良惡性結(jié)節(jié)超聲乳腺影像報(bào)告及數(shù)據(jù)系統(tǒng)量化評(píng)分分類標(biāo)準(zhǔn)模型建立的初步研究

李劍鋒 趙旭曄 薛改琴

乳腺癌是女性主要惡性腫瘤之一，近年發(fā)病呈年輕化趨勢(shì)，故早期檢出并及時(shí)治療至關(guān)重要，超聲已成為乳腺腫瘤早期篩查的首選方法。美國放射學(xué)會(huì)超聲乳腺影像報(bào)告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)（ACR BI-RADS）描述了乳腺良惡性結(jié)節(jié)的聲像圖特征，以及各類結(jié)節(jié)理論上的惡性可能性和相應(yīng)處理意見［1-2］，有利于臨床醫(yī)師對(duì)結(jié)節(jié)做出合適處理。但ACR BI-RADS 分類中缺少客觀的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，超聲醫(yī)師在臨床實(shí)踐中對(duì)乳腺良惡性結(jié)節(jié)進(jìn)行BI-RADS 分類時(shí)具有主觀性，因此建立良惡性結(jié)節(jié)超聲乳腺影像報(bào)告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)（US-BIRADS）量化評(píng)分分類標(biāo)準(zhǔn)十分必要。本研究初步建立良惡性結(jié)節(jié)US-BI-RADS 量化評(píng)分分類標(biāo)準(zhǔn)模型，并探討其臨床應(yīng)用價(jià)值。

資料與方法

一、研究對(duì)象

選取2018年1月至2019年1月在我院經(jīng)術(shù)后病理證實(shí)的乳腺結(jié)節(jié)患者3589 例，均為女性。以2018年1～12月的3314例患者為模型病例，年齡11～87歲，平均（42.5±12.6）歲，共計(jì)3623個(gè)結(jié)節(jié)，位于左側(cè)1785個(gè)，右側(cè)1838 個(gè)；以2019年1月的275 例患者為測(cè)試病例，年齡11～79 歲，平均（40.5±11.7）歲，共計(jì)386 個(gè)結(jié)節(jié)，位于左側(cè)189 個(gè)，右側(cè)197 個(gè)。納入標(biāo)準(zhǔn)：①經(jīng)常規(guī)超聲檢出乳腺結(jié)節(jié)，檢查資料完整；②均行外科手術(shù)或穿刺活檢術(shù)，病理結(jié)果完整。排除標(biāo)準(zhǔn)：①無完整病理結(jié)果者；②超聲圖像質(zhì)量不符合要求者。本研究經(jīng)山西省腫瘤醫(yī)院醫(yī)學(xué)倫理委員會(huì)批準(zhǔn)，所有患者均知情同意。

二、儀器與方法

1.超聲檢查：使用Philips EPIQ 7、GE Logiq E 9 及西門子Oxana 2 彩色多普勒超聲診斷儀，線陣探頭，頻率5～18 MHz?；颊呷∑脚P位，雙手上舉平放于頭部下方，若患者乳腺較大，則取左側(cè)臥、右側(cè)臥或坐位進(jìn)行掃查，探頭垂直置于乳腺皮膚表面，盡量不加壓。常規(guī)掃查并觀察：①乳腺整體位置、對(duì)稱性、內(nèi)部回聲、內(nèi)部結(jié)構(gòu)、脂肪層和腺體的比值、乳管情況、乳頭和乳暈區(qū)、實(shí)質(zhì)血管；②乳腺內(nèi)部改變特征、病變數(shù)目、位置、形態(tài)、內(nèi)部回聲、病灶內(nèi)部結(jié)構(gòu)、輪廓；③乳腺結(jié)節(jié)與周邊結(jié)構(gòu)的關(guān)系。

2.圖像分析：觀察乳腺結(jié)節(jié)形態(tài)是否規(guī)則、邊緣是否清晰（模糊或微小分葉或成角或毛刺征）、結(jié)節(jié)內(nèi)部回聲情況（不均勻或混合回聲）、后方回聲是否衰減、縱橫比是否大于1、病灶內(nèi)是否伴微鈣化及相鄰導(dǎo)管是否擴(kuò)張共7個(gè)征象。

