高才良，樂暾，蔡福玲，曾文兵，鄔山，管川江，楊染，汪明全

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動態(tài)增強(qiáng)MRI及擴(kuò)散加權(quán)成像對乳腺癌的診斷價值研究進(jìn)展

高才良1，樂暾1，蔡福玲2*，曾文兵1，鄔山2，管川江1，楊染1，汪明全1

[摘要]乳腺疾病若能早期發(fā)現(xiàn)，并及時做出準(zhǔn)確的診斷，就可同時減輕患者心理、生理上承受的痛苦。動態(tài)增強(qiáng)MR成像技術(shù)及MR擴(kuò)散加權(quán)成像在乳腺病變中的診斷價值越來越受到人們的關(guān)注，作者就其對乳腺癌的診斷價值研究進(jìn)展進(jìn)行綜述。

[關(guān)鍵詞]乳腺腫瘤；磁共振成像；彌散磁共振成像

重慶三峽醫(yī)藥高等?？茖W(xué)?？蒲忻缙怨こ添椖抠Y助(編號：2014mpxz17)

作者單位：

1. 重慶三峽中心醫(yī)院放射科，重慶404000

2. 重慶三峽醫(yī)藥高等專科學(xué)校，重慶404000

蔡福玲，E-mail：332625851@qq.com

接受日期：2016-01-23

高才良, 樂暾, 蔡福玲, 等. 動態(tài)增強(qiáng)MRI及擴(kuò)散加權(quán)成像對乳腺癌的診斷價值研究進(jìn)展. 磁共振成像, 2016, 7(3): 235-240.

2011年美國癌癥協(xié)會統(tǒng)計數(shù)字顯示，乳腺癌已成為全球女性最常見的癌癥，占女性所患癌癥的23%，病死率僅次于肺癌[1]。我國乳腺癌近年來以2%～7%的速度遞增，發(fā)病率已位列女性惡性腫瘤的首位，成為影響女性健康的主要疾病之一[2]。若能早期發(fā)現(xiàn)，并及時做出準(zhǔn)確的臨床診斷，就可減輕乳腺疾病患者心理上、生理上承受的痛苦。隨著乳腺M(fèi)RI (magnetic resonance imaging，MRI)技術(shù)的不斷發(fā)展，MRI以其無創(chuàng)、無輻射、軟組織分辨能力高及MR功能成像可以反映組織生理功能和生理代謝信息等優(yōu)點(diǎn)，在診斷乳腺疾病中的應(yīng)用逐年增多，且目前是診斷乳腺病變最敏感的影像學(xué)方法[3-4]。雖對乳腺病變具有高度敏感性的傳統(tǒng)MRI方法已經(jīng)受到人們的關(guān)注，但其特異性卻一般。由于乳腺良惡性病變增殖方式明顯不同，微血管密度存在差異。可以提供有關(guān)病灶形態(tài)學(xué)和功能性改變等豐富信息的乳腺動態(tài)增強(qiáng)MRI技術(shù)[5]，及有助于提高乳腺病變診斷的準(zhǔn)確性的擴(kuò)散加權(quán)成像(diffusion weighted imaging, DWI)技術(shù)[5-6]便受到人們的青睞。

1 動態(tài)增強(qiáng)MRI (dynamic contastenhancement MRI，DCE-MRI) 對乳腺癌的診斷價值

DCE-MRI是對被檢部位進(jìn)行連續(xù)多時相的信號采集，獲得病變形態(tài)學(xué)特征、病變興趣區(qū)時間-信號強(qiáng)度曲線(time-signal intensity curves，TIC) 及相應(yīng)參數(shù)值[7]。在多種MR脈沖序列中，DCEMRI以及由其繪制形成的TIC被認(rèn)為是一個發(fā)現(xiàn)與診斷乳腺病變的主要技術(shù)。由于乳腺良惡性病變增殖方式明顯不同，微血管密度存在差異。惡性腫瘤呈浸潤性、快速生長，增強(qiáng)掃描表現(xiàn)為邊緣不規(guī)則、強(qiáng)化不均勻的分葉狀腫塊，部分邊緣見線狀或毛刺征，以向心性強(qiáng)化方式為主。良性病變膨脹性、緩慢生長，增強(qiáng)掃描表現(xiàn)為邊緣光整、強(qiáng)化均勻的腫塊，部分內(nèi)部見分隔樣不強(qiáng)化，以離心性強(qiáng)化方式為主[8]。但是單純形態(tài)學(xué)評價乳腺腫瘤良惡性價值有限。

