王巍巍
(河北省邯鄲市中心醫(yī)院,河北 邯鄲 056000)
磁共振成像技術(shù)MRI在乳腺腫瘤術(shù)前分期中的應(yīng)用價(jià)值評(píng)價(jià)
王巍巍
(河北省邯鄲市中心醫(yī)院,河北 邯鄲 056000)
目的探討磁共振成像MRI在乳腺腫瘤術(shù)前分期鑒別中的應(yīng)用價(jià)值。方法 選取我院2015年1月~2016年1月收治的行磁共振動(dòng)態(tài)對(duì)比增強(qiáng)掃描(Dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)的乳腺占位病變患者60例,患者在MRI掃描前均未行手術(shù)或穿刺活檢,掃描后經(jīng)手術(shù)或穿刺活檢取病灶組織,由病理證實(shí)良性病灶39個(gè)(良性組),惡性病灶28個(gè)(惡性組);對(duì)兩組病變的MRI-DWI參數(shù)(D值、D*值和f值)進(jìn)行比較,分析MRI DWI 參數(shù)(D值、D*值和f值)診斷乳腺術(shù)前分期病變的診斷效能。結(jié)果 兩組病變MRI DWI 參數(shù)比較,惡性組的D值顯著低于良性組(P<0.05),惡性組的f值顯著高于良性組(P<0.05),兩組病變的D*值無顯著差異(P>0.05);MRI DWI 參數(shù)鑒別乳腺術(shù)前分期病變的診斷效能較高。結(jié)論 磁共振成像MRI在乳腺腫瘤術(shù)前分期鑒別中的診斷效能較高,具有較高的臨床應(yīng)用價(jià)值,值得在臨床上推廣應(yīng)用。
磁共振;擴(kuò)散加權(quán)成像MRI;乳腺腫瘤;術(shù)前分期
乳腺腫瘤是臨床上常見的女性疾病之一,對(duì)女性的健康與生命安全造成了巨大的威脅,同時(shí)對(duì)患者的生活質(zhì)量也產(chǎn)生了較大的影響。隨著磁共振技術(shù)的發(fā)展與進(jìn)步,其在乳腺腫瘤的早期檢查與診斷中的應(yīng)用越來越廣泛,其中應(yīng)用最廣泛的則是DCE-MRI,其診斷敏感性可高達(dá)90%左右,對(duì)乳腺腫瘤高危人群來說是最敏感的篩查手段[1]。但其缺點(diǎn)在于特異性相差較大,因此需要擴(kuò)散加權(quán)成像(diffusion weighted imaging,DWI)作為補(bǔ)充檢查手段[2]。本文主要探討磁共振成像MRI在乳腺腫瘤術(shù)前分期鑒別中的應(yīng)用價(jià)值,具體報(bào)道如下。
選取我院2015年1月~2016年1月收治的行磁共振動(dòng)態(tài)對(duì)比增強(qiáng)掃描的乳腺占位病變患者60例,均為女性患者,最低年齡34歲,最高年齡68歲,平均年齡(49.1±2.5)歲?;颊咴贛RI掃描前均未行手術(shù)或穿刺活檢,掃描后經(jīng)手術(shù)或穿刺活檢取病灶組織,由病理證實(shí)良性34例,病灶39個(gè)(良性組),其中導(dǎo)管內(nèi)乳頭狀瘤15例,纖維腺瘤19例。惡性26例,病灶28個(gè)(惡性組),其中浸潤(rùn)性小葉腫瘤2例,浸潤(rùn)性導(dǎo)管腫瘤15例,導(dǎo)管原位腫瘤9例。所有患者常規(guī)掃描乳腺內(nèi)病灶直徑均≥1.0 cm,且患者均簽署知情同意書。
MRI掃描選用GE Signa 750 3.0T MRI掃描儀,8通道乳腺專用相控陣表面線圈?;颊呦刃谐R?guī)掃描,取俯臥位,雙乳在線圈內(nèi)自然下垂。常規(guī)掃描序列:雙乳軸位T1W(TR169ms,TR2.5ms)、T2W(TR3500ms,TE69ms),F(xiàn)OV340 mm×340 mm,層間距0.4 mm,層厚4 mm,激勵(lì)2次。MRI-DWI掃描采用脂肪抑制技術(shù),TR6500ms,TE62ms,層間距0.8 mm,層厚4 mm,多b值DWI參數(shù):選擇0、10、20、50、100、200、400、800、1200 s/mm2共9個(gè)b值。DCE-MRI掃描采用Vibe技術(shù),共掃描8期,1期行蒙片掃描,7期行增強(qiáng)掃描,對(duì)比劑使用Gd-DTPA,劑量為0.1 mmol/kg。圖1為T1灌注參數(shù)圖,圖2為病理掃描圖。
圖1 右乳下部結(jié)節(jié)灶
圖2 病理掃描(浸潤(rùn)性導(dǎo)管腫瘤1級(jí))
將DCE-MRI圖像原始數(shù)據(jù)傳至GE AW4.4進(jìn)行分析,觀察病變形態(tài),在強(qiáng)化最明顯的實(shí)質(zhì)部位,選取病灶最大層面,原則上要盡量避開出血、囊變和壞死區(qū),勾畫感興趣區(qū)(ROI),由MITK-Diffusion軟件計(jì)算MRI相關(guān)參數(shù),包括灌注分?jǐn)?shù)值(f值)、真彌散系數(shù)值(D值)和假彌散系數(shù)值(D*值)。所有影像均由資深放射科醫(yī)師進(jìn)行閱片,以上所有指標(biāo)均測(cè)量3次,取3次測(cè)量數(shù)據(jù)的平均值。
