四川省達(dá)州市中心醫(yī)院放射科 (四川 達(dá)州 635000)

王 瑋 許 林 向 明 趙春剛 王曉洪 范開琴

提高乳腺病變早期診斷的準(zhǔn)確率對確定治療方案、預(yù)防疾病進(jìn)展、改善預(yù)后至關(guān)重要。一直以來，乳腺良惡性病變的術(shù)前鑒別診斷為臨床關(guān)注的焦點之一，乳腺影像學(xué)為早期乳腺病變篩查的重要手段，包括MRI、CT掃描、乳腺導(dǎo)管造影、超聲、數(shù)字化鉬靶X線等多種形式，其中MRI檢查幾乎已在各大醫(yī)院普及，雖然相關(guān)報道較多，但其臨床診斷經(jīng)驗仍顯不足，尤其是MRI技術(shù)診斷技術(shù)多種多樣，對于不同MRI技術(shù)的應(yīng)用優(yōu)勢仍有待普及[1-2]。近期報道[3-4]顯示動態(tài)增強磁共振成像(dynamic contrastenhanced MRI，DCE-MRI)、擴散加權(quán)成像(diffusion weightedimaging，DWI)對乳腺病變有較高的敏感性，前者可體現(xiàn)病變血流動力學(xué)特征與病灶內(nèi)微血管分布，后者可間接分析組織內(nèi)微觀結(jié)構(gòu)變化。為提高乳腺病變的診斷準(zhǔn)確率，本文就DCE-MRI、表觀擴散系數(shù)(apparent diffusion coefficient，ADC)值對乳腺良惡性病變鑒別診斷的臨床價值予以探討，以期進(jìn)一步充實臨床診斷經(jīng)驗。

1 資料與方法

1.1 一般資料 回顧性收集2016年6月～2018年8月本院經(jīng)手術(shù)病理證實的乳腺病變患者的臨床資料，共計90例(90個病灶)，根據(jù)術(shù)后病理診斷結(jié)果分為良性組64例、惡性組26例。良性組最小年齡26歲，最大年齡79歲，平均年齡(42.36±7.49)歲，包括未婚或離異11例、已婚53例，病理類型包括纖維腺瘤22例、導(dǎo)管內(nèi)乳頭狀瘤14例、乳腺增生癥12例、硬化性腺病5例、乳腺纖維囊性變4例、肉芽腫性乳腺小葉炎3例、良性葉狀腫瘤2例、復(fù)雜型纖維腺瘤2例。惡性組最小年齡33歲，最大年齡72歲，平均年齡(45.49±8.22)歲，包括未婚或離異4例、已婚22例，病理類型包括浸潤性導(dǎo)管癌15例、導(dǎo)管原位癌6例、伴髓樣特征的浸潤性癌3例、粘液腺癌2例。

1.2 病例資料入選與排除標(biāo)準(zhǔn) 入選標(biāo)準(zhǔn)：①女性，年齡≥20歲；②因體檢發(fā)現(xiàn)乳腺病變，或患者無意間發(fā)現(xiàn)乳腺腫塊或發(fā)生乳腺疼痛、脹痛、乳頭溢液或溢血、乳頭凹陷等癥狀就診；③取得手術(shù)病理結(jié)果之前均接收規(guī)范DCE-MRI、DWI檢查，影像學(xué)資料完整清晰，符合診斷要求；④病歷與隨訪資料詳實。排除標(biāo)準(zhǔn)：①妊娠期或哺乳期婦女；②入選前已接受手術(shù)、放射治療、化學(xué)治療、激素或靶向治療；③合并其他惡性腫瘤；④有MRI檢查禁忌癥，或影像學(xué)檢查依從性不佳，圖像質(zhì)量不佳。

