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    MRI表觀擴散系數(shù)聯(lián)合動態(tài)增強TIC類型對腫塊型漿細胞性乳腺炎及乳腺癌的鑒別診斷價值

    2019-11-21 01:13:28楊義文胡春洪朱默楊玲馬新星
    磁共振成像 2019年7期
    關鍵詞:腫塊乳腺導管

    楊義文,胡春洪,朱默,楊玲,馬新星

    漿細胞性乳腺炎(plasma cell mastitis,PCM)又稱為乳腺導管擴張癥,為一種無菌性炎癥,該病好發(fā)于非哺乳期或非妊娠期婦女,發(fā)病率占乳腺良性疾病的1.41%~5.36%[1]。其臨床表現(xiàn)及影像特點與乳腺癌相似,具有較高的誤診率。MRI對乳腺疾病的診斷具有獨特優(yōu)勢,目前應用MRI診斷PCM的報道較多,但對于PCM與乳腺癌影像鑒別診斷涉及較少。筆者回顧性分析了21例漿細胞性乳腺炎及31例乳腺癌患者的MRI資料,探討MRI表觀擴散系數(shù)(apparent diffusion coefficient,ADC)、相對表觀擴散系數(shù)(relative apparent diffusion coefficient,rADC)聯(lián)合動態(tài)增強時間-信號強度曲線(time-intensity curve,TIC)類型在腫塊型PCM及乳腺癌中的鑒別診斷價值。

    1 材料與方法

    1.1 臨床資料

    回顧性分析蘇州大學附屬第一醫(yī)院2015年至2018年間經(jīng)病理證實且行擴散加權(quán)成像(diffusion weighted imaging,DWI)及動態(tài)增強MRI (dynamic contrast enhanced MRI,DCE-MRI)檢查的21例PCM患者的臨床及影像學資料?;颊呔鶠榕?,就診時均處于非妊娠期及非哺乳期,年齡24~50歲,平均(32±5.4)歲,由于手術(shù)適應證限制,患者均為腫塊型PCM。同時隨機選取31例經(jīng)病理證實的表現(xiàn)為乳腺腫塊的乳腺癌患者的MRI資料作為對照,病理類型不限,年齡30~80歲,平均(47.4±11.8)歲。兩組病例臨床多以乳腺疼痛、乳腺腫塊、乳頭內(nèi)陷、乳頭溢液等表現(xiàn)就診。

    1.2 儀器與方法

    患者雙乳MRI檢查均使用Simens Skyra 3.0 T MRI掃描儀,乳腺專用線圈?;颊呷「┡P位,腹部墊高,雙乳自然下垂。掃描范圍從乳房下界開始,向上至腋窩,包括雙側(cè)乳房。平掃掃描序列包括軸位T1WI、脂肪抑制T2WI及DWI。掃描參數(shù):三維快速小角度激發(fā)成像序列:TR 6 ms,TE 2.5 ms;層厚1.2 mm,矩陣320×320;STIR T2WI:TR 4490 ms,TE 53 ms,TI 230 ms,層厚4 mm,矩陣320×320;SE-EPI DWI序列:TR 10 400 ms,TE 53 ms,b=800 s/mm2,層厚4 mm,矩陣128×128。動態(tài)增強掃描使用三維容積式內(nèi)插值法屏氣檢查序列:TR 4.5 ms,TE 1.7 ms,層厚1.2 mm,矩陣320×320。經(jīng)肘靜脈注射Gd-DTPA (劑量0.1 mmol/kg體質(zhì)量),注射速率3 ml/s,注射完畢即進行掃描,連續(xù)掃描5次。

    1.3 圖像分析及后處理

    圖像經(jīng)2名10年以上工作經(jīng)驗的影像科醫(yī)師閱片,分析評價病灶的MRI形態(tài)學表現(xiàn),包括病變部位、形狀、邊緣、T2WI信號、有無導管擴張、強化方式。動態(tài)增強圖像傳入SyngoMMWP后處理工作站(version VE40B),使用MeanCurve軟件,選擇病灶截面積最大層面,避開囊變、壞死,在實質(zhì)成分區(qū)域繪制ROI,面積≥5個體素。根據(jù)TIC形態(tài),將其分為:流入型(Ⅰ型):病灶信號強度持續(xù)增加,動態(tài)增強掃描后期信號升高10%以上;平臺型(Ⅱ型):動態(tài)增強早期病灶信號強度增加,中、后期信號強度升高或降低<10%;流出型(Ⅲ型):動態(tài)增強早期病灶信號強度增加,中、后期信號強度降低10%以上。