將ACR BI-RADS 分類3 類及以下結(jié)節(jié)判為病理良性，4 類及以上結(jié)節(jié)判為病理惡性。以ACR BI-RADS 為標(biāo)準(zhǔn)，提出根據(jù)US-BI-RADS 量化評(píng)分分類標(biāo)準(zhǔn)模型分類為3 類、4 類（4a 類、4b 類、4c 類）及5 類的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，計(jì)算分類后測(cè)試病例結(jié)節(jié)惡性構(gòu)成比。

三、統(tǒng)計(jì)學(xué)處理

應(yīng)用SPSS 20.0 統(tǒng)計(jì)軟件，計(jì)數(shù)資料以頻數(shù)或率表示，行χ2檢驗(yàn)。計(jì)算7 個(gè)超聲征象對(duì)模型病例良惡性結(jié)節(jié)的鑒別診斷效能。應(yīng)用Logistic 回歸分析各征象診斷乳腺惡性結(jié)節(jié)的比值比（OR），根據(jù)各征象的權(quán)重給予相應(yīng)賦值評(píng)分，再結(jié)合患者年齡賦值評(píng)分，建立良惡性結(jié)節(jié)US-BI-RADS 量化評(píng)分分類標(biāo)準(zhǔn)模型，繪制受試者工作特征（ROC）曲線分析其對(duì)乳腺良惡性結(jié)節(jié)的診斷效能。P＜0.05 為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

結(jié)果

一、病理結(jié)果

模型病例對(duì)應(yīng)的3623 個(gè)結(jié)節(jié)中，良性結(jié)節(jié)2076 個(gè)，包括腺病或纖維腺瘤1656 個(gè)，導(dǎo)管內(nèi)乳頭狀瘤193個(gè)，不典型增生69個(gè)，炎癥性病變64個(gè)，良性葉狀腫瘤48 個(gè)，硬化性腺病46 個(gè)；惡性結(jié)節(jié)1547 個(gè)，包括浸潤性導(dǎo)管癌1246 個(gè)，浸潤性小葉癌133 個(gè)，原位癌80個(gè)，乳頭狀癌31個(gè)，黏液癌30個(gè)，導(dǎo)管內(nèi)癌11個(gè)，Paget 病10 個(gè)，小管癌5 個(gè)，神經(jīng)內(nèi)分泌癌1 個(gè)。測(cè)試病例對(duì)應(yīng)的386 個(gè)結(jié)節(jié)中，良性結(jié)節(jié)223 個(gè)，包括腺病及或纖維腺瘤115個(gè)，導(dǎo)管內(nèi)乳頭狀瘤48個(gè)，炎癥性病變24個(gè)，良性葉狀腫瘤12個(gè)，不典型增生15個(gè)，硬化性腺病9 個(gè)；惡性結(jié)節(jié)163 個(gè)，包括浸潤性導(dǎo)管癌86個(gè)，浸潤性小葉癌45個(gè)，原位癌16個(gè)，乳頭狀癌7 個(gè)，導(dǎo)管內(nèi)癌5個(gè)，小管癌4個(gè)。

二、模型病例良惡性結(jié)節(jié)超聲征象及診斷效能分析

模型病例良惡性結(jié)節(jié)形態(tài)、邊緣、內(nèi)部回聲、后方回聲、縱橫比、是否存在微鈣化和導(dǎo)管擴(kuò)張比較差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均P＜0.05）。見表1。上述7 個(gè)超聲征象對(duì)乳腺結(jié)節(jié)良惡性的鑒別診斷效能見表2。

表1 模型病例良惡性結(jié)節(jié)超聲征象比較 個(gè)

表2 各超聲征象鑒別診斷模型病例良惡性結(jié)節(jié)的效能分析

三、Logistic回歸分析

7 個(gè)超聲征象賦值情況見表3。Logistic 回歸分析結(jié)果見表4。各超聲征象診斷乳腺惡性結(jié)節(jié)的OR值從大到小依次為后方回聲衰減、邊緣模糊或微小分葉或成角或毛刺征、內(nèi)部回聲不均勻或混合回聲、縱橫比＞1、形態(tài)不規(guī)則、相鄰導(dǎo)管擴(kuò)張、病灶內(nèi)伴微鈣化。各超聲征象的量化評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)見表5。將年齡＜35歲者賦值0 分，年齡35～50 歲者賦值1 分，年齡≥50 歲者賦值2 分，建立US-BI-BADS 量化評(píng)分分類標(biāo)準(zhǔn)模型：總評(píng)分=年齡評(píng)分+X4*3+（X2+X3+X5）*2+（X1+X6+X7）*1。X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7分別為形態(tài)不規(guī)則、邊緣模糊或微小分葉或成角或毛刺征、內(nèi)部回聲不均勻或混合回聲、后方回聲衰減、縱橫比＞1、病灶內(nèi)伴微鈣化、相鄰導(dǎo)管擴(kuò)張。見圖1。

