數(shù)字鉬靶X線攝影鑒別乳腺良惡性腫塊的價(jià)值

高姬嶺 沈風(fēng)奇

摘要：目的? 探討數(shù)字鉬靶X線攝影在鑒別乳腺良惡性腫塊中的應(yīng)用價(jià)值。方法? 回顧性分析2018年2月～2019年6月于佳木斯市中心醫(yī)院接受診療的85例乳腺腫塊患者臨床資料，所有入選者均接受數(shù)字鉬靶X線攝影檢查，以手術(shù)病理診斷結(jié)果為標(biāo)準(zhǔn)，分析數(shù)字鉬靶X線攝影在鑒別乳腺良惡性腫塊中的應(yīng)用價(jià)值。結(jié)果? 數(shù)字鉬靶X線攝影鑒別良惡性腫瘤的靈敏度為94.20%，特異度為87.50%，診斷準(zhǔn)確度為92.94%;數(shù)字鉬靶X線攝影征象顯示良性腫塊形狀光整、類圓形，邊緣部分光整占比高于惡性腫塊，形狀不規(guī)則形，邊緣毛刺占比低于惡性腫塊（P<0.05）;數(shù)字鉬靶X線攝影征象顯示良性腫塊形狀分葉狀，邊緣模糊、毛糙占比與惡性腫塊相比，差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P>0.05）。結(jié)論? 數(shù)字鉬靶X線攝影在鑒別乳腺良惡性腫塊中具有較高診斷價(jià)值，可清晰顯示腫瘤形狀及邊緣情況，進(jìn)而為臨床診斷提供有效依據(jù)。

關(guān)鍵詞：乳腺腫塊;數(shù)字鉬靶X線攝影;鑒別診斷

中圖分類號(hào)：R44;R73? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?DOI：10.3969/j.issn.1006-1959.2020.19.055

文章編號(hào)：1006-1959（2020）19-0171-02

Abstract：Objective? To investigate the value of digital molybdenum target X lineography in differentiating benign and malignant breast masses. Methods? A retrospective analysis of the clinical data of 85 patients with breast masses who were diagnosed and treated in Jiamusi Central Hospital from February 2018 to June 2019. All candidates were examined by digital mammography X，based on the results of surgical pathological diagnosis，analyze the value of digital molybdenum target X lineography in differentiating benign and malignant breast masses.Results? The sensitivity of digital mammography to distinguish benign and malignant tumors was 94.20%， the specificity was 87.50%， and the diagnostic accuracy was 92.94%. The digital mammography signs showed that the shape of benign masses is smooth and round， and the edges were light. The overall proportion was higher than that of malignant masses， irregular shapes， and the proportion of edge burrs was lower than that of malignant masses（P<0.05）; The digital molybdenum target X lineography showed that the shape of benign mass was lobulated， the margin was blurred， and the proportion of rough was not significantly different from that of malignant mass （P>0.05）.Conclusion? Digital molybdenum target X lineography had high diagnostic value in differentiating benign and malignant breast masses， which could clearly display the shape and edge of the tumor and provide an effective basis for clinical diagnosis.

Key words：Breast mass;Digital molybdenum target X line photography;Differential diagnosis

乳腺腫瘤（breast tumor）是臨床常見(jiàn)女性疾病，其發(fā)病率呈逐年上升趨勢(shì)，乳腺惡性腫瘤已成為威脅女性健康的重大疾病[1]。及時(shí)給予準(zhǔn)確的診斷，并盡早采取治療措施，對(duì)改善患者預(yù)后意義重大。數(shù)字鉬靶X線攝影是臨床檢測(cè)乳腺疾病的常用檢查方式，與傳統(tǒng)X線片相比，該檢查方式圖像更加清晰，可清楚顯示乳腺解剖結(jié)構(gòu)，診斷敏感性更高[2]?，F(xiàn)階段，國(guó)內(nèi)針對(duì)乳腺腫塊的詳細(xì)診斷相關(guān)研究較少?；诖?，本研究采用數(shù)字鉬靶X線攝影檢查乳腺腫塊患者，旨在觀察其在鑒別乳腺良惡性腫塊的應(yīng)用價(jià)值，現(xiàn)報(bào)道如下。