1.3 檢查方法 所用設(shè)備為荷蘭飛利浦 Achieva 3.0T MR掃描儀，8通道乳腺專用相控陣線圈?；颊吒┡P位于乳腺專用表面線圈，雙乳自然懸垂于線圈洞穴內(nèi)，行雙側(cè)腋窩與胸主動脈掃描。常規(guī)掃描：采用TSE序列，包括T2WI軸位、T1WI軸位脂肪抑制序列，TR/TE分別為5340/90ms和TR/TE為400/10ms，層厚/層間距均為3/0mm；矩陣均為484×359，視野均為320mm×320mm。DWI采用橫軸位選擇平面回波序列(EPI)，TR/TE為6000ms/71.5ms，層厚為8.0mm，間隔1.0mm，激勵次數(shù)2次，切換率為150 T/(ms)，視野為32×32cm，矩陣為128×128，b值分別設(shè)定為0，800mm2/s，檢查后生成ADC圖。行可變多翻轉(zhuǎn)角T1加權(quán)成像技術(shù)預(yù)掃描獲得T1maping后，選擇最佳翻轉(zhuǎn)角行DCEMRI掃描，增強掃描對比劑選擇釓雙銨注射液，0.1mmol/kg經(jīng)肘靜脈注射，速率為2ml/s，并配合20ml生理鹽水注射沖管，掃描時相為40期，每期10.8s。

1.4 圖像處理 采用ADW4.3圖像處理工作站，由我院兩名具備5年以上乳腺MR工作經(jīng)驗且不知最終病理結(jié)果的醫(yī)生單獨分析。應(yīng)用Fuctiontool軟件，病變增強最顯著的區(qū)域劃分感興趣區(qū)(Region of interest，ROI)，大小為10～100mm2，避免ROI內(nèi)存在脂肪組織；對于脂肪型乳腺，應(yīng)用小的ROI以減少包含的脂肪組織；ROI放于腫塊上，避開出血、囊變及壞死區(qū)，對于體積較小的腫塊則結(jié)合動態(tài)增強掃描所顯示病變位置準(zhǔn)確定位，由軟件自動計算出容量轉(zhuǎn)移常數(shù)(Ktrans)、速率常數(shù)(Kep)及血管外細(xì)胞外間隙容積分?jǐn)?shù)(Ve)。將ADC圖像輸入Metlab軟件，在病灶中心層面沿邊緣繪制ROI，必要時用增強圖像協(xié)助定位，以確保ROI包含整個病灶，重建ADC直方圖，直方圖的X軸表示ADC值，Y軸表示病灶的總像素頻數(shù)百分比，獲取ADC直方圖的定量參數(shù)，如5%～95%每間隔5%的百分比ADC值、平均ADC值(ADCmean)、最小ADC值(ADCmin)、 最大ADC值(ADCmax)、ADC差值(周圍正常腺體ADC值-病變ADC值)以及直方圖的偏度、峰度。

表1 兩組良性組、惡性組DCE-MRI定量參數(shù)對比()

表1 兩組良性組、惡性組DCE-MRI定量參數(shù)對比()

組別 例數(shù) Ktrans(min-1) Kep(min-1) Ve(%)良性組 64 0.05±0.01 0.59±0.12 0.12±0.04惡性組 26 0.19±0.04 1.27±0.25 0.13±0.05 t 12.707 17.453 0.998 P 0.000 0.000 0.321

表2 DCE-MRI定量參數(shù)對乳腺良惡性病變的診斷效能

1.5 統(tǒng)計學(xué)方法 選用統(tǒng)計學(xué)軟件SPSS19.0分析和處理研究數(shù)據(jù)，計量資料采取()表示，良性組、惡性組DCE-MRI、DWI各間定量參數(shù)的差異對比進(jìn)行獨立t值檢驗；繪制受試者工作特征曲線(receiver operating characteristic curve，ROC)曲線并計算曲線下面積，根據(jù)最大約登指數(shù)(約登指數(shù)=敏感度+特異度-1)確定各參數(shù)對乳腺良惡性病變的最佳診斷閾值。以P＜0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié) 果

2.1 良性組、惡性組DCE-MRI定量參數(shù)對比及診斷效能分析 與良性組比較，惡性組腺體Ktrans、Kep值顯著高(P＜0.05)，Ve值未見明顯差異(P＞0.05)，各定量參數(shù)偽彩圖顯示為混雜色，紅色提示高強化，藍(lán)色提示強化較低，黃色介于二者之間。通過ROC曲線分析，Ktrans、Kep鑒別惡性、良性乳腺病變的敏感度均＞80%，Kep的特異度高達(dá)93.75%。見 表1-2，圖1-6。