圖1 乳腺良惡性結(jié)節(jié)超聲圖像

表3 超聲征象賦值情況

表4 超聲征象的Logistic回歸分析結(jié)果

表5 各超聲征象的量化評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)

四、ROC曲線分析

以US-BI-RADS 量化評(píng)分5 分為鑒別診斷乳腺良惡性結(jié)節(jié)的截?cái)嘀?，ROC 曲線下面積0.985（95%可信區(qū)間0.981～0.989），敏感性94.76%，特異性99.18%，準(zhǔn)確率97.29%，陽性預(yù)測(cè)值98.85%，陰性預(yù)測(cè)值96.21%。見圖2。

圖2 US-BI-RADS量化評(píng)分模型病例鑒別診斷分類標(biāo)準(zhǔn)模型良惡性結(jié)節(jié)的ROC曲線圖

五、US-BI-RADS 量化評(píng)分分類標(biāo)準(zhǔn)模型評(píng)估測(cè)試病例結(jié)節(jié)惡性構(gòu)成比

設(shè)總評(píng)分≤2 分為US-BI-RADS 3 類結(jié)節(jié)，總評(píng)分3 分為4a 類結(jié)節(jié)，總評(píng)分4 分為4b 類結(jié)節(jié)，總評(píng)分5 分為4c 類結(jié)節(jié)，總評(píng)分≥6 分為5 類結(jié)節(jié)。根據(jù)US-BIRADS 量化評(píng)分分類標(biāo)準(zhǔn)模型評(píng)估測(cè)試病例各類結(jié)節(jié)的惡性構(gòu)成比見表6。

表6 US-BI-RADS量化評(píng)分分類標(biāo)準(zhǔn)模型評(píng)估測(cè)試病例結(jié)節(jié)惡性構(gòu)成比

討論

乳腺癌的早期檢出和治療對(duì)患者預(yù)后評(píng)估十分重要，超聲在鑒別乳腺良惡性結(jié)節(jié)方面具有分辨率高、無創(chuàng)、操作簡便等優(yōu)勢(shì)。為早期篩查乳腺腫瘤并規(guī)范隨訪監(jiān)測(cè)，幫助臨床制定合理的治療方案，美國放射學(xué)會(huì)于2013年發(fā)布了第2版ACR BI-RADS，但因其未明確界定每個(gè)術(shù)語的良惡性含義及其在評(píng)估分類中的作用，導(dǎo)致不同醫(yī)師在術(shù)語的理解上可能存在偏差，對(duì)BI-RADS 4 類各亞類的診斷一致性較差，尤其是對(duì)于BI-RADS 4c類結(jié)節(jié)的診斷，反映了分類的多變性和主觀性。本研究采用定量評(píng)分的方法初步建立良惡性結(jié)節(jié)US-BI-RADS 量化評(píng)分分類標(biāo)準(zhǔn)模型，探討該模型的臨床應(yīng)用價(jià)值。

本研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)乳腺良惡性結(jié)節(jié)在形態(tài)、邊緣、內(nèi)部回聲、后方回聲、縱橫比、是否存在微鈣化和導(dǎo)管擴(kuò)張等方面比較差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均P＜0.05），原因是上述超聲征象與病灶內(nèi)部病理結(jié)構(gòu)、病變是否侵犯周圍組織密切相關(guān)。本研究進(jìn)一步將上述差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的超聲征象（形態(tài)不規(guī)則、邊緣模糊或微小分葉或成角或毛刺征、內(nèi)部回聲不均勻或混合回聲、后方回聲衰減、縱橫比＞1、病灶內(nèi)伴微鈣化、相鄰導(dǎo)管擴(kuò)張）行Logistic 回歸分析，發(fā)現(xiàn)其OR值分別為13.700、37.552、22.855、181.650、18.678、11.134、12.609。有文獻(xiàn)［3］發(fā)現(xiàn)＜45 歲、45～59 歲和＞59 歲組中BI-RADS 3 類結(jié)節(jié)的陽性預(yù)測(cè)值比較差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P=0.048），提示隨年齡增加，BI-RADS 4a 類和4b 類乳腺結(jié)節(jié)的惡性可能有所提高。Patterson 等［4］研究顯示，隨著年齡增長，4a 類結(jié)節(jié)的惡性率也會(huì)升高，特別是40歲以上的女性。Yoon等［5］研究認(rèn)為，若4a類乳腺結(jié)節(jié)患者年齡＞40 歲，惡性的可能性更大。因此臨床進(jìn)行BI-RADS 分類時(shí)需要考慮患者的年齡因素，對(duì)于年齡較大者（＞35 歲），適當(dāng)提高分類級(jí)別有助于提高診斷準(zhǔn)確率。本研究納入患者年齡進(jìn)行賦值評(píng)分，建立了US-BI-RADS 量化評(píng)分分類標(biāo)準(zhǔn)模型：總評(píng)分=年齡評(píng)分+X4*3+（X2+X3+X5）*2+（X1+X6+X7）*1。