1資料與方法

1.1一般資料? 回顧性分析2018年2月～2019年6月于佳木斯市中心醫(yī)院接受診療的85例乳腺腫塊患者臨床資料，入選者年齡36～53歲，平均年齡（42.59±3.85）歲;腫瘤直徑0.4～3.8 cm，平均腫瘤直徑（2.46±0.25）cm;經(jīng)手術(shù)病理檢查結(jié)果顯示惡性腫塊69例，良性腫塊16例，惡性腫塊中浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌57例，浸潤(rùn)性小葉癌7例，腺樣囊癌5例;良性腫塊中纖維腺瘤10例，乳腺增生2例，囊腫2例，脂肪瘤1例，乳腺炎1例。納入標(biāo)準(zhǔn)：①無(wú)假體植入者;②接受影像學(xué)檢查者;③臨床資料完整者。排除標(biāo)準(zhǔn)：①合并血液系統(tǒng)疾病者;②合并其他惡性腫瘤者;③合并急性炎癥者;④近期3個(gè)月接受放療或化療者。

1.2方法? 所有入選者均接受數(shù)字鉬靶X線攝影檢查，儀器選擇XR SENO DS型全數(shù)字化鉬靶乳腺拍片機(jī)，選取雙側(cè)乳腺軸位、側(cè)斜位進(jìn)行拍攝，或局部乳腺加壓拍攝，對(duì)病灶大小、形態(tài)、邊緣、數(shù)量等情況進(jìn)行詳細(xì)觀察，將所得圖片傳至工作站，經(jīng)處理后由2名放射科醫(yī)生共同閱片，經(jīng)討論后得出一致結(jié)果。

1.3評(píng)價(jià)指標(biāo)? ①對(duì)所有入選者進(jìn)行病理學(xué)檢查，以手術(shù)病理診斷結(jié)果為標(biāo)準(zhǔn)，評(píng)估數(shù)字鉬靶X線攝影鑒別良惡性腫瘤的靈敏度、特異度及準(zhǔn)確度。靈敏度=真惡性腫瘤/（真惡性+假良性），特異性=真良性/（真良性+假惡性），準(zhǔn)確度=（真惡性+真良性）/總例數(shù);②腫塊形狀可分為分葉狀、光整、類圓形、不規(guī)則形，其中分葉狀分為深分葉（弦距與距長(zhǎng)之比≥0.4）與淺分葉（弦距與距長(zhǎng)之比<0.4）;邊緣可分為毛刺、模糊、毛糙、部分光整;本研究將良性病變定義為淺分葉、邊緣光整、類圓形;惡性病變定義為深分葉、不規(guī)則形、邊緣毛刺。

1.4統(tǒng)計(jì)學(xué)方法? 采用SPSS 24.0軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，計(jì)數(shù)資料用[n（%）]表示，采用？字2檢驗(yàn)，P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2結(jié)果

2.1診斷效能? 數(shù)字鉬靶X線攝影鑒別良惡性腫瘤的靈敏度為94.20%（65/69），特異度為87.50%（14/16），診斷準(zhǔn)確度為92.94%（79/85），見(jiàn)表1。

2.2良、惡性乳腺腫塊攝影征象比較? 良性腫塊形狀光整、類圓形，邊緣部分光整占比高于惡性腫塊，形狀不規(guī)則形，邊緣毛刺占比低于惡性腫塊（P<0.05）;良性腫塊形狀分葉狀，邊緣模糊、毛糙占比與惡性腫塊比較，差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P>0.05），見(jiàn)表2。

3討論

超聲是臨床診斷乳腺疾病的常用方式之一，乳腺位于體表，不受其他組織、器官遮擋，干擾因素較小，超聲圖像對(duì)乳腺各層次解剖結(jié)構(gòu)進(jìn)行清晰顯示，易于發(fā)現(xiàn)乳腺所發(fā)生的病理改變[3]。高頻超聲在淺表組織結(jié)構(gòu)中具有較高分辨率，易于檢出較小病灶，其在1 cm左右的乳腺腫塊中具有較高的診斷準(zhǔn)確性，但因乳腺良惡性病變象征存在重疊現(xiàn)象，需結(jié)合臨床經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)而對(duì)乳腺良惡性疾病進(jìn)行判斷。

數(shù)字鉬靶X線攝影是臨床乳腺腫塊患者首選檢查方式，所攝取照片可清晰顯示乳腺較小病灶及細(xì)微結(jié)構(gòu)，在乳腺良惡性病變?cè)\斷準(zhǔn)確性明顯高于超聲檢查及常規(guī)數(shù)字化乳腺X線檢查[4]。本研究結(jié)果顯示，數(shù)字鉬靶X線攝影鑒別良惡性腫瘤的靈敏度為94.20%，特異度為87.50%，診斷準(zhǔn)確度為92.94%，提示該檢查方式在乳腺良惡性腫塊鑒別中具有較高診斷價(jià)值。其原因在于數(shù)字鉬靶X線攝影檢查對(duì)整個(gè)乳腺進(jìn)行成像，漏診率相對(duì)較低，該檢查可獲得雙側(cè)乳腺正位、內(nèi)外斜位圖像，情況特殊時(shí)加拍局部點(diǎn)片，由于乳腺內(nèi)脂肪較多，數(shù)字鉬靶X線攝影圖像可對(duì)乳腺腫塊與周圍組織表現(xiàn)出不同密度差異，進(jìn)而為病變情況的判斷提供有效依據(jù)[5]。

