朱默，王希明，胡粟，郝光宇，郝正梅，胡春洪，楊玲

蘇州大學(xué)附屬第一醫(yī)院 放射科，江蘇蘇州 215006

乳腺癌中MR動(dòng)態(tài)增強(qiáng)的TIC與DWI聯(lián)合應(yīng)用的臨床價(jià)值

朱默，王希明，胡粟，郝光宇，郝正梅，胡春洪，楊玲

蘇州大學(xué)附屬第一醫(yī)院 放射科，江蘇蘇州 215006

目的探討乳腺癌中MR動(dòng)態(tài)增強(qiáng)的時(shí)間-信號(hào)強(qiáng)度曲線（Time Intensity Curve，TIC）與彌散加權(quán)成像（Diffusion Weighted Imaging，DWI）聯(lián)合應(yīng)用的臨床價(jià)值。方法對(duì)48例乳腺腫瘤患者進(jìn)行MR動(dòng)態(tài)增強(qiáng)和彌散加權(quán)成像，分析TIC和表觀擴(kuò)散系數(shù)（Apparent Diffusion Coefficient，ADC）值，比較兩者單獨(dú)運(yùn)用和聯(lián)合使用的差別。結(jié)果MR動(dòng)態(tài)增強(qiáng)的TIC分型區(qū)分乳腺良惡性病變具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05）；以b=1000 s/mm2，ADC值1.20×10-3mm2/s為標(biāo)準(zhǔn)，DWI區(qū)分乳腺良惡性病變具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05）；聯(lián)合運(yùn)用動(dòng)態(tài)增強(qiáng)的TIC和DWI分析乳腺良惡性病變，敏感性96.7%，特異性83.3%，陽(yáng)性預(yù)測(cè)值90.6%，陰性預(yù)測(cè)值93.7%，準(zhǔn)確度91.6%。結(jié)論運(yùn)用MR動(dòng)態(tài)增強(qiáng)的TIC和DWI可以有效鑒別乳腺的良惡性病變，對(duì)于乳腺癌的診斷具有重要的意義。

乳腺癌；動(dòng)態(tài)增強(qiáng)；時(shí)間-信號(hào)強(qiáng)度曲線；彌散加權(quán)成像；ADC值

引言

乳腺癌是危害女性健康的重大疾病之一[1]。近年來(lái)，在我國(guó)女性群體中，乳腺癌的發(fā)病率和死亡率越來(lái)越高，患病率位居惡性腫瘤第一位[2]。早期診斷和及時(shí)治療是治療乳腺癌的重要措施之一，可有效降低死亡率，提高女性生命和生活質(zhì)量[3]。磁共振成像（Magnetic Resonance Image，MRI）技術(shù)是檢測(cè)、診斷女性乳腺良惡性腫瘤的重要手段之一，尤其是對(duì)于早期乳腺癌變的診斷極為重要[4]。MRI有多種技術(shù)，包括動(dòng)態(tài)增強(qiáng)、彌散加權(quán)成像（Diffusion Weighted Imaging，DWI）和灌注成像等[5]。這些單一手段可有效的鑒別乳腺癌，但存在一定的誤差，如特異性不強(qiáng)等不足，從而影響后續(xù)及時(shí)治療。本研究將動(dòng)態(tài)增強(qiáng)（Dynamic Contrast Enhanced，DCE）的時(shí)間-信號(hào)強(qiáng)度曲線（Time Intensity Curve，TIC）和DWI兩種方法有機(jī)結(jié)合，以手術(shù)病理結(jié)果為金標(biāo)準(zhǔn)，聯(lián)合應(yīng)用于女性乳腺腫瘤的診斷，取得了一定的成果。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取2013年1月～2015年8月在我院乳腺治療的女性患者48例，全部病人進(jìn)行了MR DCE、DWI以及手術(shù)穿刺、活檢及病理等方法檢驗(yàn)。病理學(xué)證明，乳腺癌患者30例，年齡（47±12）歲；良性腫瘤患者18例，年齡（39±10）歲。乳腺癌患者包括25例浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌，浸潤(rùn)性小葉癌3例，黏液癌2例；良性瘤包括乳腺纖維瘤10例，導(dǎo)管內(nèi)乳頭狀瘤5例，囊腫3例。

