動態(tài)增強(qiáng)MRI定量評估乳腺良惡性病變的效能

南聰慧，張 偉，王慧穎，華 薇，袁寶霖

(中國醫(yī)科大學(xué)附屬盛京醫(yī)院放射科，遼寧 沈陽 110004)

DOI：10.13929/j.1003-3289.201707125

動態(tài)增強(qiáng)MRI(dynamic contrast-enhanced MRI, DCE-MRI)篩查乳腺癌具有較高敏感度，已由美國癌癥協(xié)會推薦用于檢查乳腺癌高風(fēng)險(xiǎn)患者[1]。Warner等[2]研究顯示DCE-MRI較乳腺X線攝影具有更高敏感度，尤其對于患乳腺癌高風(fēng)險(xiǎn)的年輕女性。但DCE-MRI特異度較低，特別是當(dāng)乳腺良惡性病變的形態(tài)學(xué)與血流動力學(xué)特征重疊時(shí)，診斷較為困難[3-5]。據(jù)報(bào)道[6]，在MRI發(fā)現(xiàn)異常后進(jìn)行乳腺活檢的患者中，惡性病變的檢出率約29%。常規(guī)MR檢查在形態(tài)學(xué)上難以區(qū)分部分病變的良惡性，而DEC-MRI血流動力學(xué)參數(shù)有助于進(jìn)一步鑒別乳腺病變良惡性，從而減少不必要的活檢[7]。目前基于可疑惡性病變的血流動力學(xué)模型所獲得的定量參數(shù)已被應(yīng)用，可提高診斷病變準(zhǔn)確率[8-9]，此外，有關(guān)背景實(shí)質(zhì)強(qiáng)化(background parenchymal enhancement, BPE)與乳腺癌風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)性已見報(bào)道[10]。本研究探討DCE-MRI中乳腺病灶和背景實(shí)質(zhì)定量參數(shù)評價(jià)乳腺良惡性病變的價(jià)值。

1 資料與方法

1.1 一般資料 回顧性分析我院2016年1月—7月經(jīng)手術(shù)病理證實(shí)、術(shù)前接受乳腺增強(qiáng)MR檢查的41例患者(共45個(gè)病灶)資料，均為女性，年齡16～75歲，平均(44.3±9.8)歲。排除標(biāo)準(zhǔn)：①假體植入術(shù)后；②乳腺占位術(shù)后；③DCE-MRI圖像質(zhì)量不佳，無法獲得有效的定量參數(shù)值。41例中，2例為雙乳病灶，2例為單乳雙病灶，良性病灶21個(gè)(良性組；其中腺病伴增生6個(gè)，乳腺腺病4個(gè)，乳腺纖維腺瘤4個(gè)，乳腺炎癥3個(gè)，乳腺導(dǎo)管內(nèi)乳頭狀瘤2個(gè)，乳腺腺病伴導(dǎo)管上皮非典型增生1個(gè)，乳腺纖維腺瘤樣增生1個(gè))，惡性病灶24個(gè)(惡性組；其中浸潤性導(dǎo)管癌14個(gè)，導(dǎo)管原位癌8個(gè)，浸潤性小葉癌1個(gè)，浸潤性篩狀癌1個(gè))。

1.2 儀器與方法 采用GE Signal Excite HD 3.0T超導(dǎo)型MR成像系統(tǒng)，8通道乳腺專用表面線圈。囑患者俯臥，使雙乳對稱、自然懸垂于乳腺線圈內(nèi)。主要掃描參數(shù)：①軸位FSE T1W序列，TR 360 ms，TE 7.4 ms，層厚5 mm，層間距0，矩陣512×512，F(xiàn)OV 340 mm；②軸位FSE T2W脂肪抑制序列，TR 5 080 ms，TE 100 ms，層厚5 mm，層間距0，矩陣512×512，F(xiàn)OV 340 mm；③多期動態(tài)增強(qiáng)，雙側(cè)乳腺軸位及矢狀位成像，TR 7.4 ms，TE 4.2 ms，層厚2.2 mm，無間隔掃描，翻轉(zhuǎn)角15°，矩陣1 024×1 024，F(xiàn)OV 360 mm；④3D快速梯度回波序列，采用高壓注射器經(jīng)肘正中靜脈注射對比劑Dd-DTPA，以2～3 ml/s流速于10 s內(nèi)快速團(tuán)注，進(jìn)行連續(xù)8個(gè)時(shí)相動態(tài)增強(qiáng)掃描，每個(gè)時(shí)相持續(xù)時(shí)間76.4 s，無間隔，動態(tài)增強(qiáng)掃描總時(shí)間10 min 11 s。