    平均ADC值測量及rADC值計算:參考軸位T1WI增強掃描圖像,取病灶實性成分范圍最多的層面,避開血管、導管、壞死及囊變區(qū)域,繪制ROI,面積≥5個體素,測量3次,取平均值,同時測量同側(cè)胸大肌及對側(cè)正常乳腺腺體的平均ADC值,計算rADC值。rADC1=病灶平均ADC值/同側(cè)胸大肌平均ADC值;rADC2=病灶平均ADC值/對側(cè)正常乳腺腺體平均ADC值。

    1.4 統(tǒng)計學分析

    應用SPSS 24.0統(tǒng)計軟件進行統(tǒng)計學分析。對腫塊型PCM及乳腺癌的MRI形態(tài)學表現(xiàn)(病灶形狀、邊緣、T2WI信號、有無導管擴張、強化方式)及TIC類型進行χ2檢驗或Fisher確切概率法檢驗;腫塊型PCM及乳腺癌病灶的平均ADC值、rADC值采用獨立樣本t檢驗。P<0.05為差異有統(tǒng)計學差異。繪制ADC及rADC值的非參數(shù)法受試者工作特征曲線(receiver operating characteristic curve,ROC);對ADC、rADC值與TIC類型進行l(wèi)ogistic回歸分析,計算相應的聯(lián)合因子,并對聯(lián)合因子繪制ROC。

    聯(lián)合因子F=χ1+(B2χ2)/B1。式中,χ1為ADC或rADC值,χ2為TIC曲線類型,取值1、2、3,B1、B2分別為χ1、χ2的系數(shù)。

    2 結(jié)果

    2.1 腫塊型PCM及乳腺癌的MRI形態(tài)學表現(xiàn)

    入組PCM病灶均為腫塊樣強化,發(fā)病部位多變,多位于乳暈后區(qū)(9例,42.8%),且可累計雙側(cè)乳腺;而乳腺癌好發(fā)于外上象限(14例,45.2%),但兩者差異無統(tǒng)計學意義(F=9.14,P=0.124)。兩組間病灶形狀、邊緣、有無導管擴張、強化方式差異均有統(tǒng)計學意義(P<0.05;表1;圖1~3)。

    2.2 腫塊型PCM與乳腺癌DCE-MRI中TIC曲線類型

    腫塊型P C M 病灶的T I C 多表現(xiàn)為Ⅰ型或Ⅱ型(90.5%),而乳腺癌病灶的TIC多表現(xiàn)為Ⅱ型或Ⅲ型(90.3%),組間差異具有統(tǒng)計學意義(P=0.016;表1)。

    2.3 腫塊型PCM及乳腺癌的DWI信號、ADC值及其診斷效率

    腫塊型PCM及乳腺癌均表現(xiàn)為DWI高信號,除2例PCM病灶ADC圖表現(xiàn)為等信號外,其余病例ADC圖均表現(xiàn)為低信號(表1)。測量病灶的ADC值并計算rADC值,PCM的平均ADC值為(1.17±0.09)×10-3mm2/s,平均rADC1值為0.79±0.08,平均rADC2值為0.61±0.10;乳腺癌的平均ADC值為(0.93±0.17)×10-3mm2/s,平均rADC1值為0.59±0.14,平均rADC2值為0.51±0.12(表2)。腫塊型PCM病灶平均ADC值及rADC1、rADC2值均大于乳腺癌,組間差異均具有統(tǒng)計學意義(P<0.05)。

    以病理結(jié)果為金標準,繪制ADC及rADC值的ROC,平均ADC值及rADC1值較rADC2值在鑒別腫塊型PCM及乳腺癌中具有更高的診斷效率(圖1)。當平均ADC值的診斷閾值設為1.046×10-3mm2/s時,AUC為0.897,靈敏度為95.2%,特異度為77.4%,陽性預測值為74.1%,陰性預測值為96.0%。rADC1值及rADC2值靈敏度較平均ADC值低,但特異度高于平均ADC值(表3)。