1.2 儀器與方法

選用通用公司3.0T MR掃描儀，乳腺專用表面線圈為指定線圈?；颊卟扇「┡P位，雙側(cè)乳腺垂懸入線圈中。MR常規(guī)掃描軸位FSET1WI和T2WI脂肪抑制序列。DWI采用SE-EPI軸位掃描+脂肪抑制，參數(shù)設(shè)置為擴(kuò)算系1000 s/mm2，TE 70.4，TR700 ms，層厚4 mm，層距1.0 mm。動(dòng)態(tài)增強(qiáng)選用Vibrant掃描，先靜脈注射對(duì)比劑DPTA，0.2 mmol/kg，行連續(xù)無(wú)間隔掃描6次，F(xiàn)OV350 mm× 350 mm，層厚1.4 mm，矩陣350×288，激發(fā)1次?？倰呙钑r(shí)相52，單時(shí)相掃描時(shí)間30 s，總時(shí)間26 min。

1.3 圖像處理

所有圖像均由兩位經(jīng)驗(yàn)豐富的高級(jí)醫(yī)師使用MR自帶工作站（ADW4.2）functool軟件進(jìn)行MR圖像處理，對(duì)乳腺腫瘤的良惡性進(jìn)行診斷。

具體過(guò)程是：利用functool進(jìn)行圖像后處理，選擇準(zhǔn)備分析的圖像，選擇SER功能按鍵，調(diào)節(jié)原始圖像，調(diào)節(jié)閾值，定義感興趣區(qū)（ROI），調(diào)節(jié)界面，計(jì)算函數(shù)名稱，切換顯示不同的函數(shù)的偽影圖，保存函數(shù)圖，退出處理界面。

1.3.1 彌散加權(quán)成像（DWI）ADC值計(jì)算

選定ROI，避開(kāi)出血，鈣化，壞死或囊變的區(qū)域，在b=1000 s/mm2條件下，3次計(jì)算ADC值，取3次平均值作為ROI結(jié)果進(jìn)行記錄。依據(jù)文獻(xiàn)[6]，選定1.20×10-3mm2/s作為界定標(biāo)準(zhǔn)，高于此值，判斷其為良性病變，低于此值，判定為惡性病變。

1.3.2 動(dòng)態(tài)增強(qiáng)的時(shí)間-信號(hào)強(qiáng)度（TIC）分析

同上，選定ROI的病灶信號(hào)最強(qiáng)區(qū)域，使用軟件繪制TIC進(jìn)行分型。所有的TIC可分為3類：A型，快進(jìn)快出型，判定為惡性；B型，平臺(tái)型，判定為惡性；C型，緩慢上升型，判定為良性；D型，無(wú)明顯強(qiáng)化型，判定為良性。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

應(yīng)用SPSS 20.0統(tǒng)計(jì)軟件處理數(shù)據(jù)，計(jì)量資料采用（±s）表示，進(jìn)行t檢驗(yàn)，計(jì)量資料采用χ2檢驗(yàn)。P＜0.05表示差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 乳腺腫瘤的動(dòng)態(tài)增強(qiáng)的TIC分析

MR的動(dòng)態(tài)增強(qiáng)的TIC分型以A，B兩型為惡性腫瘤，C、D兩型為良性腫瘤。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算得出TIC分型的χ2值為11.954，P＜0.05，TIC乳腺腫瘤良惡性分型具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05）。在惡性病灶中，9個(gè)病灶為A型曲線（30.0%），19個(gè)病灶為B型曲線（63.3%），2個(gè)病灶C型（6.7%）；良性病灶中，9個(gè)病灶為C型（50%），8個(gè)病灶為B型（44.4%），1個(gè)病灶為A型（5.6%）。B型曲線在兩種病灶中超過(guò)40%，不能準(zhǔn)確的區(qū)分良惡性病灶。以A型和B型診斷為惡性病灶，敏感度93.3%（28/30），特異度50%（9/18），陽(yáng)性值75.6%（28/37），陰性值81.1%（9/11），準(zhǔn)確度77.1%（37/48），見(jiàn)表1。

