常規(guī)超聲、超微血管成像聯(lián)合超聲彈性成像技術對乳腺病灶良惡性的診斷效能

劉爾球 劉麗娟 鄧益菁 羅勁夫 戴海霞 黃 星 徐曉紅

廣東醫(yī)科大學附屬醫(yī)院超聲科，廣東湛江 524001

世界上每年有超過100 萬的乳腺癌確診患者，死亡人數(shù)約60 萬[1-2]，2020 年我國乳腺癌新發(fā)病率全球第一[3]，形勢嚴峻。乳腺癌早期表現(xiàn)不典型[4]，易出現(xiàn)誤診、漏診[5]，因此手術前準確鑒別乳腺病灶良惡性，是超聲醫(yī)師關注的重點。影像學檢查一直是診斷乳腺病灶的重點，超微血管成像（superb microvascular imaging，SMI）是在無造影劑下對微小血管成像的新技術，并根據(jù)血流的豐富程度進行精確分級[6-7]。超聲彈性成像（ultrasonic elastography，UE）通過對組織擠壓時導致應變分布的變化從而對乳腺病灶進行鑒別[8]。經過影像學檢查判斷患者的乳腺病灶情況，篩選可適用于麥默通微創(chuàng)旋切手術的患者，從而提高乳腺結節(jié)患者治愈率[9]，其適應證包括超聲可見的可疑病灶活檢，有手術指征的良性病灶（病灶最大徑≤3 cm）切除，新輔助治療后的療效判定[10]。尤其對于乳房多發(fā)微小病灶，其具有精準、微創(chuàng)、美觀、安全等優(yōu)點，臨床應用日益廣泛[10-12]。

在鑒別腫塊良惡性時，常規(guī)超聲技術誤診率較高[13]。隨著UE 和SMI 技術的發(fā)展，聯(lián)合運用這兩種技術能根據(jù)腫塊性質來鑒別腫塊的良惡性?；诖?，本研究全面分析乳腺病灶的常規(guī)超聲征象如形態(tài)、回聲、彩色多普勒血流成像（color Doppler flow imaging，CDFI）、彈性評分及SMI 等特征，同時評估SMI、彈性評分及常規(guī)超聲特征在乳腺病灶診斷中的價值。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取2019 年8 月至2021 年6 月廣東醫(yī)科大學附屬醫(yī)院行乳腺超聲檢查并經病理確診的301 例女性患者，年齡22～76 歲，平均（42.6±13.7）歲。納入標準：①年齡>15 歲；②乳腺影像報告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)（breast imaging reporting and data system，BI-RADS）分級為3～4 級；③患者信息及病理檢查資料完整。排除標準：①合并其他系統(tǒng)慢性疾??；②存在語義表達不清或溝通不良。

1.2 檢查方法

患者取仰臥位，暴露雙側乳腺，使用日本東芝APLIO400、APLIO500 型彩色多普勒超聲診斷儀（淺表線陣14L 探頭，頻率5～14 MHz）進行常規(guī)超聲檢測，觀察病灶灰階和血流情況，利用CDFI 觀察病灶血管分布走向，啟用SMI 模式觀察同一切面下乳腺病灶的血流變化，然后聯(lián)合UE 技術對病灶良惡性進行評價，UE 技術評分采用改良5 分法彈性評分標準[14]。超聲探頭適度加壓，觀察彈性色彩指示條變化，通過病變區(qū)內藍綠紅混雜變化來觀察乳腺腫物的軟硬度。所有檢查均由兩名超聲醫(yī)師執(zhí)行，若診斷結論不一致，再由兩名高年資醫(yī)師對超聲圖像進行分析討論得出結論。