國外學(xué)者［5］依據(jù)乳腺結(jié)節(jié)超聲征象與乳腺癌的OR值，建立US-BI-RADS 量化評(píng)分分類方法，結(jié)果顯示其評(píng)估乳腺良惡性結(jié)節(jié)的ROC 曲線下面積為0.947～0.986。本研究ROC 曲線分析顯示，依據(jù)患者年齡及乳腺結(jié)節(jié)超聲征象建立的US-BI-RADS 量化評(píng)分分類標(biāo)準(zhǔn)模型評(píng)估乳腺結(jié)節(jié)良惡性的曲線下面積為0.985（95%可信區(qū)間0.981～0.989），以評(píng)分5 分為截?cái)嘀担滂b別診斷乳腺良惡性病灶的敏感性、特異性、準(zhǔn)確率、陽性預(yù)測(cè)值、陰性預(yù)測(cè)值分別為94.76%、99.18%、97.29%、98.85%、96.21%。與上述文獻(xiàn)結(jié)果相似。根據(jù)US-BI-RADS 量化評(píng)分分類標(biāo)準(zhǔn)模型評(píng)估測(cè)試病例各類結(jié)節(jié)的惡性構(gòu)成比均在ACR US-BIRADS 的理論范圍之內(nèi)，表明US-BI-RADS 量化評(píng)分分類標(biāo)準(zhǔn)模型可以在一定程度上彌補(bǔ)ACR US-BIRADS 缺少量化評(píng)分分類標(biāo)準(zhǔn)的不足，減少超聲醫(yī)師評(píng)估乳腺結(jié)節(jié)時(shí)主觀因素的影響，具有較好的應(yīng)用價(jià)值。常規(guī)超聲是基層醫(yī)院檢查乳腺結(jié)節(jié)的重要方法，部分早期乳腺癌患者在基層醫(yī)院容易漏誤診，延誤最佳治療時(shí)機(jī)。本研究建立的US-BI-RADS 量化評(píng)分分類標(biāo)準(zhǔn)模型依據(jù)患者的年齡及乳腺結(jié)節(jié)的常規(guī)超聲征象進(jìn)行評(píng)分，評(píng)價(jià)指標(biāo)較客觀，操作簡便，能夠在各級(jí)醫(yī)院中開展，尤其適用于基層醫(yī)院，可明顯提高乳腺癌的診斷準(zhǔn)確率。

本研究的不足：①為回顧性研究，納入病例為手術(shù)切除或行活檢術(shù)的患者，未涉及一些更可能是良性結(jié)節(jié)的3類回訪病例；②納入對(duì)象均為腫瘤醫(yī)院病例；③僅加入了患者年齡這一臨床指標(biāo)。今后需進(jìn)一步開展多中心、大樣本的研究，加入家族史、病史、超聲彈性成像等資料完善量化評(píng)分分類標(biāo)準(zhǔn)模型。

綜上所述，隨著超聲醫(yī)學(xué)新技術(shù)的發(fā)展，超聲造影、超聲彈性成像及自動(dòng)乳腺全容積成像在BI-RADS分類中的應(yīng)用越來越廣泛，在此基礎(chǔ)上嘗試建立USBI-RADS 量化評(píng)分分類標(biāo)準(zhǔn)，量化各指標(biāo)在乳腺結(jié)節(jié)良惡性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的重要性，有利于臨床醫(yī)師準(zhǔn)確定性評(píng)估乳腺良惡性結(jié)節(jié)，制定后續(xù)治療方案，具有較好的臨床應(yīng)用價(jià)值。