柏玉涵，李玉萍，彭紅芬，蔣瑋麗，張東友

（1.湖北省武漢市第一醫(yī)院 放射科，湖北 武漢 430022；2.中國人民解放軍第二六六醫(yī)院 放射科，河北 承德 067000）

乳腺M(fèi)RI乳腺影像報(bào)告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)（breast imaging reporting and data system, BI-RADS）是由美國放射學(xué)會（american college of radiology, ACR）組織編寫的一個(gè)國際專家共識（包括各種形態(tài)特征定義和圖解、乳腺M(fèi)RI檢查技術(shù)因素及動態(tài)曲線描述）。根據(jù)病灶結(jié)構(gòu)特征和動態(tài)增強(qiáng)曲線在鑒別良、惡性腫瘤的特點(diǎn)后，提出相應(yīng)的指導(dǎo)處理病灶原則。目的是對乳腺M(fèi)RI報(bào)告的用詞進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，幫助臨床醫(yī)師理解MRI報(bào)告和選擇處理方式，幫助不同研究之間的交流。本研究旨在評價(jià)乳腺M(fèi)RI BI-RADS分類對腫塊性乳腺病變的陽性預(yù)測價(jià)值（positive predictive value,PPV）；確定并證實(shí)腫塊性病變基于BI-RADS分類最具惡性預(yù)測價(jià)值MRI特點(diǎn)，并對乳腺腫塊性病變的動態(tài)增強(qiáng)磁共振（dynamic contrast enhanced magnetic resonance imaging, DCE-MRI）征象、功能磁共振成像（diffusion weighted imaging-apparent diffusion coefficient,DWI-ADC）值進(jìn)行分析，探討兩者聯(lián)合應(yīng)用對該類良、惡性病變診斷的價(jià)值，提高對BI-RADS乳腺腫塊性病變診斷的特異性和準(zhǔn)確性。

1 資料與方法

1.1 研究對象

選取2012年12月-2015年12月該院經(jīng)乳腺M(fèi)RI診斷為BI-RADS的腫塊性病變患者（180例，194個(gè)病灶），病變均經(jīng)DCE-MRI和DWI掃描，且得到手術(shù)或穿刺活檢病理證實(shí)。其中，年齡18～77歲，平均45歲。納入標(biāo)準(zhǔn)：①所有病例均有最終病理結(jié)果，獲取病理結(jié)果的方式包括活檢或手術(shù)；②符合實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的統(tǒng)一檢查程序和參數(shù)；③臨床報(bào)告給出BI-RADS分類預(yù)測和良、惡性預(yù)測；④MRI檢查前3個(gè)月未活檢或局部手術(shù)，避免血腫干擾。排除標(biāo)準(zhǔn)：①新輔助化療干擾；②其他原發(fā)惡性腫瘤或者系統(tǒng)性疾病。

1.2 檢查方法

MR HDXT 3.0T 4通道相控陣乳腺專用線圈，患者取俯臥位，雙乳自然懸垂。掃描序列包括：①橫軸位SE EPI/DWI，TR 8400 ms，TE 93.8 ms，并行采集因子 2，b值1 000 s/mm2，矩陣128×128，激勵次數(shù)（number of excitation，NEX）=2；②橫軸位脂肪抑制FSE/T2WI，化學(xué)飽和法脂肪抑制，TR/TE 4700 ms/78 ms，矩陣320×256，NEX=2，視野320 mm×320 mm，層厚4 mm，層間距 1 mm；③橫軸位 FSE/T1WI：TR/TE 500 ms/9 ms，NEX=2，視野320 mm×352 mm，矩陣320×224，層厚4 mm，層間距1 mm；④動態(tài)增強(qiáng)：采用體積成像乳房評估序列，TR 4.7 ms，TE 2.2 ms，矩陣320 mm×320 mm，層厚1.0 mm，176層橫軸位掃描。動態(tài)增強(qiáng)重復(fù)6次，每次掃描時(shí)間120 s（時(shí)間分辨率），其中第1次為預(yù)掃描，第1次掃描結(jié)束后經(jīng)肘靜脈團(tuán)注造影劑釓噴替酸葡甲胺，速度2 ml/s，按照0.1 mmol/kg給藥，注射后用20 ml生理鹽水沖刷。