表1 動(dòng)態(tài)增強(qiáng)的時(shí)間-信號(hào)強(qiáng)度信號(hào)分型與乳腺良惡性病灶關(guān)系

2.2 乳腺腫瘤的ADC值分析

DWI的ADC值以1.2×10-3mm2/s為界限，低于此值，判斷為惡性病灶，高于或等于此值，判斷其為良性病灶。ADC值數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)計(jì)算得到χ2值為4.159，P＜0.05，表明ADC值對(duì)乳腺良惡性病變?cè)\斷具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。在惡性病變中，26個(gè)ROI的ADC值低于1.2×10-3mm2/s（86.7%），4個(gè)ROI高于此值（13.3%）；在良性病變中，11個(gè)ROI的ADC值高于或等于標(biāo)準(zhǔn)值（61.1%），7個(gè)ROI的ADC值低于標(biāo)準(zhǔn)值（38.9%）。敏感度86.7%（26/30）特異度61.1%（11/18），陽(yáng)性值78.9%（26/33），陰性值73.3%（11/115），準(zhǔn)確度77.8%（37/48），見(jiàn)表2。

表2 乳腺腫瘤的ADC值與乳腺良惡性病灶關(guān)系

2.3 上述兩種影像學(xué)聯(lián)合應(yīng)用診斷乳腺良惡性病變

TIC聯(lián)合DWI的ADC值進(jìn)行綜合判斷。兩者判斷都傾向于惡性時(shí)，診斷為惡性；兩者判斷都傾向于良性時(shí)，診斷為良性。本研究中，30例乳腺惡性癌變患者，TIC和ADC均判斷為惡性病例為26例；3例TIC判斷為可疑惡性，ADC判斷其為惡性，判斷其為惡性病灶；1例TIC和ADC均判斷為良性，構(gòu)成假陽(yáng)性結(jié)果。在18例良性病例中，9例TIC聯(lián)合ADC均判斷為良性；6例ADC判斷為良性，TIC判斷為可疑良性，診斷其為良性；3例TIC判斷為可疑惡性，ADC判斷為惡性，判斷其為惡性，構(gòu)成假陽(yáng)性結(jié)果。

兩者聯(lián)合應(yīng)用的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)其敏感性96.7%（29/30），特異性83.3%（15/18），陽(yáng)性預(yù)測(cè)值90.6%（29/32），陰性預(yù)測(cè)值93.7%（15/16），準(zhǔn)確度91.6%（44/48）。動(dòng)態(tài)增強(qiáng)的TIC聯(lián)合DWI的ADC值綜合判斷在敏感性、特異性、陽(yáng)性預(yù)測(cè)值、陰性預(yù)測(cè)值和準(zhǔn)確度方面都優(yōu)于單一方法（見(jiàn)表3）。

2.4 典型病例（圖1）

圖1 女性，55歲，左乳浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌II級(jí)

3 討論

乳腺癌是危害女性健康重大疾病之一，其發(fā)病率位居女性惡性腫瘤的第一位[7]。乳腺癌治療的關(guān)鍵是早期篩查和針對(duì)性治療[8]。目前臨床上篩查乳腺癌的主要方法包括查體、超聲檢查、X線鉬靶和MR檢查[9]。乳腺癌尤其是早期癌變往往不具有典型特征，與良性病變相比難以區(qū)別，使用常規(guī)檢查、乳腺超聲以及鉬靶等方法易造成漏診和誤診[10]。核磁共振成像不存在電離輻射，可選用非離子造影劑，對(duì)軟組織的成像分辨率較高，可選用多個(gè)參數(shù)建模等優(yōu)點(diǎn)，可以有效提高組織病變成像的分辨率，更加清晰準(zhǔn)確的判斷乳腺良惡性病變，有效地提高乳腺癌變發(fā)現(xiàn)率和診斷準(zhǔn)確率[11]。MR技術(shù)除常規(guī)檢測(cè)手段外，還具有DCE、DWI和灌注成像等技術(shù)方法[12]。MR單一的手段雖可較準(zhǔn)確的診斷乳腺癌的病變，但存在一定的誤差，如特異度不足等缺陷，增加了乳腺癌惡性腫瘤的漏診率。因此，本研究將MR的DCE和DWI技術(shù)引入到乳腺癌的常規(guī)診斷當(dāng)中。

