吳莎莎，于曉軍，鄭召龍，陳永升，牛慶亮*

(1.濰坊市中醫(yī)院醫(yī)學(xué)影像中心,山東 濰坊 261041;2.濰坊醫(yī)學(xué)院醫(yī)學(xué)影像學(xué)系,山東 濰坊 261053)

乳腺癌是中國(guó)女性發(fā)病率及死亡率最高的惡性腫瘤之一，近20年來(lái)，中國(guó)女性乳腺癌發(fā)病率明顯升高[1]，且發(fā)病呈年輕化趨勢(shì)，因此早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療對(duì)臨床選擇乳腺癌治療方案、評(píng)估療效及遠(yuǎn)期生存率意義重大。MRI因無(wú)輻射、組織分辨力較高等優(yōu)勢(shì)，在乳腺疾病的診斷中應(yīng)用廣泛。DWI可反映活體組織內(nèi)水分子的擴(kuò)散情況，ADC值可定量檢測(cè)水分子擴(kuò)散受限程度，有助于鑒別診斷乳腺良惡性腫瘤[2-3]。既往研究[4-5]多采用勾畫單一或多個(gè)層面ROI得到平均ADC值來(lái)量化病變部位水分子擴(kuò)散受限情況，而平均ADC值不能全面反映病變整體的ADC信息，且忽視了良惡性病變內(nèi)部的異質(zhì)性。ADC全容積直方圖分析法采用逐層勾畫ROI,進(jìn)而生成3D ROI的方法，利用病變整體的ADC值信息描述病變部位水分子擴(kuò)散受限的異質(zhì)性程度，在腫瘤定性、分級(jí)及預(yù)測(cè)患者生存期等方面已顯示出優(yōu)越性[6-8]。本研究擬分析ADC全容積直方圖分析法鑒別乳腺良惡性腫塊樣病變的價(jià)值，并與常規(guī)平均ADC值的診斷效能進(jìn)行比較，旨在為早期診斷乳腺癌提供更多影像學(xué)信息。

1 資料與方法

1.1 一般資料 回顧性分析2016年9月—2018年11月在我院接受乳腺M(fèi)R檢查的88例女性乳腺腫塊患者，其中惡性病變57例(57個(gè)病灶)，年齡28～69歲，平均(50.9±8.9)歲，包括浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌53例、導(dǎo)管原位癌4例；良性病變31例(34個(gè)病灶)，年齡15～49歲，平均(36.4±8.9)歲，3例為多發(fā)病灶，乳腺炎5例，纖維腺瘤12例，纖維腺瘤伴腺病11例，導(dǎo)管內(nèi)乳頭狀瘤3例。納入標(biāo)準(zhǔn)：①于乳腺M(fèi)R檢查后2周內(nèi)經(jīng)穿刺活檢或手術(shù)獲取病理資料；②乳腺M(fèi)R檢查前均未接受穿刺、手術(shù)等有創(chuàng)性檢查及放化療；③根據(jù)乳腺影像診斷與報(bào)告系統(tǒng)確定為乳腺腫塊樣病變；④DWI圖像無(wú)明顯運(yùn)動(dòng)偽影。排除標(biāo)準(zhǔn)：①病變最大徑≤1.0 cm；②特殊類型癌，如大汗腺癌、黏液癌、腺樣囊性癌等；③非腫塊樣乳腺病變。

1.2 儀器與方法 采用GE Signa HDxt 3.0T MR儀及專用8通道乳腺相控陣線圈。囑患者俯臥，使雙側(cè)乳腺自然下垂于乳腺線圈內(nèi)，乳頭居中。掃描序列：軸位T1WI(TR 725 ms、TE 7.18 ms)及T2WI(TR 5 219 ms、TE 81.41 ms)，F(xiàn)OV 36 cm×36 cm，層厚5 mm，層間隔1 mm，矩陣256×256，NEX 4；軸位動(dòng)態(tài)增強(qiáng)MRI，采用3D-Vibrant技術(shù)，增強(qiáng)前先行蒙片掃描，確認(rèn)掃描范圍后，應(yīng)用高壓注射器經(jīng)肘前靜脈團(tuán)注Gd-DTPA，劑量0.1 mmol/kg體質(zhì)量，流率為2 ml/s，之后以20 ml生理鹽水沖管，對(duì)比劑注射開(kāi)始后延遲28 s，連續(xù)掃描7期，每期58 s，F(xiàn)OV 36 cm×36 cm，層厚1.8 mm，層間隔0.9 mm，矩陣512×512，NEX 1，翻轉(zhuǎn)角12°；DWI采用SE-EPI序列，TR 8 300 ms，TE 63.6 ms，F(xiàn)OV 36 cm×36 cm，層厚 5 mm，層間距1 mm，矩陣256×256，b值取0、800 s/mm2。