1.3 圖像后處理 將動態(tài)增強(qiáng)圖像導(dǎo)入GE Omni-Kinetics軟件行后處理，采用Reference Region模型，選取病灶層面對側(cè)胸大肌為參考區(qū)域，繪制ROI：①病灶ROI取病灶最大截面積層面，面積約203.06 mm2，盡量包括實(shí)性組織，避開壞死組織、空洞、囊變、液化及鈣化等；②背景實(shí)質(zhì)ROI選取病灶周圍相對致密的纖維腺體， 面積約36.72 mm2，避開腺體邊緣、脂肪、血管等結(jié)構(gòu)。分別測量容量轉(zhuǎn)移常數(shù)(volume transfer constant, Ktrans)、速率常數(shù)(rate constant, Kep)、血漿分?jǐn)?shù)(plasma fraction, Vp)，每組數(shù)據(jù)測量3次，取平均值。依據(jù)2013版ACR BI-RADS atlas[11]，將乳腺纖維腺體組織(fibroglandular tissue, FGT)特征分為脂肪型、少量腺體型、不均勻致密型以及致密型；背景實(shí)質(zhì)強(qiáng)化分為幾乎沒有、少量、中等、顯著；將脂肪型、少量腺體型、不均勻致密型合并為非致密型；幾乎沒有、少量、中等強(qiáng)化合并為非顯著強(qiáng)化。

2 結(jié)果

2.1 乳腺良惡性病變的定量參數(shù)值 良性組、惡性組病灶及背景實(shí)質(zhì)的定量參數(shù)Ktrans、kep和Vp見表1。惡性組病灶(圖1)Ktrans、Kep顯著高于良性組(P均<0.05)，2組Vp差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05)。惡性組背景實(shí)質(zhì)(圖1)Ktrans、Kep高于良性組(P均<0.05)；2組背景實(shí)質(zhì)Vp差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05)。

表1 乳腺病灶和背景實(shí)質(zhì)的定量參數(shù)比較[中位數(shù)(上下四分位數(shù))]

圖1 患者女，47歲，右乳內(nèi)18 mm×16 mm病灶，病理證實(shí)為浸潤性導(dǎo)管癌Ⅱ級 A.DCE-MRI病灶原圖; B.病灶及背景實(shí)質(zhì)的ROI勾畫; C. Reference Region模型的偽彩圖，病灶Ktrans為1.01 min-1，Kep為0.75 min-1；背景實(shí)質(zhì)Ktrans為0.29 min-1，Kep為0.19 min-1

部位臨界值敏感度(%)特異度(%)AUC(95%置信區(qū)間)P值 病灶 Ktrans0.36min-110052.380.76(0.61,0.88)<0.001 Kep0.23min-166.6771.430.68(0.53,0.81)0.030 Vp0.1854.1766.670.54(0.39,0.69)0.656 背景實(shí)質(zhì) Ktrans0.22min-187.5076.190.81(0.66,0.91)<0.001 Kep0.11min-179.1771.430.75(0.60,0.87)0.001 Vp0.1841.6785.710.61(0.45,0.75)0.219 所有參數(shù)聯(lián)合模型0.4095.8371.430.86(0.72,0.95)<0.001

2.2 診斷效能 背景實(shí)質(zhì)Kep與病灶Vp、背景實(shí)質(zhì)Ktrans、與病灶Vp、病灶Ktrans與病灶Vp的AUC比較差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(Z=2.00、2.37、2.28，P=0.046、0.018、0.023)，余兩兩比較AUC差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均>0.05)。所有參數(shù)聯(lián)合的Logistic回歸模型具有最高的AUC(0.86，P<0.001)，其敏感度、特異度分別為95.83%、71.43%，見表2和圖2。

2.3 腺體特征 惡性組致密型腺體及背景實(shí)質(zhì)顯著強(qiáng)化所占比例與良性組比較差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均>0.05)，見表3。