表3 兩種影像學(xué)聯(lián)合應(yīng)用診斷乳腺良惡性病灶

核磁共振的DCE技術(shù)是分析病灶的血流動(dòng)力學(xué)特征來(lái)鑒別乳腺病灶的良惡性。惡性腫瘤相比于良性病灶，在血管的通透性、病變的微循環(huán)和組織間隙結(jié)構(gòu)等方面都具有不同的生理學(xué)和物理學(xué)上的差異。MR DCE借助這些特點(diǎn)，通過(guò)對(duì)比劑的放大作用，可得到不同的時(shí)間-信號(hào)強(qiáng)度。由于惡性腫瘤組織高代謝的生長(zhǎng)造成微血管較多，血管內(nèi)皮不成熟和通透性高等特征，使得MR DCE信號(hào)強(qiáng)，消退快，對(duì)應(yīng)于TIC的A型（快進(jìn)快出）和B型（平坦型）；良性腫瘤血流較弱，MR信號(hào)出現(xiàn)、上升和下降都較慢，對(duì)應(yīng)于TIC的C（緩慢上升型）型和D型（無(wú)明顯強(qiáng)化型）。在本研究中，10例為A型曲線，9例為惡性腫瘤，1例為良性腫瘤；27例B型曲線，19例為惡性腫瘤，8例為良性腫瘤；11例C型曲線，9例為良性腫瘤，2例為惡性腫瘤；D型曲線不存在。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明P＜0.05，TIC對(duì)良性病變和惡性病變的分型具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。TIC分型對(duì)惡性腫瘤診斷的敏感度較高（93.3%），但特異度（50%）和準(zhǔn)確度（77.1%）較差，不能準(zhǔn)確的診斷良性病變。在B型曲線中，良性病灶和惡性病灶有較大的重疊，不能有效的診斷。

DWI是運(yùn)用乳腺組織內(nèi)水分子運(yùn)動(dòng)特征進(jìn)行成像，可有效反映組織的微觀結(jié)構(gòu)。惡性腫瘤的組織間隙少，細(xì)胞密度高，水分子運(yùn)動(dòng)受限，擴(kuò)散能力差，從而影響DWI的ADC值，造成了惡性腫瘤的ADC值較良性病灶的低。國(guó)內(nèi)外研究證實(shí)當(dāng)ADC值選取1.2×10-3mm2/s作為界定標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，可較有效區(qū)分良性腫瘤和惡性腫瘤。在本研究中，選取ADC值1.2×10-3mm2/s作為區(qū)分乳腺組織的良惡性，P＜0.05，表明DWI區(qū)分乳腺癌的良惡性具有統(tǒng)計(jì)學(xué)的意義。ADC值表明其敏感度（86.7%）較好，可有效鑒別惡性腫瘤，特異性（61.1%）較差，不能有效的鑒別良性腫瘤，良性腫瘤的ADC值差異較大。

本研究中，將核磁共振的DCE和DWI技術(shù)兩者聯(lián)合運(yùn)用后，可以有效提高乳腺病變的準(zhǔn)確性。兩者聯(lián)用敏感度達(dá)到96.7%，特異度有效提升，增加到83.3%（TIC 50%，ADC 61.1%）更加準(zhǔn)確的診斷乳腺病變良惡性。在準(zhǔn)確度，陽(yáng)性預(yù)測(cè)值和陰性預(yù)測(cè)值方面同樣都具有顯著性提升，有效地降低了假陽(yáng)性和假陰性例子的發(fā)生。

MR的TIC和ADC聯(lián)合運(yùn)用鑒別乳腺腫瘤的良惡性，敏感度更高，大幅改善了單 一方法特異性較差的缺陷。同時(shí)，假陽(yáng)性和假陰性的案例錯(cuò)誤顯著減少。本研究將兩種MR技術(shù)聯(lián)合運(yùn)用，以手術(shù)病理結(jié)果為標(biāo)準(zhǔn)，診斷乳腺癌變的良惡性，顯著提高了乳腺癌診斷的準(zhǔn)確性，減少了漏診率 和誤診率，為女性乳腺癌的鑒別提供了良好的鑒別方法，保障了患者的生命和生活的質(zhì)量。

[1]劉麗媛.女性乳腺癌危險(xiǎn)因素及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的流行病 學(xué)研究[D].濟(jì)南:山東大學(xué),2015.