1.3 圖像分析 采用GE ADW 4.6工作站Functool 軟件重建ADC圖像。由2名具有5年以上乳腺M(fèi)R診斷經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)師沿病灶邊緣逐層勾畫ROI，計(jì)算常規(guī)平均ADC值。將ADC圖像導(dǎo)入Omni-kinetics軟件，參照乳腺M(fèi)R平掃+動(dòng)態(tài)增強(qiáng)圖像，在ADC圖像上沿病灶邊緣逐層勾畫ROI，合并生成3D ROI，重建得出ADC直方圖，并記錄直方圖參數(shù)，包括第5、10、25、50、75、90、95百分位ADC值(記為5thADC、10thADC、25thADC、50thADC、75thADC、90thADC、95thADC)，最小、最大、平均ADC值(記為ADCmin、ADCmax、ADCmean)，偏度，峰度及標(biāo)準(zhǔn)差。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 采用SPSS 19.0統(tǒng)計(jì)分析軟件。符合正態(tài)分布的計(jì)量資料以±s表示，2組間比較采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)；不符合正態(tài)分布者以中位數(shù)(四分位間距)表示，2組間比較采用Mann-WhitneyU檢驗(yàn)。采用Medcale軟件(version 11.4.2.0)進(jìn)行ROC分析，評(píng)估各參數(shù)鑒別診斷乳腺良惡性腫塊樣病變的效能。P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。采用組內(nèi)相關(guān)系數(shù)(intraclass correlation coeffcient， ICC)評(píng)價(jià)2名醫(yī)師測(cè)量常規(guī)平均ADC值及ADC直方圖各參數(shù)的一致性，ICC值>0.80為一致性較好。

2 結(jié)果

2.1 乳腺腫塊樣良惡性病變各參數(shù)比較 2名醫(yī)師測(cè)量常規(guī)平均ADC值及各ADC直方圖參數(shù)的ICC均>0.80。良惡性病變各ADC直方圖參數(shù)比較差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均<0.05)；良性病變常規(guī)平均ADC值大于惡性病變(P<0.05)。見(jiàn)表1和圖1、2。

2.2 各參數(shù)診斷乳腺腫塊樣良惡性病變的效能 ADC直方圖參數(shù)中，5thADC～75thADC值鑒別乳腺良惡性腫塊樣病變的AUC逐漸增大(0.75～0.84)，其中75thADC、90thADC值鑒別乳腺良惡性腫塊樣病變的AUC最大，均為0.84，95thADC值的AUC較75thADC和90thADC值減?。?5thADC、90thADC值鑒別乳腺良惡性腫塊樣病變的AUC與ADCmin、5thADC、10thADC值的AUC比較差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均<0.05)。常規(guī)平均ADC值鑒別乳腺良惡性腫塊樣病變的AUC與ADCmean和50thADC值的AUC比較差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P=0.03、0.04)。見(jiàn)表2。

表1 乳腺良惡性腫塊樣病變各ADC直方圖參數(shù)及常規(guī)平均ADC值比較(×10-3 mm2)

注：*：正態(tài)分布數(shù)據(jù)

表2 各ADC直方圖參數(shù)及常規(guī)平均ADC值鑒別乳腺良惡性腫塊樣病變的價(jià)值

圖1 患者女，25歲，右側(cè)乳腺纖維腺瘤 A.增強(qiáng)T1WI示右乳病灶不均勻明顯強(qiáng)化(箭)； B.DWI示病灶呈高信號(hào)(箭)； C.ADC圖示病灶呈略低信號(hào)(箭)； D.ADC直方圖顯示正偏態(tài)，偏度為0.04，峰度為2.15

3 討論

DWI是一種功能性MRI技術(shù)，可反映病變組織中水分子擴(kuò)散情況；ADC值可定量反映水分子擴(kuò)散程度，并與病變組織內(nèi)細(xì)胞密集程度及細(xì)胞外間隙等因素有關(guān)；理論上，細(xì)胞密度越高，水分子運(yùn)動(dòng)的胞外空間越小，病變組織的ADC值就越小。研究[9-11]認(rèn)為DWI及ADC圖對(duì)于鑒別診斷病變良惡性及評(píng)估腫瘤放化療療效均有一定價(jià)值。