SMI 檢查依據(jù)Adler 血流分級標準[15]對病灶的極微小血管進行評估：①病灶內血流分類無血流信號；②病灶內顯示少許血流，有1～2 個點狀或細棒狀血管，血流信號為線型；③病灶內顯示中量血流，可見3～4 個點狀或1 支長度達到或超過病灶半徑的血管，血流信號為樹枝型；④病灶內顯示大量血流，看到5 個或以上的點狀或2 條長度超病灶半徑的血管，血流信號為蟹足型。依據(jù)《中國抗癌協(xié)會乳腺癌診治指南與規(guī)范（2021 年版）》分類標準[16]，本研究選擇BI-RADS 4B 為診斷惡性病灶截斷值，對于術前評估超聲報告提示乳腺BI-RADS 3～4 類患者，通過聯(lián)合SMI 及UE 技術檢查綜合分析圖像，如顯示良性則實施麥默通手術切除及送病理檢測。

1.3 統(tǒng)計學方法

采用SPSS 20.0 軟件進行統(tǒng)計學分析，計量資料用均數(shù)±標準差（）表示；計數(shù)資料用例數(shù)或百分率表示，組間比較采用χ2檢驗；以病理結果為金標準，觀察常規(guī)超聲、SMI、彈性評分乳腺病灶良惡性的診斷效能。以P ＜0.05 為差異有統(tǒng)計學意義。

2 結果

2.1 301 例患者病理結果

301 例患者中良性病變268 例，惡性病變33 例。良性病變包括纖維腺瘤及纖維腺瘤伴腺病229 例，良性葉狀腫瘤5 例，肉芽腫性炎5 例，囊腫6 例，導管內乳頭狀瘤20 例，其他3 例；惡性病變包括原位癌8 例，浸潤性癌等25 例。

2.2 良性病變與惡性病變患者常規(guī)超聲特征比較

良性病變與惡性病變患者病灶形態(tài)（縱橫比）、邊緣、內部回聲、鈣化、CDFI、彈性評分及SMI 血流分類比較，差異有統(tǒng)計學意義（P <0.05）。見表1。相關超聲圖像及病理結果見圖1～3。

圖1 纖維腺瘤超聲圖像

表1 良性病變與惡性病變患者常規(guī)高頻超聲特征比較（例）

圖2 浸潤性導管癌超聲圖像

2.3 乳腺病灶超聲特征的多因素logistic 回歸分析

根據(jù)以往臨床經驗，后方回聲也是鑒別乳腺惡性病灶的重要指標，故本研究選擇表1 中所有的超聲特征進行賦值，然后進行多因素logistic 回歸分析。結果顯示，病灶形態(tài)（縱橫比）、邊緣、彈性評分和SMI 血流分類是鑒別乳腺惡性病灶的獨立影響因素（OR ＞1，P <0.05）。見表2。

表2 乳腺病灶超聲特征的多因素logistic 回歸分析

2.4 乳腺病灶良惡性的診斷效能

聯(lián)合檢測乳腺病灶良惡性的特異度、陽性預測值及準確性最高。見表3。

表3 乳腺病灶良惡性的診斷效能

圖3 纖維腺瘤與浸潤性導管癌病理結果（HE 染色，100×）

3 討論

術前準確鑒別乳腺病灶的良惡性對于提高乳腺癌患者的早期切除率具有重要意義。但早期乳腺癌病灶在常規(guī)超聲上缺乏典型的惡性征象，且不能直接提供病灶組織硬度信息，而乳腺腫瘤內血管生成對于腫瘤生長至關重要[17]，常規(guī)超聲無法從眾多血管血流信號中鑒別出血流運動偽像，從而易造成超微小血流信息丟失導致漏診和誤診[18]，錯失進行外科手術治療的最佳機會。本研究通過常規(guī)超聲、彈性評分及SMI檢查，分析乳腺病灶的形態(tài)（縱橫比）、邊緣、后方回聲、內部回聲、鈣化、彈性評分、CDFI、SMI 血流分類等超聲特征，從常規(guī)超聲特征、血管彈性、微小血流3 個方面綜合分析評估其臨床診斷乳腺病灶的效能，篩選可以鑒別乳腺病灶良惡性的超聲特征，為評估乳腺結節(jié)患者是否適合行麥默通微創(chuàng)旋切手術等外科手術治療提供準確的判斷依據(jù)。