對(duì)所得數(shù)據(jù)資料全部采用SPSS 18.0統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,計(jì)數(shù)資料采用x2檢驗(yàn),計(jì)量資料采用t檢驗(yàn)。當(dāng)P<0.05時(shí),差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
惡性組的D值顯著低于良性組,惡性組的f值顯著高于良性組,差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05);兩組病變的D*值無顯著差異,差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05)。具體見表1。
表1 兩組病變MRI DWI 參數(shù)比較(±s)
表1 兩組病變MRI DWI 參數(shù)比較(±s)
D值(×10-3s/mm2) f值(%) D*值(×10-3s/mm2)良性組 1.33±0.25 7.01±2.13 6.53±1.02惡性組 0.95±0.19 8.97±2.01 7.88±1.54 x2 2.44 2.93 1.29 P<0.05 <0.05 >0.05
MRIDWI參數(shù)(D值、D*值和f值)對(duì)應(yīng)的特異性、敏感性和準(zhǔn)確性均較高,具體見表2。
表2 MRI DWI 參數(shù)鑒別乳腺術(shù)前分期病變的診斷效能
乳腺病變是女性組織病變中較為常見的一種,一旦病變發(fā)生腫瘤癥的可能性很大。乳腺腫瘤是高度分子異質(zhì)性疾病,經(jīng)組織學(xué)分類及解剖學(xué)分期已無法滿足現(xiàn)階段的診治需求[4]。雷振等[5]首先研究乳腺腫瘤的基因表達(dá),同時(shí)提出了乳腺腫瘤分子分型這一概念。以HER-2表達(dá)、PR及ER進(jìn)行測(cè)定劃分分子分型已經(jīng)成為判斷腫瘤預(yù)后、預(yù)測(cè)腫瘤治療反應(yīng)的重要指標(biāo),同時(shí)為腫瘤的診治提供了可靠依據(jù)[6]。目前,傳統(tǒng)上主要以彩色多普勒超聲診斷為主,該診斷方式能夠清楚地觀察到腫瘤的位置、回聲、血流運(yùn)行情況等,然而受到分辨率低的影響,對(duì)直徑較小的腫塊診出率相對(duì)較低,會(huì)增加疾病的誤診或漏診的幾率[7]。目前,傳統(tǒng)上主要以彩色多普勒超聲診斷為主,該診斷方式能夠清楚地觀察到腫瘤的位置、回聲、血流運(yùn)行情況等,然而受到分辨率低的影響,對(duì)直徑較小的腫塊診出率相對(duì)較低,會(huì)增加疾病的誤診或漏診的幾率[8]。目前對(duì)乳腺腫瘤的治療仍然沒有突破性的進(jìn)展,早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療仍是關(guān)鍵。
核磁共振技術(shù)是近年來發(fā)展較快、進(jìn)步較大的一種影像學(xué)檢查手段,其對(duì)組織病變的診斷具有較好的鑒定效果[9]。傳統(tǒng)的單指數(shù)DWI受到微循環(huán)灌注和組織內(nèi)水分子擴(kuò)散兩種因素的影響,在診斷乳腺占位病變的術(shù)前分期時(shí)結(jié)果可能會(huì)出現(xiàn)重疊,而體素內(nèi)不相干運(yùn)動(dòng)(intravoxel incoherent motion,MRI)則可以很好地避免這兩種因素的影響,使病變內(nèi)部的情況得到更好的反映[10]。
本文的不足之處在于只簡(jiǎn)單比較了兩組病變MRI DWI參數(shù)以及對(duì)MRI DWI 參數(shù)鑒別乳腺術(shù)前分期病變的診斷效能進(jìn)行了簡(jiǎn)單的分析,而沒有對(duì)DCE-MRI繪制病灶的時(shí)間-信號(hào)強(qiáng)度曲線,也沒有以病理結(jié)果為金標(biāo)準(zhǔn)繪制ROC曲線,因此而無法得到TIC類型的診斷效能和ADC值在兩種病變中是否存在差異。
本文通過研究結(jié)果顯示,MRI的DWI參數(shù)中的D值和f值在良、惡性病變中的差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05),且對(duì)乳腺術(shù)前分期病變的診斷效能也較高,在乳腺病變的術(shù)前分期診斷中有較高的應(yīng)用價(jià)值。
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ISSN.2095-8242.2017.053.10429.02
本文編輯:吳 衛(wèi)