乳腺癌通常具有不同的病理分化程度及組織學(xué)分級(jí)，可能在影像學(xué)特征方面存在異質(zhì)性。既往研究[4-5]多采用病灶最大徑層面的平均ADC值或多層面的平均ADC值來(lái)評(píng)價(jià)病變性質(zhì)，但其不包含病變整體的全部像素，不能全面反映病變內(nèi)部信息[12]?；谡麄€(gè)病變的直方圖分析法可提供比常規(guī)平均ADC值更多的信息，除包括多個(gè)百分位數(shù)ADC值和ADCmin、ADCmax、ADCmean等參數(shù)外，還可獲得反映病變內(nèi)部ADC值分布情況的參數(shù)，包括偏度、峰度及標(biāo)準(zhǔn)差，能提供更多反映病變異質(zhì)性的信息，可用于更好地區(qū)分良惡性病變和腫瘤的不同分子亞型[13-15]。

圖2 患者女，39歲，左側(cè)乳腺浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌 A.增強(qiáng)T1WI示右乳病灶明顯強(qiáng)化(箭)； B.DWI示病灶呈高信號(hào)(箭)； C.ADC圖病灶呈低信號(hào)(箭)； D.ADC直方圖顯示正偏態(tài)，偏度為0.82，峰度為4.12

本研究利用ADC全容積直方圖分析法鑒別乳腺良惡性腫塊樣病變，結(jié)果顯示良惡性病變間各ADC直方圖參數(shù)差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均<0.05)。直方圖偏度反映頻數(shù)分布偏離對(duì)稱性的程度，正偏態(tài)代表更多數(shù)值分布在均值左側(cè)，負(fù)偏態(tài)代表更多數(shù)值分布在均值右側(cè)；偏度的絕對(duì)值越大，頻數(shù)分布偏離均數(shù)的程度越大。峰度反映頻數(shù)分布陡緩程度，峰度大于3表示頻數(shù)分布更集中，峰度小于3說(shuō)明頻數(shù)分布較分散。本組惡性病變的偏度絕對(duì)值及峰度均大于良性病變(P均<0.05)，可能與惡性腫瘤細(xì)胞增殖旺盛，局部細(xì)胞密集程度較良性病變大、細(xì)胞外間隙容積減小有關(guān)。ROC曲線分析結(jié)果顯示偏度鑒別乳腺良惡性腫塊樣病變的AUC為0.74，敏感度、特異度分別為0.79、0.68；峰度鑒別乳腺良惡性腫塊樣病變的AUC為0.66，敏感度、特異度分別為0.78、0.59。ADC直方圖各參數(shù)中，75thADC與90thADC值鑒別乳腺腫塊樣病變良惡性的AUC最大，與ADCmin、5thADC、10thADC值的AUC比較差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均<0.05)；與ADCmean、50thADC值的AUC比較差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均>0.05)。研究[6，8，16]認(rèn)為小百分位數(shù)ADC值鑒別乳腺良惡性病變的效能更高，本研究結(jié)果與之有一定差異，可能原因如下：①Liu等[8]b值取0、700 s/mm2，而Suo等[16]b值取0、600 s/mm2，b值不同，ADC值也不同；②選取ROI的方法不同，沈麗娟等[6]選擇在腫瘤最大層面勾畫ROI，單一層面的ADC信息不能代表病變整體的ADC信息；③入組乳腺癌類型不同，上述多個(gè)研究[6，8，16]的觀察對(duì)象包含乳腺黏液癌等特殊類型癌，部分乳腺黏液癌ADC值不低于甚至稍高于正常乳腺組織的ADC值，可能對(duì)研究結(jié)果有一定影響。另外，以上研究均未對(duì)各參數(shù)的AUC進(jìn)行兩兩比較。

本研究中乳腺良惡性腫塊樣病變的常規(guī)平均ADC值差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)；將ADC全容積直方圖參數(shù)鑒別診斷乳腺良惡性腫塊樣病變的效能與常規(guī)平均ADC值進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)ADCmean和50thADC鑒別乳腺良惡性病變的AUC均大于常規(guī)平均ADC值(P=0.03、0.04)。

本研究的局限性：納入分析的乳腺良性病變樣本量較少，且包括多種不同病變，未能對(duì)單一良性病變進(jìn)行單獨(dú)分析，有待擴(kuò)大樣本量深入研究。

總之，ADC全容積直方圖分析法有助于鑒別診斷乳腺良惡性腫塊樣病變，且較常規(guī)平均ADC值具有更高的鑒別診斷效能。