潘加珍，查海玲，杜麗雯，聶晨蕾，丁志穎，鞏海燕，王 慧，栗翠英

南京醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院超聲診斷科，江蘇 南京 210029

乳腺癌是最常見的女性惡性腫瘤［1］，早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療對于乳腺癌患者的預(yù)后起著至關(guān)重要的作用［2］。超聲檢查以其快捷、無放射性等優(yōu)點(diǎn)成為乳腺癌診斷的重要手段［3］。近年來，計(jì)算機(jī)輔助診斷（computer?aided diagnosis，CAD）技術(shù)越來越多地應(yīng)用于超聲檢查［4］。S?Detect是韓國Samsung Me?dison公司開發(fā)的一款高度成熟的CAD軟件［5］，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)算法，對超聲圖像的形態(tài)學(xué)描述進(jìn)行自動分割和解釋，并給出“可能良性”或“可能惡性”的診斷結(jié)果，可為臨床超聲檢診醫(yī)生的最終診斷提供參考。目前臨床上對于常規(guī)超聲檢查與S?Detect 技術(shù)聯(lián)合應(yīng)用的研究并不多，本研究通過將低、中、高3 名不同年資超聲醫(yī)師常規(guī)超聲乳腺影像報(bào)告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)（breast imaging report and data system，BI?RADS），分類以4 種不同方案與S?Detect 聯(lián)合的結(jié)果與病理結(jié)果進(jìn)行比較，旨在研究不同年資超聲醫(yī)師以不同方案聯(lián)合S?Detect 診斷乳腺結(jié)節(jié)良惡性的效能。

1 對象和方法

1.1 對象

選取2019年5月—2020年4月于南京醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院乳腺外科就診的169 例女性患者，均于術(shù)前接受了常規(guī)乳腺超聲檢查和S?Detect檢查并于術(shù)后獲得手術(shù)病理結(jié)果。年齡17～82 歲，平均（46.64±13.88）歲。病灶175個(gè)，最大徑5～54 mm，平均（18.74±9.32）mm。本研究經(jīng)院倫理委員會批準(zhǔn)，并知情同意。

排除標(biāo)準(zhǔn)：①非腫塊性病變；②妊娠期或哺乳期患者；③非乳腺原發(fā)病灶的患者；④此次超聲檢查前接受過穿刺活檢或放化療的患者；⑤常規(guī)超聲檢查BI?RADS分類為0類、1類、2類或6類的病變。

1.2 方法

儀器為配備S?Detect 軟件的韓國Samsung RS80A 彩色多普勒超聲診斷儀，L3?12A 線陣探頭，探頭頻率為5～13 MHz。囑患者取仰臥位，充分暴露雙側(cè)乳房及腋窩。1名從業(yè)15年的超聲醫(yī)師先常規(guī)多切面以乳頭為中心放射狀掃查各象限腺體及腋下淋巴結(jié)，保存灰階及彩色血流圖像，隨后進(jìn)入S?Detect 模式，在乳腺腫塊最大長軸切面及其垂直切面分別對病灶自動繪制感興趣區(qū)（region of interest，ROI），必要時(shí)手動糾正，自動輸出“可能良性”或“可能惡性”的二分類診斷結(jié)果（圖1）。

圖1 S?Detect對乳腺結(jié)節(jié)進(jìn)行自動診斷Figure 1 S?detect automatic diagnosis of breast nodule

選取清晰典型切面的二維及血流圖像連同該患者的年齡、血流流速、腋窩淋巴結(jié)等信息，由3名從業(yè)分別2、5、10年的超聲醫(yī)師進(jìn)行讀片，并要求根據(jù)2013 版BI?RADS 分類標(biāo)準(zhǔn)對乳腺腫塊的良惡性進(jìn)行分類評估。

1.2.1 BI?RADS分類

將BI?RADS 分類轉(zhuǎn)換為二分法，以便與病理及S?Detect結(jié)果進(jìn)行比較。分別以BI?RADS 3類（3類為良性，4A類及以上為惡性）、4A類（3、4A類為良性，4B類及以上為惡性）和4B類（4C、5類為惡性，4B類及以下為良性）為乳腺腫塊良惡性的分界，尋找最佳截點(diǎn)。

1.2.2 S?Detect診斷

在乳腺腫塊最大長軸切面及其垂直切面分別得到一個(gè)S?Detect診斷結(jié)果，與病理結(jié)果進(jìn)行比較，得出較優(yōu)切面。

1.2.3 聯(lián)合診斷

聯(lián)合方案一：S?Detect 最大長軸切面和其垂直切面掃查結(jié)果均為“可能惡性”時(shí)，原BI?RADS分類上調(diào)一級，如：BI?RADS 4A 類升為BI?RADS 4B 類；結(jié)果均為“可能良性”時(shí)，BI?RADS分類下調(diào)一級；兩個(gè)切面結(jié)果不同時(shí)，診斷不變。聯(lián)合方案二：任一切面掃查結(jié)果為“可能惡性”時(shí)，原BI?RADS分類上調(diào)一級；結(jié)果均為“可能良性”時(shí)，下調(diào)一級。聯(lián)合方案三：任一切面掃查結(jié)果為“可能良性”時(shí)，原BI?RADS分類下調(diào)一級；結(jié)果均為“可能惡性”時(shí)，上調(diào)一級。聯(lián)合方案四：1.2.2中得出的較優(yōu)切面結(jié)果為“可能惡性”時(shí)，原BI?RADS 分類上調(diào)一級；結(jié)果為“可能良性”時(shí)，下調(diào)一級。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

