳腺的增强曲线分为流入型、平台型和流出型三类，一般认为从流入型、平台型到流出型的变化，代表着恶性程度的上升（图2-6）。

图2-6　乳腺增强曲线

（A）乳腺DCE-MRI注射对比剂前、中、后的T ₁WI信号强度变化及ROI选择；（B）相应区域的时间信号曲线；（C）流入型、平台型和流出型三种曲线的示意图

需要注意，动态增强曲线取决于感兴趣区ROI的位置及大小的选择，这受操作者的影响。并且这种评估方法每次只能得到一条曲线，无法对整个图像的所有像素进行全面评估，因此动态增强曲线原则上也是这种定性的方法。

尽管如此，我们仍然可以从曲线中得到定量信息，包括曲线下面积（area under curve，AUC）、达峰时间（time to peak，TTP）、峰值（max concentration）和最大斜率（max slope）等（图2-7），其中达峰时间是从对比剂到达到峰值的时间；曲线下面积是整个时间信号曲线下的面积，有时候也用前90s或180s下的面积；最大上升斜率是指从对比剂到达峰值的上升斜率。在半定量分析中，可以获得每个像素点的相应具体数值，并采用伪彩图（color map）的方式进行直观分析。对于局部信息，也可以通过勾画ROI，计算ROI内的平均值。这样，一方面我们得到了整幅图像的定量数值；另一方面，对于检查者的依赖性有所降低，可以在一定程度上对不同患者的不同病灶或者同一患者的不同时间检查进行对比分析。

图2-7　一些半定量参数示意图

半定量参数相对于定量参数，不需要复杂的模型及动脉输入函数（arterial input function，AIF），相对更为简单直接并稳定。半定量参数的问题在于，所得到的结果会受到MRI设备、场强、序列、对比剂注射剂量、速率的影响，不能完全反映患者本身的生理病理变化。这样不同设备，不同扫描参数得到的结果无法进行直接的比较和对照。虽然实际工作中临床医师经常通过时间信号曲线及半定量参数来进行病灶评估，但更多的研究常采用更准确反映生理学参数的定量模型。