[2]鄭少燕,林黛英,曾向廷,等.非腫塊型強(qiáng)化乳腺癌的MR診斷及鑒別診斷[J].影像診斷與介入放射學(xué),2016,(1):29-34.

[3]趙毅,鄧鑫.乳腺癌分子分型與治療策略[J].中國(guó)實(shí)用外科雜志,2015,(7):704-708.

[4]何永勝.磁共振多參數(shù)成像技術(shù)對(duì)乳腺癌診斷效能評(píng)價(jià)[D].合肥:安徽醫(yī)科大學(xué),2015.

[5]黃麗娟.基于DCE-MRI影像的乳腺癌新輔助化療療效預(yù)測(cè)的研究[D].杭州:杭州電子科技大學(xué),2015.

[6]周禮金,李曉杰,紀(jì)婷.磁共振動(dòng)態(tài)增強(qiáng)VIEWS及彌散加權(quán)成像DWI在乳腺癌保乳術(shù)前評(píng)估的價(jià)值[J].中國(guó)CT和MRI雜志,2015,13(5):74-76.

[7]Chen X,Chen H,Dai M,et al.Plasma lipidomics profiling identified lipid biomarkers in distinguishing early-stage breast cancer from benign lesions[J].Oncotarget,2016,7(24):36622-36631.

[8]Bastos EP,Brentani H,Pereira CA,et al.A Set of miRNAs,Their Gene and Protein Targets and Stromal Genes Distinguish Early from Late Onset ER Positive Breast Cancer[J].PLoS One,2016,11(5):e154325.

[9]Botsikas D,Kalovidouri A,Becker M,et al.Clinical utility of 18F-FDG-PET/MR for preoperative breast cancer staging[J].Eur Radiol,2016,26(7):2297-2307.

[10]Li H,Zhu Y,Burnside ES,et al.MR Imaging Radiomics Signatures for Predicting the Risk of Breast Cancer Recurrence as Given by Research Versions of MammaPrint,Oncotype DX,and PAM50 Gene Assays[J].Radiology,2016,281(2):382-391.

[11]O’Flynn EA,Blackledge M,Collins D,et al. Evaluating the diagnostic sensitivity of computed diffusion-weighted MR imaging in the detection of breast cancer[J].J Magn Reson Imaging,2016, 44(1):130-137.

[12]Iacconi C,Galman L,Zheng J,et al.Multicentric Cancer Detected at Breast MR Imaging and Not at Mammography: Important or Not?[J].Radiology,2016,279(2):378-384.

Clinical Effectiveness of Application of Combination of MR Dynamic Contrast-Enhanced Time Intensity Curve and Diffusion Weighted Imaging in Breast Cancers

ObjectiveTo investigate the clinical effectiveness of application of combination of MR dynamic contrast-enhanced TIC and diffusion weighted imaging in breast cancers.Methods48 cases of patients with breast cancer were screened by using MR dynamic contrast-enhanced (DCE) and diffusion weighted imaging (DWI). TIC, ADC and the combination of these two were compared.ResultsIt was of statistically significant difference to evaluate the benign and malignant breast tumors by using TIC (P＜0.05). When b=1000 s/mm2and ADC=1.20×10-3mm2/s, it was of statistically signif cant difference to diagnose the malignant tumor with the method of DWI (P＜0.05). When TIC curves and ADC values were combined to evaluate the malignant breast cancers, the sensitivity, specif city, positive predictive value, negative predictive value and accuracy were 96.7%, 83.3%, 90.6%, 93.7% and 91.6%.ConclusionIt is helpful to diagnose the malignant and benign breast tumors by using the combination of TIC and DWI.

breast cancer; dynamic contrast-enhanced; TIC; DWI; ADC value

ZHU Mo, WANG Xi-ming, HU Su, HAO Guang-yu, HAO Zheng-mei, HU Chun-hong, YANG Ling
Department of Radiology, the First Aff liated Hospital of Soochow University, Suzhou Jiangsu 215006, China

R445.2；R737.9

B

10.3969/j.issn.1674-1633.2016.12.016

1674-1633(2016)12-0066-03

2016-05-16

2016-06-23

楊玲，副主任醫(yī)師。研究方向：中樞神經(jīng)、乳腺影像學(xué)診斷。

通訊作者郵箱：jsyangling@163.com