劉迎春,陳 林,龐 蕓,王 燕,裘之瑛,陳 悅
(復旦大學附屬華東醫(yī)院超聲科,上海 200040)
乳腺癌為全球女性最常見惡性腫瘤,是導致女性死亡的主要癌癥之一[1],早期診斷乳腺癌是提高患者生存率的關鍵,如能早期進行手術治療,術后5年相對生存率達90%以上[2]。超聲(ultrasound, US)、乳腺X線攝影(mammography, MMG)和MRI是診斷乳腺癌的常用影像學方法。自動乳腺容積掃描(automated breast volume scanning, ABVS)是新型三維乳腺超聲成像技術,能獲得乳腺全容積數(shù)據(jù),重建良好的冠狀面圖像,為診斷乳腺腫瘤提供較多有用信息。本研究對比分析基于ABVS、MMG及MRI的乳腺影像報告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)(breast imaging reporting and data system, BI-RADS)分類鑒別乳腺良惡性腫塊的價值。
1.1 一般資料 回顧性分析2016年8月—2018年9月94例于復旦大學附屬華東醫(yī)院經常規(guī)超聲發(fā)現(xiàn)乳腺腫塊患者,均為女性,年齡21~85歲,平均(52.0±13.1)歲;共104個病灶;均接受乳腺ABVS、MMG和MR檢查。
1.2 儀器與方法
1.2.1 ABVS 采用Siemens Acuson S2000型彩色多普勒超聲診斷儀,配備14L5BV型、頻率5~14 MHz線陣探頭和觸摸屏。囑患者仰臥,雙手置于頭頂,充分暴露雙側乳腺,保持呼吸平穩(wěn)。將足量耦合劑涂抹于乳腺皮膚表面,以探頭施加適當壓力,對患側乳腺行外側位、內側位和正位掃描,對乳腺體積較大者加行上位和下位掃描。系統(tǒng)根據(jù)乳腺大小自動調整掃描頻率、深度、聚焦位置和總增益。每次掃查可自動獲取15.4 cm×16.8 cm×6 cm(1 552.32 cm3)乳腺容積數(shù)據(jù)集。
1.2.2 MMG 采用GE Senograhe型數(shù)字化乳腺X線攝影機,自動優(yōu)化參數(shù)模式曝光為主,手動模式曝光為輔,常規(guī)拍攝雙側乳腺頭尾位和內外側斜位圖像。
1.2.3 MRI 采用Siemens Magnetom Verio 3.0T超導型MR儀,配備四通道相控陣乳腺專用線圈。囑患者俯臥,頭先進,雙上肢自然置于額頭前方,使雙乳自然懸垂于線圈內,適當充填乳腺周圍空隙以固定。先行平掃,而后以流率3 ml/s經靜脈團注對比劑釓噴酸葡甲胺鹽(GD-DTPA)0.1~0.2 mmol/kg體質量,跟注20 ml生理鹽水,行動態(tài)增強掃描,TR/TE 4.7/1.7 ms,F(xiàn)A 10°,層厚 1.2 mm,層數(shù)128,體素1.2 mm×0.9 mm×1.2 mm,F(xiàn)OV 360 mm×360 mm,矩陣296×384;單期掃描時間60 s,共采集6期,采集時間6 min 21 s。掃描結束后繪制腫塊強化最明顯區(qū)域的時間-強度曲線(time intensity curve, TIC),并按形狀分為4型:Ⅰ型為持續(xù)強化型,信號強度升高超過10%;Ⅱ型為平臺型,早期強化后,中后期信號強度維持在平臺水平,上升或下降幅度<10%;Ⅲ型為廓清型,早期強化后,中后期信號強度降低幅度>10%;Ⅳ型為無明顯強化,即信號強度增加≤10%[3]。
1.3 圖像分析和診斷標準 由分別具有8年以上乳腺超聲診斷經驗和MMG、乳腺MRI診斷經驗的副主任醫(yī)師各2名采用雙盲法評價圖像,意見不一致時經協(xié)商決定。
