3.0TMR動態(tài)增強(qiáng)掃描在乳腺癌早期診斷中的應(yīng)用

高云展，崔濤濤，張桀瑞，吳霞霞，吳昳

1.延安市人民醫(yī)院放射科，陜西延安716000；

2.延安大學(xué)附屬醫(yī)院CT診斷科，陜西延安716000

乳腺癌(breast cancer)是好發(fā)于年齡50～54歲女性的惡性腫瘤，由于乳腺并不是維持人體生命活動的重要器官，因此原位癌無致死性，但隨著病程延長和進(jìn)展，腫瘤細(xì)胞可經(jīng)淋巴或血液轉(zhuǎn)移至其他組織器官而威脅患者生命安全，故早期明確診斷并及時手術(shù)干預(yù)是改善預(yù)后的關(guān)鍵[1-3]。影像學(xué)檢查在乳腺癌發(fā)現(xiàn)和篩查中占有重要地位，其中MRI可多參數(shù)和多角度掃描，近年來圖像分辨率也獲得明顯提升，可較為全面地反映乳腺疾病形態(tài)特征和功能改變，動態(tài)增強(qiáng)掃描(dynamic contrast enhanced，DCE)技術(shù)通過評估對比劑攝取可反映腫瘤微血管特性，為乳腺癌診斷、分級和預(yù)后判斷提供參考依據(jù)[4]。本研究主要分析3.0T MR平掃及DCE在乳腺癌早期診斷中的應(yīng)用價值，現(xiàn)將結(jié)果報道如下：

1 資料與方法

1.1 一般資料回顧性分析2016年10月至2019年10月延安市人民醫(yī)院182例女性乳腺疾病患者的臨床資料，患者年齡28～71歲，平均(52.47±9.23)歲。納入標(biāo)準(zhǔn)：①均經(jīng)穿刺或手術(shù)病檢明確診斷；②年齡18～80歲；③均完成MRI平掃和DCE檢查。排除標(biāo)準(zhǔn)：①合并放化療、手術(shù)或其他抗腫瘤治療史；②伴乳腺假體填充；③伴MRI、穿刺或手術(shù)相關(guān)禁忌證。

1.2 MRI檢查方法患者取俯臥位并保持雙乳自然懸垂，采用12G留置針建立靜脈通道后，應(yīng)用Magnetom Verio 3.0T磁共振儀(德國Siemens公司)和8通道乳腺相控陣線圈分別對雙側(cè)乳腺、腋窩和縱膈進(jìn)行橫斷位T1WI和抑脂T2加權(quán)成像(fs-T2WI)掃描。T1WI采用Fl3d-nonfs序列(TR 3.92 ms，TE 1.39 ms，層厚3 mm，層間距0.25 mm，F(xiàn)OV 360 mm×360 mm，矩陣384×288)；fs-T2WI采用反轉(zhuǎn)恢復(fù)序列(TR 550 ms，TE 11 ms，翻轉(zhuǎn)角90°，層厚3 mm，層間距0.5 mm，F(xiàn)OV 360 mm×360 mm，矩陣384×256)。完成后采用高壓注射器以2.5 mL/s注射對比劑Gd-DTPA，劑量0.1 mL/kg，并以2 mL/s注射生理鹽水20 mL沖洗管道，然后立即采用Vibe壓脂序列進(jìn)行DCE掃描(TR 4.57 ms，TE 1.57 ms，翻轉(zhuǎn)角25°，層厚1 mm，層間距0.5 mm，F(xiàn)OV 360 mm×360 mm，矩陣512×512)，最初3 min內(nèi)每間隔20 s進(jìn)行連續(xù)掃描獲得一期圖像，然后持續(xù)掃描10 min，每次100 s，獲得6期圖像。將數(shù)據(jù)導(dǎo)入ADW4.4工作站進(jìn)行處理和分析，由兩名具有豐富MRI診斷經(jīng)驗的放射科醫(yī)師采用盲法完成診斷，先觀察病灶形態(tài)和強(qiáng)化特點，然后選擇強(qiáng)化最明顯的圖像，手動勾畫感興趣區(qū)域(ROI)，處理獲得ROI區(qū)域轉(zhuǎn)運(yùn)常數(shù)(Ktrans)、回流速率常數(shù)(Kep)以及容積分?jǐn)?shù)(Ve)圖像，然后分別在相應(yīng)偽彩圖上測量Ktrans、Kep和Ve等參數(shù)。