    2.4 腫塊型PCM及乳腺癌的ADC、rADC值及TIC類型聯(lián)合試驗

    對ADC、rADC值及TIC類型進行l(wèi)ogistic回歸分析,計算相應的聯(lián)合因子,相應系數(shù)B如表4,并對聯(lián)合因子繪制ROC (圖1),診斷效率及靈敏度均較前增高,除rADC1外,診斷的特異度也增高(表4)。

    3 討論

    漿細胞性乳腺炎是一種無菌性炎癥,1925年由Ewing首次提出,其臨床表現(xiàn)復雜多樣,多發(fā)生于30~40歲的非哺乳期女性,臨床上主要表現(xiàn)為非周期性乳房疼痛、乳頭溢液、乳頭內(nèi)陷、乳暈區(qū)腫塊及非哺乳期乳房膿腫[1]。不同分型PCM其MRI表現(xiàn)差異較大,本組病例由于樣本量限制及臨床上選擇手術(shù)的適應證限制,病變均為腫塊樣強化,故未對其分型。腫塊型PCM的MRI特征與乳腺癌具有較多重疊,但兩者的治療存在較大差異,預后截然不同,如何在術(shù)前正確診斷PCM并與乳腺癌鑒別,避免患者不必要的手術(shù)至關重要。

    3.1 腫塊型PCM的MRI形態(tài)學特征

    腫塊型PCM多位于乳暈后區(qū)[2],僅從形態(tài)學上,PCM與乳腺癌鑒別困難[3]。PCM病灶由于漿細胞浸潤及纖維組織增生[4],邊緣多不規(guī)則,少數(shù)可因周圍乳腺小梁結(jié)構(gòu)粘連或纖維條索形成“假毛刺”,與乳腺癌浸潤,腫瘤血管增生而形成的毛刺機制不同,本組腫塊型PCM病灶無明顯毛刺征。PCM由于乳腺導管開口阻塞引起乳腺導管擴張,而乳腺癌系導管受癌浸潤、梗阻、破壞,導致遠端導管擴張,故PCM出現(xiàn)導管擴張征象的概率高于乳腺癌。本組17例PCM患者出現(xiàn)導管擴張(81.0%),而僅8例乳腺癌出現(xiàn)導管擴張(25.8%),與前述推斷一致。因此,毛刺征及導管擴張可輔助鑒別腫塊型PCM及乳腺癌。

    表1 腫塊型PCM及乳腺癌MRI表現(xiàn)比較(例)Tab. 1 Comparison of MRI findings between mass PCM and breast cancer (n)

    圖1 腫塊型PCM及乳腺癌平均ADC、rADC值(A)及聯(lián)合試驗(B)的ROCFig. 1 ROC of mean ADC, rADC values (A) and combined test (B) for mass PCM and breast cancer.

    表2 腫塊型PCM及乳腺癌平均ADC值及rADC值(±s)Tab. 2 Mass PCM and breast cancer mean ADC value and rADC value (±s)

    表2 腫塊型PCM及乳腺癌平均ADC值及rADC值(±s)Tab. 2 Mass PCM and breast cancer mean ADC value and rADC value (±s)

    項目 PCM 乳腺癌 t值 P值病灶ADC值(×10-3 mm2/s) 1.17±0.09 0.93±0.17 5.957 0.000同側(cè)胸大肌ADC值(×10-3 mm2/s) 1.50±0.17 1.63±0.35 1.554 0.086對側(cè)乳腺ADC值(×10-3 mm2/s) 1.96±0.26 1.87±0.17 1.224 0.227 rADC1值 0.79±0.08 0.59±0.14 5.898 0.000 rADC2值 0.61±0.10 0.51±0.12 3.099 0.003

    表3 腫塊型PCM及乳腺癌平均ADC值及rADC值診斷效率對比Tab. 3 Comparison of diagnostic efficiency between mean ADC value and rADC value for mass PCM and breast cancer

    表4 腫塊型PCM及乳腺癌平均ADC、rADC值聯(lián)合TIC類型診斷效率對比Tab. 4 Comparison of diagnostic efficiency between average ADC, rADC values combined with TIC type for mass PCM and breast cancer