本研究結果顯示，乳腺纖維瘤超聲表現(xiàn)為形態(tài)規(guī)則，邊緣光整，內部回聲均勻，血流信號為少量，彈性成像以綠色為主，評分＜4 分，SMI 血流分類為線型血流信號；乳腺浸潤導管癌超聲表現(xiàn)為形態(tài)不規(guī)則，邊緣不光整，內部回聲不均勻，彈性成像以藍綠色交界為主，評分為4 分，SMI 血流分類為蟹足型血流信號。本研究結果顯示，病灶形態(tài)（縱橫比）、邊緣、彈性評分和SMI 血流分類是診斷乳腺癌的獨立影響因素。近年來有研究發(fā)現(xiàn)，形態(tài)不規(guī)則（縱橫比>1）、微鈣化對乳腺癌的診斷有重要價值[19]，本研究結果與其類似，提示在臨床應用中，形態(tài)（縱橫比）及邊緣是提示乳腺病灶惡性的征象之一。

乳腺腫塊因其特殊的病理結構，常規(guī)超聲無法準確地判斷病變組織的軟硬度。彈性成像的基本原理是利用探頭加壓導致組織發(fā)生形變，從而獲得病變組織的彈性數(shù)值，相較于傳統(tǒng)半定量彈性成像，彈性成像通過定量判斷病變組織硬度使診斷結果更可信[20]。惡性乳腺腫塊相對更硬，這與腫塊內組織異質性密切相關。有研究發(fā)現(xiàn)，脂肪彈性和腫塊比值受外界影響較小，重復性較好，操作便捷、能夠反映病灶及周邊組織的硬度[21]。本研究結果顯示，惡性病灶彈性評分高于良性病灶，與Chen 等[22]研究結果相符。本研究根據(jù)病理檢查結果，對彈性參數(shù)進行診斷效能分析，發(fā)現(xiàn)其對乳腺腫塊病灶診斷準確率優(yōu)于邊緣和縱橫比等指標，表明其具有較好的臨床應用價值。但鑒別診斷乳腺病灶良惡性的彈性參數(shù)的界限值目前尚無確切標準，未來仍需更多的臨床研究。

然而，僅靠判斷腫塊組織的軟硬度仍不足以區(qū)分乳腺病灶惡性與否，還需要聯(lián)合病灶內的血流信號來獲取更多的參考信息。CDFI 通過入射超聲與血細胞的相對運動所獲得的多普勒頻移來顯示血流回聲信號，缺點是不能區(qū)別血流雜波偽像和容易漏診低速血流信號。而SMI 通過識別分析血流噪聲所產生的特征，采用特殊算法來辨別實際的血流信息，能將運動偽像與超低速血流信息有效區(qū)分并消除、增加幀頻成像，增強顯示病灶中超低速血流信號[23-25]。因此，其對檢測乳腺病灶血管中的超低速血流信號具有更高分辨率和靈敏度，可提高診斷效能。依據(jù)2021 年版中國抗癌協(xié)會乳腺癌診治指南與規(guī)范分類標準[16]，BI-RADS 4 類為可疑的惡性病灶，4A 類更傾向于良性病變，4B類惡性符合率為10%～50%，故本研究選擇BI-RADS 4B 類為診斷惡性病灶截斷值，結果顯示，惡性乳腺病灶的血流信號樹枝型、蟹足型者比例明顯多于良性病灶，提示病灶內部血管越豐富，其惡性程度越大。原因之一可能是癌細胞可誘導產生血管內皮生長因子促進病灶內微小血管新生，而良性病灶內的新生血管少，大多表現(xiàn)為無血流或者線型[26]。

綜上所述，聯(lián)合應用可提高乳腺病灶良惡性鑒別診斷的效能，臨床實際工作中應合理聯(lián)合使用影像檢查技術，實現(xiàn)優(yōu)勢互補以便做出準確的診斷。由于本研究為小樣本量單中心的回顧性研究，未來尚需開展大樣本、多中心的臨床研究來驗證。