1.3.1 ABVS 基于ABVS橫切面和縱切面聲像圖特征,參照美國放射學會制定的第五版BI-RADS[4]超聲診斷標準進行分類,并根據(jù)ABVS冠狀面圖像特征加以調整,獲得ABVS診斷結果:如冠狀面圖像出現(xiàn)“匯聚征”或“蟲噬征”,將BI-RADS分類上調為5類;如冠狀面圖像出現(xiàn)“中-高回聲邊界”,將BI-RADS分類下調為3類;冠狀面圖像未見上述征象則BI-RADS分類不變。“匯聚征”指多幅冠狀面圖像上腫塊周邊出現(xiàn)索條狀中高回聲與低回聲相間,呈放射狀向腫塊聚集;“蟲噬征”為多幅冠狀面圖像上腫塊邊緣不規(guī)則,似蟲咬樣改變;“中-高回聲邊界”指多幅冠狀面圖像上腫塊周邊出現(xiàn)完整或不完整的高回聲邊界。
1.3.2 MMG 參照BI-RADS[4],根據(jù)腫塊形態(tài)、邊緣和密度等形態(tài)學特征進行BI-RADS分類診斷。
1.3.3 MRI 參照BI-RADS[4]評估乳腺腫塊形態(tài)、信號、邊緣、增強方式及TIC類型,進行BI-RADS分類。
1.4 統(tǒng)計學分析 采用MedCalc 15.8統(tǒng)計分析軟件。以病理結果為標準,分別繪制基于ABVS、MMG及乳腺MRI的BI-RADS分類鑒別乳腺良惡性腫塊的ROC曲線,計算其最佳截斷值及相應AUC、敏感度和特異度;以Z檢驗比較3種方法AUC的差異,以χ2檢驗比較其診斷乳腺癌的敏感度和特異度的差異。P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義。
病理結果顯示,104個乳腺病灶中,良性59個(56.73%),直徑0.60~4.60 cm、平均(1.80±0.86)cm,包括36個(34.62%)纖維腺瘤、13個(12.50%)導管內乳頭狀瘤、4個(3.85%)乳腺腺病、3個(2.88%)炎性病變、2個(1.92%)乳腺囊腫及1個(0.96%)管狀腺瘤;惡性45個(43.27%),直徑0.70~6.30 cm、平均(2.20±1.19)cm,包括35個(33.65%)浸潤性導管癌、7個(6.73%)導管內原位癌、2個(1.92%)浸潤性小葉癌和1個(0.96%)小葉原位癌。
ABVS、MMG和MRI根據(jù)BI-RADS標準對104個乳腺腫塊的分類結果見表1。3種方法對多數(shù)腫塊的分類結果一致,部分存在差異,典型病例如圖1~3。ROC曲線(圖4)顯示,基于ABVS與MRI的BI-RADS分類鑒別乳腺良惡性腫塊的AUC均為0.93(Z=0.05,P=0.96),均高于MMG(0.82,Z=2.74、3.32,P均<0.01)。3種方法的最佳截斷值均為BI-RADS 4a,ABVS的敏感度(91.11%)與MRI(88.89%)差異無統(tǒng)計學意義(χ2=0.12,P=0.73),且均高于MMG(71.11%,χ2=5.87、4.44,P=0.02、0.04);3種方法的特異度分別為86.44%、89.83%及83.05%,兩兩比較差異均無統(tǒng)計學意義(P均>0.05)。
圖1 患者女,46歲,右側乳腺囊腫 A.ABVS示病灶(箭)形態(tài)規(guī)則,邊緣光整,內部回聲均勻,冠狀面圖像示中高回聲邊界,BI-RADS 3類; B.MMG示病灶(箭)密度均勻,呈分葉狀,BI-RADS 4a類; C.增強MRI示病灶(箭)形態(tài)規(guī)則,邊緣光整,無強化,BI-RADS 3類; D.TIC為Ⅳ型