    3.2 腫塊型PCM與乳腺癌DCE-MRI血流動力學特征

    Kuhl等[5]認為乳腺DCE-MRI的TIC類型,Ⅰ型多見于良性病變,Ⅱ型良惡性病變均可出現(xiàn),而Ⅲ型主要為惡性病變。本組病例PCM病灶動態(tài)增強TIC多表現(xiàn)為Ⅰ型或Ⅱ型(90.5%),而乳腺癌病灶動態(tài)增強TIC多表現(xiàn)為Ⅱ型或Ⅲ型(90.3%),組間差異具有統(tǒng)計學意義,與既往文獻報道相符[6]。PCM及乳腺癌雖均為富血供病變,而乳腺癌雖血管密度顯著增加,局部灌注量增加,但血管內(nèi)皮不成熟而導致血管通透性高,毛細血管回收、排泄對比劑的速度增快,對比劑呈快進快出性強化改變,TIC多表現(xiàn)Ⅲ型;而PCM病灶內(nèi)微血管密度較乳腺癌病灶小,但其內(nèi)皮細胞較完整,對比劑回收、排泄速度慢,多表現(xiàn)為漸進型強化特點,TIC多表現(xiàn)為Ⅰ型。

    3.3 腫塊型PCM的DWI、ADC值及其診斷效率分析

    DWI檢查基于組織中水分子的布朗運動,反映組織細胞的構(gòu)成特征,DWI中的ADC值可用于定量分析組織細胞中水分子的擴散運動。惡性腫瘤細胞排列緊密,組織間隙少,水分子運動受限,DWI圖常呈高信號,而ADC值較正常組織減低。乳腺癌的ADC值低于乳腺良性腫瘤[7-8]。本組病例PCM的平均ADC值為(1.17±0.09)×10-3mm2/s,乳腺癌的平均ADC值為(0.93±0.17)×10-3mm2/s,PCM的平均ADC值高于乳腺癌,差異具有統(tǒng)計學意義。當診斷閾值在(1.17±0.09)×10-3mm2/s時,AUC為0.897,其靈敏度及特異度分別為95.2%、77.4%,結(jié)果與文獻報道相仿[9]。

    由于患者及檢查儀器的異質(zhì)性,導致ADC值的診斷穩(wěn)定性較低,以ADC的絕對值進行診斷可能會增加誤診率,因此結(jié)合Y?lmaz等[10]和徐琳等[11]的研究,筆者同時計算了rADC值,以排除病變以外的干擾因素影響。本研究結(jié)果顯示,病灶平均ADC值/同側(cè)胸大肌平均ADC值(rADC1)的最佳診斷閾值為0.76,AUC為0.899,靈敏度為71.4%,特異度為93.5%;病灶平均ADC值/對側(cè)乳腺腺體平均ADC值(rADC2)的最佳診斷閾值為0.59,AUC為0.750,靈敏度為57.1%,特異度為83.9%。本組中平均ADC值與rADC1值的診斷效率高于rADC2值,且rADC值的診斷特異度高于平均ADC值, rADC的診斷效率、靈敏度、特異度與文獻報道不完全一致[8,10-11],筆者認為rADC值的診斷效率差異與患者本身的因素如患者年齡、月經(jīng)周期、乳腺腺體類型以及疾病對內(nèi)分泌激素的影響有關,同時與測量者圈選ROI的主觀性亦有關聯(lián)。而rADC1值的診斷效率大于rADC2值的原因可能是胸大肌相對于乳腺腺體受較少因素如月經(jīng)周期、乳腺腺體類型等因素的影響。利用平均ADC值鑒別腫塊型PCM及乳腺癌,結(jié)合rADC值可以提高鑒別診斷特異度。

    聯(lián)合TIC類型后,ADC、rADC值的診斷效率、靈敏度均增加,除rADC1外,特異度均增加。

    本研究的不足主要在于:(1) PCM組樣本量較小,且均為腫塊型PCM;(2)患者胸大肌多數(shù)較薄,ADC測量時存在誤差。后期繼續(xù)收集病例,擴大樣本量,作進一步研究。

    綜上所述,平均ADC值及rADC值的定量分析在鑒別腫塊型PCM及乳腺癌中具有較高診斷價值,聯(lián)合DCE-MRI動態(tài)增強TIC類型,可以提高診斷效率。

    利益沖突:無。

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