表3 良性組、惡性組ADC直方圖各參數(shù)對比

表3 良性組、惡性組ADC直方圖各參數(shù)對比

組別 例數(shù) ADCmean ADCmin ADCmax ADC差值 偏度 峰度 (×10-3mm2/s) (×10-3mm2/s) (×10-3mm2/s) (×10-3mm2/s)良性組 64 1.45±0.31 1.04±0.26 1.76±0.45 0.37±0.08 1.42±0.26 1.88±0.43惡性組 26 0.94±0.24 0.64±0.15 1.23±0.32 0.84±0.17 1.36±0.23 1.90±0.49 t 7.515 7.348 5.462 17.868 1.024 0.192 P 0.000 0.000 0.000 0.000 0.308 0.848

表4 ADC直方圖各參數(shù)對乳腺良惡性病變的診斷效能

圖1-3 女，45歲，病理診斷為纖維腺瘤，圖1為增強圖像，圖2-3 分別為Ktrans、Kep為彩圖(Ktrans=0.05min-1，Kep=0.12min-1)；圖4-6 女，50歲，病理診斷為浸潤性導(dǎo)管癌，圖4為增強圖像，圖5、6分別為Ktrans、 Kep偽彩圖(Ktrans=0.18min-1，Kep=0.13min-1)。圖7-8 女，30歲，病理診斷為纖維腺瘤，圖7中ADCmean=0.93×10-3mm2/s，圖8為ADC直方圖分布，可見左側(cè)偏態(tài)分布低ADC值；圖9-10 女，54歲，病理診斷為浸潤性導(dǎo)管癌，圖7中ADCmean=1.46×10-3mm2/s，圖8為ADC直方圖分布，圖7中右側(cè)偏態(tài)分布相對較大的ADC值。

2.2 良性組、惡性組ADC直方圖各參數(shù)對比及診斷效能分析 與良性組比較，惡性組腺體ADCmean、ADCmin、ADCmax均顯著低，ADC差值顯著高(P＜0.05)，兩組直方圖的偏度、峰度對比未見明顯差異(P＞0.05)。通過ROC曲線分析，其中ADCmean診斷鑒別惡性、良性乳腺病變敏感度、特異度最高，為80.77%和92.19%，其次為ADC差值的敏感度較高和ADCmin的特異度較高。見圖7-10。

3 討 論

目前DCE-MRI的研究主要基于動態(tài)增強的定性分析、半定量分析，定性分析重點比較不同類型的時間-信號曲線，但報道[5]顯示良惡性乳腺病變均可表現(xiàn)為II型曲線，二者存在一定重疊；而半定量分析基于常規(guī)多期動態(tài)增強掃描序列，通常乳腺掃描時間分辨率較低，一般在高時間分辨率下僅可完成病灶的局部灌注，且無法體現(xiàn)乳腺組織的對比劑濃度[6]。事實上，乳腺癌同其他類型的血管依賴性腫瘤一樣具有病變內(nèi)腫瘤血管豐富，微循環(huán)血容量大、流速快以及新生血管結(jié)構(gòu)紊亂的特點，這就導(dǎo)致了病灶微循環(huán)在空間與時間上的不均衡性?？紤]到動態(tài)增強的藥代動力學(xué)模型能夠擬合DCE-MRI數(shù)據(jù)，通過研究細(xì)胞外順磁性示蹤劑在空間語時間上的組織分布，能提通過測量供血血管灌注參數(shù)的改變明確病變新生血管與微血管通透性，獲得相關(guān)參數(shù)來簡化動態(tài)增強的解釋，其中Kep為血管外對比劑重新回至血管的速率常數(shù)，Ktrans為血管內(nèi)對比劑流入組織間隙的速率常數(shù)，Ve則為對比劑的體積分 數(shù)[7]。