1.3 研究方法所有患者均在MRI檢查后兩周內(nèi)接受穿刺或手術(shù)，并對標(biāo)本進(jìn)行病理檢查以明確診斷，根據(jù)Bloome Richardson方法對乳腺癌惡性程度進(jìn)行分級，共Ⅰ～Ⅲ級，以Ⅰ級為低度惡性(62例)，Ⅱ～Ⅲ級為高度惡性(47例)[5]。比較良惡性病灶形態(tài)特征和腫瘤血管參數(shù)Ktrans、Kep和Ve，然后分析各參數(shù)對乳腺癌診斷和惡性程度鑒別的臨床價值。

1.4 統(tǒng)計學(xué)方法應(yīng)用SPSS23.0軟件分析數(shù)據(jù)，計數(shù)資料比較采用χ2檢驗；獨立等級資料組間比較采用Wilcoxon秩和檢驗；計量資料符合正態(tài)分布，以均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差(x-±s)表示，兩組間比較采用獨立樣本t檢驗，制作受試者工作特征(ROC)曲線并計算曲線下面積(AUC)確定各指標(biāo)診斷效能和閾值，以P＜0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 乳腺疾病患者的MRI檢查結(jié)果182例乳腺結(jié)節(jié)患者經(jīng)病理活檢確診為乳腺癌者109例，病理類型中浸潤導(dǎo)管癌共82例，占75.23%，其余還包括原位導(dǎo)管癌6例(5.50%)、浸潤小葉癌4例(3.67%)、導(dǎo)管內(nèi)癌8例(7.34%)以及混合腫瘤9例(8.26%)；良性病變73例，包括纖維腺瘤37例、葉狀囊性肉瘤10例、炎性增生14例、乳頭狀瘤5例、管狀腺瘤3及其他4例。MRI掃描共檢出病灶127個，病灶形狀不規(guī)則且邊界模糊，可見分葉征、毛刺征和血管影，T1WI顯示低信號影79個，等信號影48個；fs-T2WI信號不均勻，其中等高信號混雜82個，等低信號混雜信37個，高信號影8個。與乳腺良性病變比較，乳腺癌病灶形狀不規(guī)則、血管影增多、邊界模糊、毛刺征及強(qiáng)化不均勻占比均明顯升高，差異均有統(tǒng)計學(xué)意義(P＜0.05)，見表1、圖1和圖2。

圖1 右側(cè)乳腺癌，患者女性，52歲，T1WI顯示右側(cè)乳腺局灶性低信號影，T2WI抑脂序列呈高信號，增強(qiáng)掃描早期明顯強(qiáng)化，中期進(jìn)一步增強(qiáng)，晚期逐漸下降，但均強(qiáng)于周圍正常乳腺組織

圖2 左側(cè)乳腺癌，患者女性，47歲，T1WI顯示左側(cè)乳腺團(tuán)塊狀低信號影，T2WI抑脂序列呈高信號，增強(qiáng)掃描早期明顯強(qiáng)化，中期進(jìn)一步增強(qiáng)，晚期逐漸下降，但均強(qiáng)于周圍正常乳腺組織

2.2 良惡性乳腺疾病患者TIC分型比較DCE

掃描顯示，乳腺癌病灶TIC分型以Ⅱ型(33.94%)和Ⅲ型(58.72%)為主；乳腺良性病變TIC分型以Ⅰ型(69.86%)和Ⅱ型(24.66%)為主，兩者強(qiáng)化類型比較差異有統(tǒng)計學(xué)意義(Z=9.115，P＜0.05)，見表2。