在數(shù)字鉬靶X線攝影圖像上，乳腺腫塊性病變多表現(xiàn)為團(tuán)塊影或結(jié)節(jié)。本研究通過(guò)對(duì)良、惡性乳腺腫塊數(shù)字鉬靶X線攝影征象進(jìn)行比較，結(jié)果顯示，數(shù)字鉬靶X線攝影征象顯示良性腫塊形狀光整、類圓形，邊緣部分光整占比高于惡性腫塊，形狀不規(guī)則形，邊緣毛刺占比低于惡性腫塊，且良性腫塊形狀分葉狀，邊緣模糊、毛糙占比與惡性腫塊無(wú)差異。分析其原因主要是由于惡性腫瘤生長(zhǎng)方式為浸潤(rùn)性，易對(duì)周圍組織產(chǎn)生牽拉作用，進(jìn)而呈分葉狀或不規(guī)則形表現(xiàn)。此外腫塊以結(jié)締組織增生為主時(shí)，其邊緣可呈毛刺征;腫塊以癌細(xì)胞增殖為主時(shí)，可累及周圍組織，致使邊緣毛糙、模糊。乳腺良性病變大都生長(zhǎng)緩慢，邊緣光整且體積較小，可呈類圓形或淺分葉形改變，如增生腺病、乳腺炎、纖維腺瘤等。其中乳腺纖維瘤是臨床常見(jiàn)乳腺良性病變類型，其表面覆有一層纖維包膜，故其數(shù)字鉬靶X線攝影圖片以透明暈征為主要特征，瘤體生長(zhǎng)過(guò)大時(shí)邊緣可呈分葉狀改變，易被誤診為惡性腫瘤。此外，本研究中仍有部分惡性病變患者被誤診為良性病變，究其原因在于該類患者數(shù)字鉬靶X線攝影圖片表現(xiàn)為邊緣光整，如腺樣囊腺癌、早期導(dǎo)管癌、乳頭狀癌患者，其病變可在囊內(nèi)或?qū)Ч軆?nèi)生長(zhǎng)，或存在假包膜，或?yàn)榫徛蛎浶陨L(zhǎng)，易呈圓形或橢圓形表現(xiàn)，且邊界清晰，增加臨床診斷難度。

綜上所述，數(shù)字鉬靶X線攝影在鑒別乳腺良惡性腫塊中具有較高診斷價(jià)值，可清晰顯示腫瘤形狀及邊緣情況，與觸診、臨床特征相結(jié)合，利于進(jìn)一步明確疾病良惡性情況。

參考文獻(xiàn)：

[1]羅超，張郎杰.數(shù)字化乳腺攝影、擴(kuò)散加權(quán)成像、MRI動(dòng)態(tài)增強(qiáng)聯(lián)合診斷乳腺腫瘤的臨床價(jià)值[J].醫(yī)學(xué)綜述，2019，25（18）：3728-3731，3736.

[2]呂淑貞，謝苗苗，李艷萍.X線鉬靶聯(lián)合超聲檢查在乳腺腫塊鑒別診斷中的價(jià)值[J].中國(guó)老年學(xué)雜志，2018，38（5）：1105-1107.

[3]龔萱桐，王勇.乳腺腫瘤常規(guī)超聲聯(lián)合超聲造影影像組學(xué)特征及其與乳腺癌分子分型相關(guān)性的研究進(jìn)展[J].臨床超聲醫(yī)學(xué)雜志，2019，21（11）：845-847.

[4]張曉飛.數(shù)字化乳腺X線檢查數(shù)字鉬靶斷層攝影及超聲對(duì)致密型乳腺內(nèi)病變?cè)\斷效能對(duì)比分析[J].中國(guó)藥物與臨床，2019，19（9）：1438-1440.

[5]黃遠(yuǎn)明，梁立華，陳曉東，等.鉬靶及MRI紋理分析技術(shù)在乳腺疾病診斷中的研究進(jìn)展[J].中國(guó)CT和MRI雜志，2019，17（6）：147-150.

收稿日期：2020-04-21;修回日期：2020-05-25

編輯/宋偉