乳腺腫瘤新生血管的形成，加大的微血管密度、腫瘤血管通透性的增加及細(xì)胞外間隙的增大和病灶動態(tài)增強(qiáng)時的強(qiáng)化程度有關(guān)[9]。與正常的組織結(jié)構(gòu)對比發(fā)現(xiàn)，腫瘤病變血管具有更高的通透性導(dǎo)致腫瘤細(xì)胞外間隙的擴(kuò)大，而惡性級別越高，細(xì)胞外間隙就越大。不同類型的乳腺癌因其病理基礎(chǔ)的不同，增強(qiáng)模式不完全相同。Takeda等[10]對乳腺癌的動態(tài)增強(qiáng)模式進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)不同病理亞型的浸潤性乳腺癌的動態(tài)強(qiáng)化曲線并不相同，如導(dǎo)管內(nèi)乳頭狀癌的峰值強(qiáng)化較早出現(xiàn)，而硬癌的峰值強(qiáng)化則較晚出現(xiàn)。單憑肉眼判定病變增強(qiáng)的強(qiáng)化程度及消退會與實際測量出的值存有較大的誤差，因而主張繪制TIC來評估病變增強(qiáng)的動態(tài)變化過程[11]。TIC是病灶血液灌注和流出等多種因素的綜合反映。TIC可以直觀地、準(zhǔn)確地反映病灶強(qiáng)化前后的動態(tài)變化特征，在臨床實踐工作中是一個能夠反映出病灶血供情況的最佳指標(biāo)。不同病理類型乳腺癌可能具有不同的強(qiáng)化曲線，動態(tài)曲線可以為其組織病理的鑒別提供一定的參考。國內(nèi)外研究[12-13]發(fā)現(xiàn)TIC鑒別診斷乳腺疾病具有較高的敏感性和特異性。且國內(nèi)外文獻(xiàn)對 TIC類型及其與乳腺良惡性病變的相關(guān)性研究結(jié)論已趨于統(tǒng)一[14-16]，故應(yīng)用較為廣泛。即良性病變以Ⅰ型曲線為主，惡性病變以Ⅲ型曲線為主，而Ⅱ型曲線在良惡性病變中有重疊。動態(tài)增強(qiáng)不同時相減影技術(shù)有利于惡性腫瘤的檢出及腫瘤血管的顯示，與TIC等相結(jié)合能提高乳腺DCEMRI診斷特異性[17]。有學(xué)者進(jìn)行Meta分析后認(rèn)為，考慮到MR動態(tài)增強(qiáng)模式和病灶的形態(tài)學(xué)變化，乳腺M(fèi)RI在乳腺病變的檢測方面具有90%的敏感性和72%的特異性[18]。

亦據(jù)周娟等[19]報道，動態(tài)增強(qiáng)MRI表現(xiàn)對新輔助化療(neoadjuvant chemotherapy，NAC)后乳腺癌殘余病灶的診斷有較高的敏感性和準(zhǔn)確性。乳腺癌NAC治療后，腫瘤內(nèi)血流顯著降低，其強(qiáng)化模式發(fā)生改變。在DCE-MRI上，如乳腺癌患者對NAC有效，一方面形態(tài)學(xué)上可表現(xiàn)為腫瘤體積縮?。涣硪环矫婺[瘤強(qiáng)化程度減低，TIC類型發(fā)生變化，由流出型轉(zhuǎn)變?yōu)槌掷m(xù)性。另有學(xué)者通過DCE-MRI定量分析參數(shù)[如對比劑轉(zhuǎn)運(yùn)常數(shù)(Ktrans)等]對NAC的療效進(jìn)行預(yù)測和評估，發(fā)現(xiàn)一到兩個周期的NAC治療后，Ktrans值下降[20]，預(yù)示治療有效；而持續(xù)為高Ktrans值，預(yù)示患者對NAC不敏感，可早期為此類病人選擇最佳治療方案。