表2 良惡性乳腺疾病患者TIC分型比較[例(%)]

2.3 良惡性乳腺疾病患者Ktrans、Kep和Ve比較乳腺癌組患者的Ktrans、Kep和Ve明顯高于良性病變組，差異均有統(tǒng)計學(xué)意義(P＜0.05)，見表3。

2.4 不同惡性程度乳腺癌患者的Ktrans、Kep和Ve比較高度惡性組患者的Ktrans、Kep和Ve明顯高于低度惡性組，差異均有統(tǒng)計學(xué)意義(P＜0.05)，見表4。

表3 良惡性乳腺疾病患者Ktrans、Kep和Ve比較(-x±s)

表4 不同惡性程度乳腺癌患者Ktrans、Kep和Ve比較(±s)

表4 不同惡性程度乳腺癌患者Ktrans、Kep和Ve比較(±s)

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2.5 Ktrans、Kep和Ve對乳腺癌的診斷價值Ktrans、Kep和Ve診 斷 乳 腺 癌 的AUC分 別 為0.771、0.823和0.865，最佳閾值分別為0.52/min、0.75/min和0.63，靈敏度分別為68.81%、76.18%和65.14%，特異度分別為82.19%、79.45%和95.89%，見表5和圖3。

表5 Ktrans、Kep和Ve對乳腺癌的診斷價值

圖3 Ktrans、Kep和Ve診斷乳腺癌的ROC曲線

2.6 Ktrans、Kep和Ve對乳腺癌惡性程度的鑒別價值Ktrans、Kep和Ve鑒別乳腺癌惡性程度的AUC分別為0.740、0.796和0.695，最佳閾值分別為0.64/min、1.01/min和1.10，靈敏度分別為51.06%、61.70%和61.70%，特異度分別為87.10%、88.71%和72.58%，見表6和圖4。

圖4 Ktrans、Kep和Ve鑒別乳腺癌惡性程度的ROC曲線

表6 Ktrans、Kep和Ve對乳腺癌惡性程度的鑒別價值

3 討論

穿刺活檢目前仍是乳腺癌診斷金標(biāo)準(zhǔn)，但操作存在一定創(chuàng)傷性，常用腫瘤標(biāo)志物特異性又相對較低，近年來影像技術(shù)快速發(fā)展和進(jìn)步為乳腺癌早期診斷創(chuàng)造了有利條件，其中鉬靶X線照相、B超和MRI均在臨床獲得廣泛應(yīng)用[6]。

MRI在乳腺疾病早期診斷、術(shù)前評估和療效監(jiān)測中均發(fā)揮重要作用[7]。張怡[8]展開的一項回顧性研究顯示MRI對臨床觸診陰性乳腺癌的診斷準(zhǔn)確率明顯高于超聲，且可為后續(xù)治療提供全面影像學(xué)參考信息。本研究182例患者中乳腺癌109例，MRI檢查圖像特征為形狀不規(guī)則且邊界模糊不清，部分病例可見分葉征、毛刺征和血管影，信號強(qiáng)度不均勻，與乳腺良性病變相比，乳腺癌病灶形狀不規(guī)則、血管影增多、邊界模糊、毛刺征及強(qiáng)化不均勻等征象占比均明顯升高，可見乳腺癌和良性病灶MRI圖像形態(tài)特征和信號強(qiáng)度存在顯著差異，與彭武祥等[9]報道結(jié)果大致相近，但部分患者僅依據(jù)形態(tài)學(xué)證據(jù)仍難以進(jìn)行準(zhǔn)確鑒別。DCE可利用減影技術(shù)消除脂肪高信號造成的干擾，進(jìn)一步提升病灶形態(tài)和邊緣顯示效果，同時觀察病灶強(qiáng)化情況，從而為乳腺癌診斷提供更多影像學(xué)證據(jù)[10]。本研究觀察顯示乳腺癌病灶TIC分型以Ⅱ型(33.94%)和Ⅲ型(58.72%)為主，而乳腺良性病變TIC分型主要為Ⅰ型(69.86%)和Ⅱ型(24.66%)，兩組比較存在顯著差異。付貝等[11]報道顯示乳腺癌病灶TIC類型為流出型和平臺型，且與血管密度和VEGF表達(dá)水平具有明顯相關(guān)性。王振平等[12]研究發(fā)現(xiàn)三陰型乳腺癌病灶TIC曲線類型多為Ⅲ型，與Luminal型和HER-2過表達(dá)型患者存在明顯不同，可見DCE掃描形態(tài)學(xué)和血流動力學(xué)特征對乳腺癌診斷、分型和治療均具有較高參考價值。