圖2 患者女,51歲,左側乳腺纖維腺瘤 A.ABVS冠狀面圖像示病灶(箭)出現(xiàn)中-高回聲邊界,BI-RADS 3類;B.MMG示病灶(箭)形態(tài)不規(guī)則,邊緣毛刺,內見點狀鈣化,BI-RADS 4b類; C.增強MRI示病灶(箭)形態(tài)規(guī)則,邊緣毛刺,明顯強化,BI-RADS 4b類; D.TIC為Ⅱ型
圖3 患者女,56歲,左側乳腺浸潤性導管癌 A.ABVS冠狀面圖像示病灶(箭)出現(xiàn)“匯聚征”,BI-RADS 5類; B.MMG示病灶(箭)形態(tài)不規(guī)則,邊緣毛刺,內見微鈣化,BI-RADS 4c類; C.增強MRI示病灶(箭)邊緣毛刺,明顯強化,BI-RADS 5類; D.TIC為Ⅲ型
表1 ABVS、MMG及MRI對104個乳腺腫塊的BI-RADS分類結果[個(%)]
圖4 基于ABVS、MMG及MRI的BI-RADS分類鑒別乳腺良惡性腫塊的ROC曲線
超聲、MMG和MRI各有優(yōu)勢,對診斷和鑒別診斷乳腺腫瘤具有重要作用,而三者用于乳腺癌的對比研究尚少。本研究通過分析104個乳腺腫塊的ABVS、MMG和MRI特征,比較其鑒別乳腺良惡性腫塊的價值。
MMG簡便易行、分辨率高、重復性好且不受體形限制,是篩查乳腺癌的“金標準”[5]。本研究基于MMG的BI-RADS分類鑒別乳腺良惡性腫塊的AUC為0.82,敏感度為71.11%,特異度為83.05%,與既往研究[6]結果相近。MRI具有軟組織分辨率高和無放射等特點,且動態(tài)增強圖像可顯示組織血流動力學特征,已廣泛應用于乳腺腫瘤的診斷和鑒別診斷。本研究基于MRI的BI-RADS分類鑒別乳腺良惡性腫塊的AUC為0.93,敏感度為88.89%、特異度為89.83%,與既往研究[7]相符。ABVS可自動獲取整個乳腺的容積數(shù)據(jù),通過重建獲得常規(guī)超聲難以獲取的冠狀面圖像,從而對乳腺腫塊進行包括橫切面、縱切面和冠狀面在內的立體評估。本研究基于ABVS的BI-RADS分類鑒別乳腺良惡性腫塊的AUC為0.93,敏感度為91.11%,特異度為86.44%,與既往研究[8]報道類似。
ABVS、MMG和MRI對分類診斷乳腺腫塊均有較高臨床價值。本研究中ABVS與MRI鑒別診斷乳腺良惡性腫塊的AUC、敏感度差異均無統(tǒng)計學意義,且均高于MMG,與既往研究[9-13]結果相近。黃玉琴等[9]對比分析ABVS與鉬靶對乳腺腫塊的診斷價值,結果顯示ABVS診斷乳腺癌的準確率(92.9%)、敏感度(97.6%)均高于MMG(80.7%、77.6%,P均<0.05)。SUN等[10]分析107個乳腺腫塊,發(fā)現(xiàn)MRI分類診斷乳腺良惡性腫塊的AUC(0.948)高于X線鉬靶(0.877)。一項Meta分析[11]結果顯示,MRI診斷乳腺良惡性腫塊的AUC為97.4%,高于MMG(82.0%)。金葉等[12]對比觀察ABVS與增強MRI診斷乳腺良惡性腫塊的價值,發(fā)現(xiàn)二者敏感度(91.18% vs. 90.70%)和AUC(0.96 vs. 0.95)差異均無統(tǒng)計學意義。王培蕾等[13]亦得出類似結果。ABVS能以橫切面、縱切面及冠狀面顯示乳腺腫塊,全面反映其形態(tài)學特征;MRI不僅能顯示乳腺腫塊的形態(tài),還可評估其血流動力學特征,診斷結果更準確;二者的診斷效能較MMG更高。
本研究的主要缺陷在于納入病例均為腫塊型乳腺病變,多無鈣化,而MMG對鈣化型(尤其沙粒樣鈣化)病灶具有較高檢測能力[14-15],有待增加樣本量進一步比較、觀察。
總之,基于ABVS、MMG、MRI的BI-RADS分類對鑒別診斷乳腺良惡性腫塊均具有較高效能;ABVS與MRI的診斷效能相當,且均高于MMG。