由于乳腺良惡性病變的動態(tài)強(qiáng)化特征具有差異性。乳腺的大部分惡性病灶呈早期快速強(qiáng)化，而良性病灶則呈緩慢延遲強(qiáng)化或者不強(qiáng)化，因此反映病變對順磁性對比劑攝取過程的量化參數(shù)早期強(qiáng)化率可以用來鑒別良惡性病變。由于惡性病灶通常比良性病灶強(qiáng)化得更快、更明顯，所以早期強(qiáng)化率一度被當(dāng)作鑒別診斷乳腺良惡性病變的一個標(biāo)準(zhǔn)。然而，隨著臨床經(jīng)驗的不斷豐富，人們發(fā)現(xiàn)有相當(dāng)數(shù)量的良性增生性病變、以及良性實性腫瘤表現(xiàn)出了與惡性病灶有相似的早期強(qiáng)化率，從而降低了早期強(qiáng)化率鑒別乳腺良惡性病變的特異性。乳腺癌是血管依賴性腫瘤，以往的乳腺M(fèi)R的研究多是基于動態(tài)增強(qiáng)的定性分析、半定量分析。定性分析是觀察不同類型的TIC，但良惡性病變均可表現(xiàn)為II型曲線，有一定重疊。半定量分析是運(yùn)用常規(guī)的多期動態(tài)增強(qiáng)掃描序列，完成雙乳掃描時間分辨率較低，或者在高時間分辨率下僅能夠完成腫瘤區(qū)的局部灌注，較為局限。且不能反映組織對比劑濃度，因此半定量參數(shù)不能準(zhǔn)確反映MR含釓對比劑引起組織增強(qiáng)的病理生理過程。T1WI的DCE-MRI利用異常的腫瘤微循環(huán)系統(tǒng)，動態(tài)監(jiān)測對比劑在體內(nèi)的吸收、代謝等藥代動力學(xué)過程，獲得直接代表造影劑濃度的定量參數(shù)。這種定量動態(tài)增強(qiáng)MR檢查是功能成像的一種，通過一定的藥代動力學(xué)模型計算出動態(tài)增強(qiáng)定量參數(shù)，在體分析病變新生血管變化，對病變性質(zhì)做出定量判斷，使判斷結(jié)果更為客觀。Medeiros等[21]和李瑞敏等[22]研究顯示Ktrans、Kep在乳腺病變診斷與鑒別診斷中具有可行性，其參數(shù)的完全量化，為反映良惡性病變中血管生成的差異、良惡性病變的鑒別提供了更好、更客觀的方法。

2 MR DWI對乳腺癌的診斷價值

DWI技術(shù)是一種能活體評價組織水分子擴(kuò)散程度的無創(chuàng)性方法，能反映局部微結(jié)構(gòu)中水的自由擴(kuò)散程度。DWI使MRI 成像對人體的研究深入到細(xì)胞水平的微觀世界，反映人體組織細(xì)胞內(nèi)外水分子的轉(zhuǎn)運(yùn)情況[23]。DWI能夠反映出如灌注、擴(kuò)散等組織特性，然而這些特性受細(xì)胞結(jié)構(gòu)、水腫、纖維化和壞死等情況的影響[24]。已有研究證明，DWI在乳腺良惡性病變的鑒別診斷方面具有重要意義[24-25]，并為計算表觀系數(shù)(apparent diffusion coefficient，ADC)值提供依據(jù)[26]。乳腺M(fèi)R中的DWI應(yīng)用已較為成熟，DWI是活體內(nèi)檢查水分子活動自由度的一種方法，ADC值取決于水分子運(yùn)動擴(kuò)散的程度，ADC值越低，水分子運(yùn)動擴(kuò)散越緩慢，DWI信號也就越高。細(xì)胞是腫瘤病理分級的重要指標(biāo)[27]。無論是良性還是惡性的乳腺腫瘤，都較周圍正常的乳腺組織具有更多的細(xì)胞，從而造成腫瘤組織中水分子擴(kuò)散受限，這是DWI可以用來進(jìn)行腫瘤成像的理論基礎(chǔ)[28]。在腫瘤的發(fā)生、進(jìn)展過程中，隨著腫瘤細(xì)胞密度的加大，細(xì)胞外體積分?jǐn)?shù)就會降低，從而導(dǎo)致了 ADC值的降低。即腫瘤細(xì)胞的密度與ADC值呈負(fù)相關(guān)性[29-30]。乳腺腫瘤的級別不同就導(dǎo)致ADC值具有差異性，ADC值就能夠作為區(qū)別腫瘤級別的重要參考因素。惡性腫瘤細(xì)胞和血管密度高、細(xì)胞外容積減少，大分子物質(zhì)對水分子的吸附作用增強(qiáng)及細(xì)胞生物膜的限制作用等因素使得惡性腫瘤內(nèi)的水分子擴(kuò)散受限。國內(nèi)為文獻(xiàn)[31-32]研究指出乳腺癌惡性程度越高，單位面積內(nèi)乳腺腺管結(jié)構(gòu)數(shù)量就越多、細(xì)胞密度就越大及細(xì)胞異形性就越顯著，細(xì)胞核漿比就越大，細(xì)胞外容積就越小，水分子擴(kuò)散受限就越顯著，導(dǎo)致ADC值越低。現(xiàn)已證實ADC值對乳腺良惡性病變鑒別有較高的敏感性和特異性[33]。Chen等[34]對2009年以前利用DWI定量評價的615個良性乳腺病灶及349個惡性乳腺病灶行Meta分析認(rèn)為定量DWI較DCE-MRI鑒別乳腺良惡性病變的特異度要高。