正常乳腺組織本身具備較為豐富的血管分布，乳腺癌患者隨著腫瘤細(xì)胞不斷增殖和生長，可見病灶周圍血管增多，并出現(xiàn)走行不規(guī)則、僵硬或扭曲等改變[13]。DCE不僅可清晰顯示病灶形態(tài)和周圍血管影，通過注射對比劑并觀察其在毛細(xì)血管和病灶間的擴(kuò)散規(guī)律還可反映腫瘤病灶強(qiáng)化特點并計算Ktrans、Kep和Ve等參數(shù)，對血管結(jié)構(gòu)和功能進(jìn)行定量分析[14]。張國福等[15]對子宮內(nèi)膜癌患者進(jìn)行研究認(rèn)為惡性病變Ktrans高于良性病變，但Kep和Ve變化特征還有待進(jìn)一步觀察證實。本研究中乳腺癌患者Ktrans、Kep和Ve明顯高于良性病變患者，且高度惡性乳腺癌患者各參數(shù)均明顯高于低度惡性的患者，提示Ktrans、Kep和Ve可為乳腺癌早期診斷和惡性程度評估提供參考信息。Ktrans和Ve均可對腫瘤病灶新血管生成進(jìn)行準(zhǔn)確評估，Ktrans同時還可反映對比劑分子外漏情況，Kep則表示對比劑從病灶向毛細(xì)血管回流的能力，對評價血管通透性具有良好參考價值[16-17]。腫瘤病灶新生血管迅速增多，常存在結(jié)構(gòu)紊亂和內(nèi)皮不完整現(xiàn)象，血管通透性明顯增加，因而DCE檢查顯示對比劑交換速度和劑量增加，與良性病變對比劑緩慢填充形成鮮明對比，故而可用于良惡性疾病鑒別，竇瑞雪等[18]研究顯示DCE是評估乳腺腫瘤微循環(huán)的新型方法，其中Ktrans和Kep對乳腺良惡性疾病鑒別診斷具有較高效能，且與血管密度和VEGF存在明顯相關(guān)性。本研究作ROC曲線分析顯示Ktrans、Kep和Ve用 于 乳 腺 癌 診 斷 的AUC分 別 為0.771、0.823和0.865，鑒別腫瘤惡性程度的AUC分別為0.740、0.796和0.695，其中Ve對乳腺癌診斷價值較高，而Kep對乳腺癌惡性程度鑒別價值較高，分析認(rèn)為腫瘤病灶首先表現(xiàn)為新血管生成，是良惡性疾病鑒別的關(guān)鍵，隨著病情進(jìn)展和腫瘤體積持續(xù)增加才出現(xiàn)血管畸形和壞死，且惡性程度較高的腫瘤生長速度更快，病灶內(nèi)血管不成熟或破壞發(fā)生率隨之明顯升高，故而評價血管通透性的參數(shù)Kep評估惡性程度的價值更高。

綜上所述，3.0T MR平掃及DCE用于乳腺癌早期診斷不僅可清晰顯示腫瘤病灶形態(tài)特征和強(qiáng)化形式，通過計算Ktrans、Kep和Ve等參數(shù)還可對病灶血流特征進(jìn)行定量分析，為臨床診斷提供詳細(xì)參考信息。