1.3 圖像處理與分析

ADW4.5圖像處理工作站（美國GE公司）完成圖像處理：①時(shí)間-信號曲線（time-to-intensity curve,TIC）測量：第1增強(qiáng)時(shí)相強(qiáng)化率≥120%病灶均需測量TIC，測量感興趣區(qū)（region of interes, ROI）＜3個(gè)體素，ROI盡量小以避免部分容積效應(yīng)。體積較大病灶取多點(diǎn)測量，取最代表惡性的曲線納入計(jì)算。曲線分類參照KUHL等[1]劃分方式，但第2增強(qiáng)時(shí)相后強(qiáng)化率降低＞20%定義為廓清型曲線（Ⅲ型），掃描時(shí)間內(nèi)波動±20%者定義為平臺型曲線（Ⅱ型），持續(xù)強(qiáng)化＞20%定義為流入型曲線（Ⅰ型）；②ADC值測量：在b=1 000 mm2/s圖像上高于乳腺實(shí)質(zhì)信號和TIC測量病灶均進(jìn)行ADC測量，ROI＜3個(gè)體素。對較大病灶、同一病灶內(nèi)不同信號特征的部分均需多次測量，單個(gè)病灶多點(diǎn)測量時(shí)取最小值納入計(jì)算；③圖像分析：由2位有經(jīng)驗(yàn)MRI醫(yī)師采用雙盲法獨(dú)自閱片常規(guī)MRI圖像分析。腫塊性病變定義為腫塊性病變在三維空間上有明確的占位效應(yīng)，推壓周圍正常的乳腺或脂肪，單個(gè)腫塊性病變內(nèi)部不會夾雜脂肪或正常腺體組織。依據(jù)2013版最新修訂BI-RADS詞匯對每一個(gè)腫塊性病變進(jìn)行描述，腫塊形狀分為橢圓形、圓形及不規(guī)則形；邊緣描述分為清晰與不清晰（又分為毛刺與不規(guī)則）；內(nèi)部強(qiáng)化特征分為均勻強(qiáng)化、不均勻強(qiáng)化、邊緣強(qiáng)化及內(nèi)部分隔不強(qiáng)化；依據(jù)形狀是否規(guī)則、邊緣是否清楚將病變分為良、惡性。內(nèi)部強(qiáng)化、均勻強(qiáng)化及內(nèi)部分隔不強(qiáng)化歸為良性，不均勻及邊緣強(qiáng)化歸為惡性。TIC為Ⅰ型歸為良性組，Ⅱ型和Ⅲ型歸為惡性組。

1.4 病理學(xué)分析

穿刺或手術(shù)切除后的標(biāo)本，經(jīng)蘇木精-伊紅染色法和（或）免疫組織化學(xué)法染色后，由指定的乳腺病理學(xué)專家進(jìn)行診斷。

1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

數(shù)據(jù)分析采用SPSS 13.0統(tǒng)計(jì)軟件，以病理結(jié)果為金標(biāo)準(zhǔn)，計(jì)算各種成像參數(shù)診斷的PPV和Kappa值；采取多因素Logistic回歸分析各觀察指標(biāo)對腫塊良惡性的預(yù)測概率，以DWI-ADC值指標(biāo)、常規(guī)BI-RADSMRI、ADC+常規(guī)BI-RADS-MRI作為新變量，做ROC曲線，并計(jì)算曲線下面積。P＜0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 病例構(gòu)成

194個(gè)腫塊病變均經(jīng)穿刺或手術(shù)得到病理證實(shí)。其中，惡性125例，良性69例；125例惡性病灶，5例行穿刺活檢，21例行病灶局部切除，26例行局部擴(kuò)大切除，67例行單側(cè)乳腺全切，3例行雙側(cè)乳腺全切，另有3例處理方式未知；病理類型、BI-RADS分類及各分類PPV見表1。126個(gè)病灶劃為BI-RADS Ⅴ類，114例證實(shí)為惡性，21個(gè)病灶劃為BI-RADS Ⅳ類，6例證實(shí)為惡性；39例BI-RADSⅢ類病灶中5例病理證實(shí)為惡性。