由于乳腺癌是一種異質(zhì)性很強(qiáng)的腫瘤，有著其特異的生物學(xué)特征和多種治療療效，DWI在對乳腺癌NAC早期療效的準(zhǔn)確評價中的價值也不容忽視。文獻(xiàn)報道ADC值的變化可以早期評價乳腺癌患者NAC療效[35-36]。Shin等[37]研究顯示，ADC值是化療前能作為預(yù)測NAC療效的惟一指標(biāo)，病理完全緩解(pathological complete responsse，PCR)組化療前ADC值明顯比非PCR組低，并指出NAC后ADC的改變更能準(zhǔn)確地判斷NAC的療效。高影等[38]也指出，乳腺癌病灶初始ADC值及NAC后早期ADC值變化可以作為預(yù)測乳腺癌對NAC敏感性和化療早期評價乳腺癌敏感性的指標(biāo)。Atuegwu等[39]學(xué)者通過聯(lián)合MR DWI技術(shù)和Logistic細(xì)胞生長模型，測得細(xì)胞增殖和細(xì)胞凋亡比率值，成功地對NAC早期療效進(jìn)行評價，其敏感性和特異性分別為82.4%、72.7%。這可能是有效的NAC會誘導(dǎo)腫瘤細(xì)胞的凋亡、壞死從及腫瘤新生血管的減少，從而導(dǎo)致NAC早期階段細(xì)胞水腫、崩解、活動性喪失。

都認(rèn)為ADC值為診斷提供了更多的有效的信息，是乳腺檢查中必不可少的序列[40]。但是 DWI序列有弱點(diǎn)，易受干擾，金屬對其影響比較大，信噪比差、易變形、容易漏診小病灶、測量的準(zhǔn)確性受主觀因素限制等。也有研究發(fā)現(xiàn)以下因素會影響ADC值，如MR機(jī)器、序列參數(shù)、b值、臨床特點(diǎn)及腫瘤生物學(xué)特征等[41-42]。乳腺作為一種腺體器官，在不同年齡階段、個體、月經(jīng)周期等都有一定的差異，且不同的掃描儀器和掃描參數(shù)對ADC值也有一定的影響，就有學(xué)者提出可部分消除ADC值的個體差異的相對ADC (rADC)值，即同時測量病灶及對側(cè)相應(yīng)部位的ADC值，然后計算出的rADC值。王遠(yuǎn)梅等[43]報道，rADC值較ADC值對乳腺良惡性病變有更好的診斷效能。國外Ei Khouli等[44]也有過相仿的報道。亦有學(xué)者認(rèn)為常規(guī)的單b值單指數(shù)模型DWI是以線性擬合模型為基礎(chǔ)的，所以利用單b值單指數(shù)模型算出的ADC值不能完全體現(xiàn)組織生理學(xué)行為，這用來計算精確的ADC值是困難的。多b值DWI序列設(shè)置簡單，其通過掃描一系列的b值，并經(jīng)過基于體素內(nèi)不相干運(yùn)動(IVIM)理論的雙指數(shù)模型分析，將水分子擴(kuò)散和血液灌注分離開。一方面，其能準(zhǔn)確的測量水分子擴(kuò)散。由于剔除了血液灌注的影響，其計算得出的純擴(kuò)散系數(shù)(D值)較傳統(tǒng)的ADC值更能反映水分子真實擴(kuò)散狀態(tài)，診斷腫瘤良惡性效能更大。另外，也能反映出病變血流灌注的信息，無需造影劑的條件下就能其得到相對應(yīng)的灌注參數(shù)：灌注相關(guān)擴(kuò)散系數(shù)(D*值)及微血管內(nèi)容量分?jǐn)?shù)(f值)。