目前為止，國內(nèi)外均有研究評估了DCE-MRI各參數(shù)對乳腺良惡性病變的鑒別診斷價值，如張建新[8]等的報道顯示以病理結(jié)果為標(biāo)準(zhǔn)，Ktrans值鑒別浸潤性導(dǎo)管癌與纖維腺瘤的敏感度、特異度、準(zhǔn)確性為86.1%、81.8%和85.1%。南聰慧[9]等的近期研究顯示組乳腺惡性病灶Ktrans、Kep，背景實質(zhì)Ktrans、Kep，均高于良性病灶，斷乳腺惡性病變時，背景實質(zhì)Ktrans的ROC曲線下面積最高，敏感度、特異度分別為87.50%、76.19%。Tudorica[10]、Zhen[11]等研究均顯示Ktrans鑒別乳腺良、惡性病變的敏感度、特異度達(dá)100%和91%。本研究中，與良性組比較，惡性組腺體Ktrans、Kep值顯著高，Ve值未見明顯差異；Ktrans、Kep鑒別惡性、良性乳腺病變的敏感度均＞80%，Kep的特異度高達(dá)93.75%。與上述報道類似，認(rèn)為Ktrans、Kep值可作為鑒別乳腺良惡性病變的依據(jù)，這是由于惡性病變新生血管豐富，血管壁薄弱以及內(nèi)皮細(xì)胞生長局限，可引起血管壁通透性增高，繼而使得對比劑從新生血管內(nèi)擴散到血管外間隙以及由血管外間隙重新回到血管內(nèi)的速度加快，故Ktrans、Kep值增大，良性病變則相反。

DWI的應(yīng)用主要基于水分子在細(xì)胞內(nèi)、外液中的布朗運動中運動差異成像，并通過定量ADC值表示，因此其也成為目前活體組織內(nèi)部針對水分子擴散性運動進(jìn)行檢查的推薦方法，可直接提供病灶組織結(jié)構(gòu)、 細(xì)胞密度等信息[12]。目前，國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)[13-14]已證實腫塊組織內(nèi)的細(xì)胞密度與ADCmean值直接相關(guān)，尤其是惡性腫塊組織增殖速度快，細(xì)胞間隙較小、結(jié)合緊密，組織間液壓力明顯升高，可明顯限制機體內(nèi)水分子活動，故DWI信號顯著性增高，ADC值可明顯下降。而ADC直方圖主要基于選取整個病變區(qū)域，綜合整個病灶的所有體素，可獲得顯示ADC分布特征的曲線與描述腫瘤擴散異質(zhì)性特征的定量參數(shù)，如各百分位ADC值可為腫瘤診斷提供多種參數(shù)，通常ADCmean值最能體現(xiàn)腫瘤細(xì)胞的病理與分化程度，ADCmax、ADCmin可顯示出病變的個體差異，直方圖的偏度主要反映ADC值分布對稱性，峰度則反映ADC值形態(tài)分布的陡緩程度，且通過ADC圖獲取的直方圖參數(shù)具有較好的重復(fù)性[15]。本研究中，與良性組比較，惡性組腺體ADCmean、ADCmin、ADCmax均顯著低，ADC差值顯著高，直方圖的偏度、峰度未見明顯差異，提示ADCmean、ADCmin、ADCmax均可用于良惡性乳腺病變的鑒別診斷，但不同性質(zhì)的病灶A(yù)DC值形態(tài)分布存在重疊，直方圖的偏度、峰度診斷意義不大。陳鵬[16]等的分析發(fā)現(xiàn)ADCmean、ADC差值鑒別診斷乳腺良惡性病變的敏感性分別達(dá)93.8%、96.9%，特異性分別達(dá)75.0%，82.1%。本研究ADCmean診斷鑒別惡性、良性乳腺病變敏感度、特異度最高，為80.77%和92.19%，其次為ADC差值的敏感度較高和ADCmin的特異度較高。ADCmin、ADCmax較易受到偽影、部分容積效應(yīng)的干擾，尤其是ADCmax還可受到病灶周邊囊變壞死區(qū)域影響，因此鑒別診斷作用不突出。

基于以上分析，認(rèn)為DCE-MRI和ADC直方圖對鑒別乳腺良惡性病變有較高的臨床應(yīng)用價值，建議臨床可根據(jù)患者的實際情況選擇診斷方式，或可考慮將二者聯(lián)合，但聯(lián)合診斷的必要性仍有待進(jìn)一步探討。