2.2 各觀察指標(biāo)診斷效能

以病理結(jié)果為狀態(tài)變量，繪制ADC值ROC曲線，及ROC曲線下面積（AUC）為0.871，且對應(yīng)的良、惡性診斷最佳界值為1.18×10-3mm2/s。各種成像參數(shù)診斷PPV和Kappa值（見表2）。以病理結(jié)果為因變量，各種成像參數(shù)MR診斷結(jié)果（包括ADC值、形狀、邊緣、內(nèi)部強(qiáng)化及TIC類型）為自變量，進(jìn)行多因素Logistic回歸分析；以P≤0.05為選入變量標(biāo)準(zhǔn)，以P≥0.10為剔除變量標(biāo)準(zhǔn)，逐步排除統(tǒng)計(jì)學(xué)意義不大的觀察指標(biāo)，計(jì)算O^R值；各BI-RADS-MRI觀察指標(biāo)Logistic多因素回歸分析結(jié)果見表3?；貧w分析結(jié)果表明，ADC值、邊緣及TIC類型對乳腺良、惡性病變診斷能力較強(qiáng)（P＜0.05）。ADC值≤1.18×10-3mm2/s、邊緣毛刺征及TIC Ⅱ型和Ⅲ型為MRI診斷惡性乳腺腫塊性病變的危險(xiǎn)因素（P＜0.05）。

表1 MRI分級與病理的對應(yīng)關(guān)系

表2 各觀察指標(biāo)診斷效能

2.3 DWI-ADC值、常規(guī)BI-RADS MRI、ADC+常規(guī)BI-RADS MRI診斷效能比較

ADC+常規(guī)BI-RADS MRI ROC曲線下面積＞DWI-ADC值ROC曲線下面積＞常規(guī)BI-RADS MRI曲線下面積見表4和附圖。

表3 基于BI-RADS MRI觀察指標(biāo)Logistic回歸分析相關(guān)參數(shù)

表4 3種診斷指標(biāo)ROC曲線下面積比較

附圖 幾種不同診斷指標(biāo)ROC曲線

3 討論

乳腺M(fèi)RI臨床運(yùn)用的主要優(yōu)勢在于對乳腺癌檢出的高敏感性，早期研究報(bào)告指出其敏感性高達(dá)94%～100%[2-3]。但由于良、惡性病變MRI表現(xiàn)的部分特點(diǎn)有交叉重疊之處，乳腺M(fèi)RI對病變檢出的特異性較敏感性低很多[1，4-6]。由于乳腺M(fèi)RI成像技術(shù)有很大差異性，導(dǎo)致影像表現(xiàn)也有差異，影響觀察者對影像表現(xiàn)的解讀和報(bào)告內(nèi)容，不利于臨床處置和隨訪檢測。相較于鉬靶和超聲圖像運(yùn)用BI-RADS評估乳腺病變的明確標(biāo)準(zhǔn)和廣泛運(yùn)用，關(guān)于BI-RADS-MRI對病變（尤其是BI-RADS Ⅲ、Ⅳ類病變）指導(dǎo)的標(biāo)準(zhǔn)及運(yùn)用相當(dāng)有限，所以規(guī)范乳腺M(fèi)RI報(bào)告變得非常必要。

本研究中，MRI-BIRADS Ⅳ類病灶的PPV與文獻(xiàn)持平[7-8]。文獻(xiàn)中對BIRADS Ⅲ類病變，其惡性概率0.8%～10.0%[9-10]，差距大除試驗(yàn)設(shè)計(jì)、入組標(biāo)準(zhǔn)不同外，還有各個(gè)機(jī)構(gòu)對于BI-RADS 3類定義不盡相同。SADOWSKI等[11]對79例BI-RADS MRI Ⅲ類的患者進(jìn)行隨訪14～18個(gè)月后發(fā)現(xiàn)，其中6%為惡性，且BI-RADS MRI Ⅲ類中惡性概率高于鉬靶BI-RADS Ⅲ類的概率。

有研究對BI-RADS Ⅱ、Ⅲ類病變的臨床處理原則提出不同看法。法國學(xué)者M(jìn)ARTINE BOISSERIE等[12]通過對218個(gè)BI-RADS Ⅲ類病變進(jìn)行1年的追蹤觀察。SPICK[13]對192例MRI診斷為BI-RADS Ⅱ類病變回顧性統(tǒng)計(jì)分析，建議對BI-RADS Ⅱ類病變無進(jìn)行活檢的必要。