由于不同人體及所選感興趣區(qū)(ROI)值不同，所得ADC值就會增加系統(tǒng)性誤差，實驗結(jié)果的可重復(fù)性差，因此難以獲得定性診斷的統(tǒng)一指標(biāo)。Yuen等[45]為了盡可能統(tǒng)一ROI值，故將其人為設(shè)定為圓形或橢圓形，這種方法在臨床上已被廣泛采用。臨床上，一般根據(jù)腫瘤大小設(shè)定ROI，略小于腫瘤即可，要避開壞死病灶。這種根據(jù)病灶大小設(shè)定ROI 的常規(guī)方法，雖然操作簡單，腫瘤形態(tài)和面積易于確認(rèn)，也可以避開肉眼所見的壞死和囊變區(qū)域，然而腫瘤形態(tài)多不規(guī)則，內(nèi)部構(gòu)成也較為復(fù)雜，若病灶是非腫塊樣強(qiáng)化，其空間分布就會不同，確定ROI時不能完全避開壞死組織或正常腺體，所得數(shù)值就會產(chǎn)生誤差，使得后處理軟件測量所得的ADC平均值不能充分反映病變特性。對于惡性病灶而言，所得ADC值會偏高，其診斷效能會下降。乳腺癌腫瘤內(nèi)微血管密度、血管內(nèi)皮生長因子表達(dá)等原因，導(dǎo)致乳腺腫瘤細(xì)胞生長速度不同，引起不同區(qū)域乳腺腺管數(shù)量、核多形性異形性及核分裂像數(shù)目不等，從而造成腫瘤內(nèi)部不同區(qū)域水分子擴(kuò)張受限程度不一致。Hirano等[46]指出病灶內(nèi)ADC最大值和最小值分別反映的是細(xì)胞最疏松的區(qū)域和最密集的區(qū)域，加上腫瘤病灶內(nèi)不同區(qū)域纖維化、微小壞死灶等因素的影響，特別是對ADC最大值的影響，導(dǎo)致ADC均值對腫瘤病理的特性反映存有一定差異。另外，由于非腫塊樣強(qiáng)化病灶的形態(tài)特殊型決定其ADC值測量很難真正代表病灶真實的ADC值特征。ADC還受細(xì)胞的密度、細(xì)胞的排列方式、細(xì)胞外容積、細(xì)胞漿比、細(xì)胞膜的結(jié)構(gòu)、大分子物質(zhì)的吸附作用等多種因素的影響。Imamura等[47]的研究顯示，動態(tài)增強(qiáng)MRI血液動力學(xué)分析在鑒別表現(xiàn)為非腫塊樣強(qiáng)化的乳腺良惡性病變時并不可靠，而且表現(xiàn)為非腫塊樣強(qiáng)化的乳腺病變ADC值不能用來鑒別病變的良惡性。

