陳艷，韓義娜，郭亞飛，呂以東，趙鑫

（鄭州大學(xué)第三附屬醫(yī)院 醫(yī)學(xué)影像科，河南 鄭州 450051）

因X 線(xiàn)檢查對(duì)乳腺鈣化的顯示較超聲、MRI有明顯優(yōu)勢(shì)，所以乳腺X 線(xiàn)檢查一直是乳腺癌篩查的重要手段，但由于腺體的重疊，乳腺X 線(xiàn)檢查對(duì)腫塊的顯示具有局限性。目前國(guó)際上乳腺影像診斷主要參考美國(guó)的乳腺影像報(bào)告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)（breast imaging reporting and data system，BI-RADS）［1］，其將乳腺腫塊分為BI-RADS 2～6 類(lèi)，其中被分為BI-RADS 4 類(lèi)的乳腺腫塊惡性可能性為3%～94%，良惡性重疊較多，均建議穿刺活檢或手術(shù)切除，對(duì)臨床指導(dǎo)意義有限［2］。且該報(bào)告系統(tǒng)對(duì)腫塊的BI-RADS 分類(lèi)具有一定主觀性，對(duì)影像醫(yī)師的專(zhuān)業(yè)水平要求較高。因此如何提高乳腺X 線(xiàn)對(duì)BI-RADS 4 類(lèi)腫塊良惡性的鑒別一直是臨床難點(diǎn)。對(duì)影像圖像的灰度分布情況進(jìn)行直方圖分析是一種新的計(jì)算機(jī)輔助診斷技術(shù)［3-5］，其價(jià)值已得到普遍證實(shí)［6］。本研究基于乳腺X 線(xiàn)圖像對(duì)BI-RADS 4 類(lèi)的腫塊進(jìn)行直方圖分析，通過(guò)提取良、惡性腫塊的像素值，提供與疾病診斷和鑒別診斷有關(guān)的參數(shù)信息，可為乳腺BI-RADS 4 類(lèi)腫塊良、惡性的鑒別提供更多的定量信息。

1 資料與方法

1.1 一般資料

回顧性分析鄭州大學(xué)第三附屬醫(yī)院2017 年7月至2019 年11 月經(jīng)手術(shù)病理證實(shí)的138 例乳腺腫塊患者，其腺體實(shí)質(zhì)由兩名影像醫(yī)師診斷為致密腺體。患者均為女性，年齡23～81 歲。良性患者74 例，平均年齡（39.15±8.63）歲；2 例雙乳發(fā)病，72 例單乳發(fā)病，單乳多發(fā)5 例，單乳單發(fā)67 例，共計(jì)82 枚腫塊；其中纖維腺瘤53 枚，腺病10 枚，腺病伴纖維腺瘤9 枚，炎癥伴膿腫4 枚，腺病伴乳管內(nèi)乳頭狀瘤4 枚，葉狀腫瘤2 枚。惡性患者64 例，平均年齡（51.34±10.44）歲；3 例為雙乳單發(fā)腫塊，61 例為單乳單發(fā)腫塊，共計(jì)67枚腫塊；其中浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌49 枚，導(dǎo)管內(nèi)癌伴微浸潤(rùn)9 枚，導(dǎo)管內(nèi)癌6 枚，髓樣癌1 枚，乳頭狀癌2 枚。納入標(biāo)準(zhǔn)：①經(jīng)兩名影像專(zhuān)業(yè)高年資主治醫(yī)生診斷：乳腺X 線(xiàn)影像顯示腫塊征象，且依據(jù)BI-RADS［1］分類(lèi)為4 類(lèi)；②乳腺X 線(xiàn)圖像符合后處理要求；③首次經(jīng)病理證實(shí)為乳腺良性病變或乳腺癌。

1.2 儀器與方法

術(shù)前使用西門(mén)子全數(shù)字乳腺X 線(xiàn)攝影機(jī)對(duì)患者行常規(guī)頭尾位（cranial-caudal，CC）、內(nèi)外側(cè)斜位（medial-lateraloblique，MLO）乳腺攝片。曝光模式均為AUTO-TIME 模式，根據(jù)患者腺體發(fā)育情況自動(dòng)設(shè)定曝光條件，電壓28 kV，電流60 mAs。

