目的 探讨采用B1-corrected VFA技术的定量动态增强(Dynamic Contrast Enhancement，DCE)MRI在乳腺良恶性鉴别诊断中的价值。方法 前瞻性研究本院63例乳腺疾病患者，行3.0 T DCE-MR检查，结合B1-corrected VFA技术获得T1值，在此基础上计算出DCE-MRI定量参数：容量转移常数 (K^trans)、速率常数(K_ep)和血管外细胞外间隙容积比 (V_e)，对乳腺恶性、良性及正常腺体组获得的定量参 数行Kruskal-Wallis检验；最后绘制ROC (receiver operating characteristic curve，ROC)曲线。结果 恶性肿瘤组K^trans、K_ep、V_e中位数(最小值 最大值)分别为0.010(0.001±0.118)min^-1、0.145(0.002±0.863)min^-1、0.058(0.002±0.611)；良性病变组K^trans、K_ep、V_e中位数为0.238(0.009±0.740)min^-1、 0.365(0.020±1.012)min^-1、0.517(0.181±0.923)； 正常腺体组K^trans、K_ep、V_e中位数为0.812(0.121±2.352) min^-1、1.147(0.328±2.363) min^-1、 0.712(0.404±1.183) 。Kruskal-Wallis检验显示三组 间K^trans、K_ep、V_e P<0.05，均有统计学意义；良恶性组间、恶性与正常组间的K^trans、Kep、Ve差异有统计学意义，而良性和正常组之间的V_e值无统计学意义。三者AUC分别为0.875、0.957、0.707，三者 判断乳腺良恶性变的K^trans、Kep、Ve敏感度分别为93.8％、97.9%、45.8％；特异度分别为66.7％、 86.73％、86.7％。结论 结合B1-corrected VFA序列测量的3.0T DCE-MRI参数K^trans、Kep、Ve可以反映乳腺良恶性病变的血流灌注特征，可用于乳腺病变良恶性的鉴别诊断。