3 DCE-MRI與DWI的聯(lián)合應(yīng)用對乳腺癌的診斷價值

DCE-MRI不僅能夠顯示病變的形態(tài)學(xué)特征，還能夠反映血供灌注的情況，使得其敏感性較高；但是其特異性不高，尤其Ⅱ型TIC曲線中良惡性病變重疊較多。王云蘭等[48]報道MR T1WI動態(tài)增強(qiáng)掃描對鑒別乳腺良惡性病變的敏感性較高，可達(dá)到90%以上，但特異性缺較低。乳腺良惡性病變TIC存在疊加是由于MRI對比劑(如Gd-DTPA)對乳腺腫瘤并無生物學(xué)特異性，其強(qiáng)化方式并不取決于腫瘤良惡性，而與微血管數(shù)量及分布有關(guān)。一般而言絕大多數(shù)乳腺癌為富血供腫瘤，少數(shù)為乏血供惡性病變，以及部分以纖維成分為主的小葉癌、導(dǎo)管癌等惡性病變MRI強(qiáng)化表現(xiàn)類似于良性病變；而少許纖維腺瘤、乳腺增生性病變(特別是嚴(yán)重的增生性病變)、乳腺炎癥等良性病變MRI強(qiáng)化表現(xiàn)類似于惡性病變。因此，DCEMRI應(yīng)聯(lián)合DWI進(jìn)行綜合分析來鑒別乳腺良惡性病變，以提高對乳腺病變診斷的特異性。而DWI主要缺點(diǎn)是圖像分辨率較低，尤其是病灶成分較為復(fù)雜或病灶較小時容易漏診，需結(jié)合動態(tài)增強(qiáng)。DCE-MRI聯(lián)合DWI，將進(jìn)一步提高乳腺M(fèi)RI檢查的敏感性和特異性[49]。國內(nèi)張培平等[50]和王永杰等[51]認(rèn)為，DCE-MRI聯(lián)合DWI對乳腺良惡性腫瘤的診斷有較高的準(zhǔn)確性，具有很高的臨床應(yīng)用價值，其敏感性、特異性、準(zhǔn)確性分別為95.6%、87.5%、91.5%。國外Yabuuchi等[52]學(xué)者通過DCE-MRI聯(lián)合DWI的診斷乳腺良惡性病變的敏感性、特異性、陽性預(yù)測值、陰性預(yù)測值、準(zhǔn)確性分別為92%、86%、97%、71%、91%。

乳腺疾病的發(fā)生、發(fā)展過程比較漫長。姜軍等[53]報道，乳腺結(jié)節(jié)平均需要7年時間才可以從出現(xiàn)到生長至體積達(dá)到可被影像檢查或臨床檢查發(fā)現(xiàn)的程度，而平均需要經(jīng)過8年時間乳腺才自發(fā)生不典型增生到形成原位癌。由于在不同乳腺疾病的發(fā)展過程中可出現(xiàn)各種組織結(jié)構(gòu)紊亂，呈現(xiàn)多種影像和病理表現(xiàn)；即使在同一種乳腺疾病的不同發(fā)展階段，其影像表現(xiàn)也可能不同。這就給乳腺疾病的臨床和影像診斷帶來了挑戰(zhàn)。故在臨床工作中如何早期發(fā)現(xiàn)乳腺病灶，并對其及時做出準(zhǔn)確的診斷，是我們目前需要首先解決的問題。

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Advances in the diagnostic values of DCE-MRI and DWI for breast cancer

GAO Cai-liang1, YUE Tun1, CAI Fu-ling2*, ZENG Wen-bing1, WU Shan2, GUAN Chuan-jiang1, YANG Ran1, WANG Ming-quan11Department of Radiology, Chongqing Three Gorges Central Hospital. Chongqing 404000, China
2Chongqing Three Gorges Medical College, Chongqing 404000, China

*Correspondence to: Cai FL, E-mail: 332625851@qq.com

Received 27 Dec 2015, Accepted 23 Jan 2016

ACKNOWLEDGMENTS Chongqing three gorges medical college scientific research nursery project funding (No: 2014mpxz17).

AbstractIf breast disease can be detected early and made timely and accurate diagnosis, it can simultaneously reduce patient psychological, physical suffering. The value of dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging and magnetic resonance diffusion weighted imaging in the diagnosis of breast lesions has drawn more and more attention, this paper reviewed the research progress on diagnosis of breast cancer.

Key wordsBreast neoplasms; Magnetic resonance imaging; Diffusion magnetic resonance imaging

DOI:10.12015/issn.1674-8034.2016.03.014

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

中圖分類號：R445.2；R737.9

收稿日期：2015-12-27

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