1.3 圖像處理與分析

1.3.1 圖像選擇 由2 名影像專(zhuān)業(yè)高年資主治醫(yī)師參照美國(guó)放射學(xué)會(huì)推薦的第5 版BI-RADS［1］，采用雙盲法對(duì)乳腺X 線(xiàn)圖像顯示為腫塊，且BI-RADS分類(lèi)為4 類(lèi)的每位患者的CC 位及MLO 位圖像進(jìn)行比較，選取病灶較清晰者行軟件內(nèi)感興趣區(qū)（ROI）的勾畫(huà)及直方圖分析。

1.3.2 直方圖分析 使用MaZda（4.6）軟件，將所選病變圖像打開(kāi)，由同1 名醫(yī)師沿病變邊緣逐一手動(dòng)圈出病變區(qū)域用紅色填充，即手動(dòng)勾畫(huà)ROI，軟件自動(dòng)生成ROI 的灰度直方圖，見(jiàn)圖1、2。通過(guò)灰度直方圖分析計(jì)算得到下列參數(shù)：平均值、方差、偏斜度、峰度、第1、10、50、90、99 百分位數(shù)等。

圖1 BI-RADS 4 類(lèi)乳腺良性腫塊及ROI 勾畫(huà)及運(yùn)行出的直方圖

圖2 BI-RADS 4 類(lèi)乳腺惡性腫塊及ROI 勾畫(huà)及運(yùn)行出的直方圖

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

采用SPSS 22.0 統(tǒng)計(jì)軟件分別對(duì)各參數(shù)的兩組數(shù)值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析。計(jì)量資料以均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差表示，比較采用兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)。P＜0.05 為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。繪制受試者工作特征（ROC）曲線(xiàn)，計(jì)算曲線(xiàn)下面積（AUC），預(yù)測(cè)乳腺BI-RADS 4 類(lèi)腫塊良惡性的最佳閾值。

2 結(jié)果

2.1 乳腺BI-RADS 4 類(lèi)腫塊良惡性的直方圖參數(shù)比較

乳腺BI-RADS 4 類(lèi)腫塊共149 枚，其中良性腫塊82 枚，惡性腫塊67 枚，兩種腫塊直方圖各參數(shù)值見(jiàn)表1。由灰度直方圖分析得到的9 個(gè)參數(shù)中，平均值、方差、第1、10、50、90、99 百分位數(shù)這7 個(gè)參數(shù)差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05），其余2 個(gè)參數(shù)偏度、峰度差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＞0.05）。

2.2 直方圖參數(shù)的ROC 曲線(xiàn)分析

ROC 曲線(xiàn)分別分析平均值、方差、偏斜度、峰度、第1、10、50、90、99 百分位數(shù)等參數(shù)的特征在兩組腫塊之間的鑒別診斷效能，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的參數(shù)分別在對(duì)應(yīng)的兩組腫塊之間的AUC，其中以第99 百分位數(shù)的AUC 最高為0.73，敏感度為80.6%，特異度為56.1%，最佳臨界值為0.44。見(jiàn)圖3、表1。

圖3 BI-RADS 4 類(lèi)腫塊各有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義參數(shù)的ROC 曲線(xiàn)

表1 B-RADS 4 類(lèi)良惡性腫塊X 線(xiàn)圖像直方圖各參數(shù)數(shù)據(jù)及統(tǒng)計(jì)分析 （）

表1 B-RADS 4 類(lèi)良惡性腫塊X 線(xiàn)圖像直方圖各參數(shù)數(shù)據(jù)及統(tǒng)計(jì)分析 （）

3 討論

乳腺癌是我國(guó)乃至全球女性最常見(jiàn)的惡性腫瘤之一，乳腺癌的早發(fā)現(xiàn)、早治療對(duì)提高其預(yù)后情況及長(zhǎng)期生存率至關(guān)重要［7］。乳腺X 線(xiàn)圖像對(duì)乳腺惡性鈣化的顯示較其他影像檢查有明顯的優(yōu)勢(shì)，所以乳腺X 線(xiàn)攝影一直是乳腺癌篩查的重要手段。但中國(guó)女性乳腺以致密腺體為主，由于大量腺體的重疊，乳腺腫塊作為另一重要的乳腺病變表現(xiàn)，較易漏診及誤診［8］。目前影像診斷醫(yī)師對(duì)乳腺X 線(xiàn)腫塊的診斷主要依據(jù)2013 年美國(guó)放射學(xué)會(huì)推薦的第5 版BI-RADS［1］。