3 討論

DCE-MRI血流動力學(xué)模型所獲得的定量參數(shù)包括：①Ktrans，反映對比劑從血管內(nèi)到組織間隙的轉(zhuǎn)運(yùn)速率；②Kep，反映對比劑從血管外組織間隙重新回到血管內(nèi)的速率；③Vp。定量參數(shù)反映對比劑在活體組織細(xì)胞中的動態(tài)交換過程，可據(jù)此評價(jià)組織血流灌注及微血管滲透性情況，在乳腺良惡性的診斷中發(fā)揮著重要的作用。胡益祺等[12]研究結(jié)果顯示乳腺癌病灶Ktrans和Kep值明顯高于良性病變，病灶Ve值無明顯差異；Huang等[13]對乳腺M(fèi)RI可疑病變的病灶Ktrans值進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)使用臨界值可使病灶Ktrans值較低的病變免于活檢，從而降低MR檢查的假陽性率。本研究Reference Region模型中，惡性組病灶Ktrans和Kep值分別為0.70 min-1和0.33 min-1，良性組病灶Ktrans和Kep值分別為0.36 min-1和0.14 min-1，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P=0.003、0.036),與既往研究[12]結(jié)果相似。由于惡性腫瘤細(xì)胞增長迅速，腫瘤生長過快，新生血管增多，血管壁相對薄弱，內(nèi)皮細(xì)胞生長不完整，導(dǎo)致血管壁通透性增高，對比劑交換增多、速度加快，使對比劑從新生血管內(nèi)擴(kuò)散到血管外間隙和由血管外間隙重新回到血管內(nèi)速度均加快，因此病灶Ktrans和Kep值均增大。良性病變由于新生血管較少，血管內(nèi)皮細(xì)胞生長完整，相對缺乏高通透性的血管，對比劑填充緩慢，交換受阻，使病灶Ktrans和Kep值均降低。本研究顯示惡性組病灶Vp值與良性組比較差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05)，與楊晶等[14]的研究結(jié)果相似，可能因惡性病變發(fā)展過程中Vp的變化較慢，與良性病灶Vp值存在重疊，尚需進(jìn)一步探討。

表3 2組患者腺體FGT特征[例(%)]

圖2 各參數(shù)診斷乳腺良惡性病變的ROC曲線

此外，BPE被認(rèn)為是與乳腺癌風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的生物標(biāo)志物[10]，但由于難以選擇嵌入周圍脂肪組織中的正常纖維腺體，即使在三維 MRI的最高空間分辨率下，量化BPE也較復(fù)雜。常規(guī)DCE-MRI對BPE的分類為無/幾乎無、少量、中等和顯著[15]。本研究結(jié)果表明惡性組的背景實(shí)質(zhì)Ktrans和Kep高于良性組，且差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，提示背景實(shí)質(zhì)的血管特征可能與乳腺中存在惡性病變有關(guān)。腫瘤細(xì)胞與微環(huán)境的相互作用對癌癥的發(fā)生和進(jìn)展至關(guān)重要。惡性細(xì)胞增殖期間，腫瘤基質(zhì)發(fā)生變化，包括增加血管生成、細(xì)胞外基質(zhì)的重塑以及免疫細(xì)胞浸潤。

本研究顯示惡性組的背景實(shí)質(zhì)Vp與良性組比較差異無統(tǒng)計(jì)意義(P>0.05)，可能與惡性組較良性組有更多顯著BPE、更致密FGT有關(guān)。今后需增大樣本量進(jìn)一步評估背景實(shí)質(zhì)Vp與FGT特征的關(guān)系。

本組背景實(shí)質(zhì)Ktrans的AUC最高，其敏感度、特異度分別為87.50%、76.19%，提示乳腺背景實(shí)質(zhì)的定量參數(shù)可能更有助于鑒別乳腺良性及惡性病變。此外，本研究綜合所有參數(shù)聯(lián)合模型診斷乳腺惡性病變的敏感度、特異度分別為95.83%、71.43%，AUC值為0.86(P<0.001)，診斷效能明顯高于單個(gè)參數(shù)。

本研究的局限性：月經(jīng)周期的不同階段可能導(dǎo)致乳腺的血流變化，從而產(chǎn)生不同的乳腺M(fèi)RI表現(xiàn)[16]，而本研究未對病變中女性月經(jīng)情況進(jìn)行探討。另外，本研究樣本量較小，有待于大樣本、多中心研究進(jìn)一步觀察。

綜上所述，通過分析乳腺良惡性病變發(fā)現(xiàn)，病灶Ktrans和Kep、背景實(shí)質(zhì)Ktrans和Kep對鑒別乳腺良惡性病變有一定價(jià)值。定量分析DCE-MRI數(shù)據(jù)有助于鑒別良惡性病變，其背景實(shí)質(zhì)的血流動力學(xué)特征有望成為無創(chuàng)診斷乳腺病變的新方法。

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