乳腺常規(guī)MRI一般通過基于動態(tài)增強(qiáng)掃描顯示的病灶形態(tài)特征（包括觀察病灶形狀、邊界、邊緣及病灶強(qiáng)化方式），判斷病變的良、惡性。形態(tài)學(xué)特征能反映病變的生長方式。由于多數(shù)惡性腫瘤呈浸潤性生長方式，形態(tài)一般表現(xiàn)為不規(guī)則，邊緣呈星芒狀或蟹足樣毛刺，邊緣不清。BI-RADS-MRI發(fā)布之前，國外已有很多研究評估運(yùn)用乳腺M(fèi)RI中病灶形態(tài)學(xué)及動力學(xué)特點(diǎn)來預(yù)測其良、惡性價(jià)值。如NUNE等[14]研究表明，邊緣光滑或分葉對良性病變有97%～100%的預(yù)測率，而環(huán)形強(qiáng)化能預(yù)測79%～92%的惡性病變。但基于形態(tài)學(xué)的乳腺M(fèi)RI未形成1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的分級系統(tǒng)，有很多局限性。2003年，ACR公布BI-RADSMRI評分系統(tǒng)后，乳腺M(fèi)RI日臻成熟運(yùn)用于臨床，同年ACS將乳腺M(fèi)RI作為乳腺癌篩查工具。BAUM[15]指出，BI-RADS結(jié)合動力學(xué)的參數(shù)和形態(tài)學(xué)特征，較以前乳腺M(fèi)RI的評分系統(tǒng)，能提供更多更細(xì)的分析。SHIN等[16]研究表明，依據(jù)BI-RADS-MRI的特征，對病變預(yù)后評價(jià)也有很大意義：邊緣毛刺的病變預(yù)后相對較好，而環(huán)形強(qiáng)化和延遲期廓清的癌灶預(yù)后較差。PASCAL[17]通過研究也推測動態(tài)期強(qiáng)化，達(dá)峰時(shí)間短且體積較大的病變預(yù)后較差。HANAA等[18]將Fischer評分系統(tǒng)與BI-RADS-MRI相結(jié)合，將BI-RADS分類用評分方式標(biāo)準(zhǔn)化，指出這種方法診斷惡性病變的敏感性、特異性分別為96%、67%，對乳腺BI-RADSMRI初學(xué)者很有幫助，也為乳腺M(fèi)RI診斷標(biāo)準(zhǔn)化提供新思路。TOZAKI等[19]在一項(xiàng)回顧性研究中發(fā)現(xiàn)，乳腺腫塊性病變邊緣分葉及不規(guī)則形狀是預(yù)測其為惡性病變最具預(yù)測價(jià)值的形態(tài)特征。WENDY等[20]對855個(gè)乳腺病灶回顧性分析研究發(fā)現(xiàn)，最具乳腺癌預(yù)測性診斷的模型是綜合性臨床指標(biāo)、腫瘤大小及血流動力學(xué)狀況。

DCE-TIC反映病變的血管密度、腫瘤血管通透性及腫瘤間質(zhì)容積比。DCE-MRI空間分辨率、時(shí)間分辨率均較高，可無創(chuàng)檢測乳腺腫瘤微血管改變。時(shí)間信號強(qiáng)度曲線類型和乳腺病變性質(zhì)具有一定的相關(guān)性[21]。有研究表明[22-23]，乳腺病變的血流動力學(xué)特征可減少形態(tài)學(xué)可疑惡性病灶的假陽性率。GWEON[24]最近的研究更是提出，若形態(tài)學(xué)可疑惡性病灶增強(qiáng)強(qiáng)度未達(dá)到閾值的50%或者延遲未呈流出型，應(yīng)考慮對病灶追蹤復(fù)查而不是活檢。

ADC值反映腫瘤的細(xì)胞密度、通透性及灌注狀態(tài)。WOODHAMS等[25]報(bào)道ADC閾值為1.6×10-3mm2/s時(shí)，敏感性和特異性最高。KUL等[26]研究ADC值的閾值為0.92×10-3mm2/s，敏感性和特異性為91.4%、86.5%，原因除灌注效應(yīng)、樣本量的影響，被提及的因素還包括細(xì)胞密度、腫塊大小及測量方法不同等。JIN、WOODHAMS等學(xué)者[25，27]認(rèn)為，ADC值與細(xì)胞密度及細(xì)胞增生有關(guān)，并呈反比例關(guān)系。

綜上所述，聯(lián)合應(yīng)用DCE-MRI與DWI診斷乳腺腫塊性病變診斷效能大大提高，對腫塊性病變動態(tài)增強(qiáng)MRI和DWI聯(lián)合應(yīng)用提供大量的診斷信息，并提高M(jìn)RI診斷效能。因此DWI是對BI-RADS規(guī)范化診斷的一個(gè)重要補(bǔ)充，DWI應(yīng)納入乳腺M(fèi)RI常規(guī)標(biāo)準(zhǔn)化檢查程序中。