BI-RADS 將乳腺X 線(xiàn)圖像中的腫塊依據(jù)腫塊的形態(tài)、邊緣、密度不同分為2～6 類(lèi)，2 類(lèi)為良性腫塊，3 類(lèi)為0%～2%的惡性可能，5 類(lèi)為95%以上的惡性可能，6 類(lèi)為已病理證實(shí)惡性腫塊［1］，以上幾類(lèi)的乳腺腫塊，良惡性的重疊較少，可以為臨床醫(yī)師提供較明確的處理意見(jiàn)。BI-RADS 4 類(lèi)腫塊包括：能觸診到的未見(jiàn)明確良性鈣化、脂肪密度的腫塊；邊緣模糊、毛刺的等、高密度腫塊，其惡性可能為3%～94%［1-2］，跨度較大，良惡性重疊較多，不能為臨床醫(yī)師提供較有意義的處理意見(jiàn)。

對(duì)影像圖像的灰度進(jìn)行直方圖分析是一種新的計(jì)算機(jī)輔助診斷技術(shù)［3］，運(yùn)用直方圖分析軟件手動(dòng)勾畫(huà)病變區(qū)圖像，并對(duì)勾畫(huà)圖像的灰度及像素值進(jìn)行分析，獲得每一個(gè)病變區(qū)圖像的多個(gè)參數(shù)值，并對(duì)不同類(lèi)別病變圖像的同一參數(shù)值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，比較各參數(shù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，進(jìn)而為鑒別不同病變提供一個(gè)新的分類(lèi)方法。目前已較多用于成人及兒童顱腦腫瘤［9-10］、宮頸癌［11］、乳腺腫瘤［12-15］等的診斷和鑒別。通過(guò)MaZda（4.6）軟件勾畫(huà)病變ROI 后進(jìn)行直方圖分析，獲得的與不同疾病鑒別相關(guān)的參數(shù)為平均值、方差、偏斜度、峰度、第1、10、50、90、99 百分位數(shù)等。直方圖分析法鑒別乳腺腫塊的良、惡性，不受診斷醫(yī)師主觀因素干擾，是利用計(jì)算機(jī)計(jì)算病變區(qū)域的圖像信息，為BI-RADS 4 類(lèi)腫塊的良惡性鑒別提供了一個(gè)較客觀的方法。

本研究基于X 線(xiàn)圖像利用MaZda（4.6）軟件對(duì)BI-RADS 4 類(lèi)良、惡性腫塊特征進(jìn)行分析，通過(guò)分析平均值、方差、偏度、峰度、第1、10、50、90、99 百分位數(shù)等9 個(gè)直方圖參數(shù)在BI-RADS 4 類(lèi)良、惡性腫塊中的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，得出如下結(jié)果：平均值、方差、第1、10、50、90、99 百分位數(shù)這7 個(gè)參數(shù)在兩種腫塊之間的差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05）。7 個(gè)參數(shù)診斷惡性腫塊的受試者工作特性曲線(xiàn)下面積分別為0.69、0.63、0.63、0.65、0.69、0.72、0.73，以第99 個(gè)百分?jǐn)?shù)這一參數(shù)的鑒別效能最佳。

綜上所述，基于乳腺X 線(xiàn)的直方圖分析，對(duì)鑒別BI-RADS 4 類(lèi)腫塊良惡性具有一定價(jià)值，能夠?yàn)閮烧哞b別提供一定客觀依據(jù)，為臨床治療方案的選擇提供一定參考。