采用SPSS 25.0 和MedCalc 19.0 統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行分析，以病理結(jié)果為金標(biāo)準(zhǔn)，計(jì)算Kappa值評估各診斷組與病理的一致性，Kappa 值的一致性參考評價(jià)原則如下：Kappa≤0.20，診斷一致性較差；0.20＜Kap?pa≤0.40，診斷一致性一般；0.40＜Kappa≤0.60，診斷一致性中等；0.60＜Kappa≤0.80，診斷一致性較好；0.80＜Kappa≤1.00，診斷一致性強(qiáng)。采用2×2列聯(lián)表和卡方檢驗(yàn)計(jì)算比較不同年資超聲醫(yī)師聯(lián)合S?De?tect前后對乳腺腫塊良惡性診斷的敏感度（sensitivi?ty，SE）、特異度（specificity，SP）、準(zhǔn)確性、陽性似然比（positive likelihood ratio，PLR）、陰性似然比（nega?tive likelihood ratio，NLR）、陽性預(yù)測值（positive pre?dictive value，PPV）、陰性預(yù)測值（negative predictive value，NPV）；用MedCalc 軟件繪制各診斷組的受試者操作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線，計(jì)算曲線下面積（area under the curve，AUC）并用Z檢驗(yàn)比較不同診斷組的AUC。P＜0.05 為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 一般情況及病理結(jié)果

169 例患者共175 個(gè)乳腺結(jié)節(jié)，其中良性結(jié)節(jié)87 個(gè)，惡性結(jié)節(jié)88 個(gè)（表1）?；颊叩钠骄挲g46.64 歲，腫塊最大徑平均值18.74 mm。腫塊良性的患者平均年齡40.15 歲，腫塊最大徑平均值16.72 mm；腫塊惡性的患者平均年齡53.06 歲，腫塊最大徑平均值20.74 mm。

表1 175個(gè)乳腺結(jié)節(jié)術(shù)后病理結(jié)果Table 1 Postoperative pathological results of 175 breast nodules

2.2 BI?RADS分類截點(diǎn)

以病理結(jié)果為金標(biāo)準(zhǔn)，BI?RADS 3類、4A類、4B類作為截點(diǎn)的Kappa 值分別為0.404、0.726、0.612，三者的診斷效能見表2，ROC 曲線如圖2。其中以BI?RADS 4A類作為診斷截點(diǎn)與病理的一致性最佳，AUC 也高于3 類和4B 類（0.863vs.0.701、0.806），且差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Z=5.174，P＜0.001；Z=1.985，P=0.047）。綜上，選取BI?RADS 4A類作為乳腺腫塊良惡性的截點(diǎn)。

表2 BI?RADS 3類、4A類、4B類作為截點(diǎn)的診斷效能比較Table 2 Comparison of diagnostic performances when BI?RADS 3，4A and 4B as the cut?off points

2.3 S?Detect診斷效能

S?Detect 最大長軸切面及其垂直切面與病理結(jié)果比較的Kappa值分別為0.646和0.520，一致性均較好。兩個(gè)切面診斷的SE、SP、PLR、NLR、PPV、NPV、準(zhǔn)確性和AUC見表3，ROC曲線如圖3。S?Detect最大長軸切面的AUC值大于其垂直切面（0.823vs.0.760），差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Z=3.006，P=0.003）。所以，S?Detect最大長軸切面是S?Detect診斷的優(yōu)勢切面。

S?Detect 優(yōu)勢切面和低、中、高年資醫(yī)師診斷的AUC分別為0.823、0.697、0.703、0.863（表4）。其中，S?Detect 與低、中年資醫(yī)師AUC 有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異（Z=3.465，P＜0.001；Z=3.208，P=0.001）。S?Detect 和低、中、高年資醫(yī)師診斷的特異性分別為85.06%、64.37%、75.86%、82.76%，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（χ2=7.522、11.675、14.352，P均＜0.01）。

2.4 BI?RADS 分類與S?Detect 技術(shù)聯(lián)合診斷

2.4.1 不同年資醫(yī)師的BI?RADS分類與S?Detect診斷效能

低、中、高年資醫(yī)師的BI?RADS 分類與S?Detect的診斷效能見表4，ROC曲線如圖4。低年資醫(yī)師診斷的AUC 顯著低于高年資醫(yī)師和S?Detect 技術(shù)，中年資醫(yī)師診斷的AUC 值也顯著低于高年資醫(yī)師和S?Detect 技術(shù)。低年資醫(yī)師和中年資醫(yī)師、高年資醫(yī)師和S?Detect技術(shù)的診斷效能無顯著差異。

圖2 BI?RADS 3類、4A類、4B類作為截點(diǎn)的ROC曲線圖Figure 2 ROC curves of BI?RADS 3，4A and 4B as cut?off points

2.4.2 低、中、高年資醫(yī)師不同聯(lián)合方案診斷效能

低年資醫(yī)師經(jīng)4 種方案聯(lián)合診斷后，SE、SP、準(zhǔn)確性、AUC 值、Kappa 值均明顯提高（表4），且AUC組間（0.697vs.0.777、0.771、0.811、0.817）差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Z=2.686，P=0.007；Z=2.358，P=0.018；Z=3.451，P＜0.001；Z=3.685，P＜0.001）。其中，聯(lián)合方案一與聯(lián)合方案三、四AUC 差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Z=2.197，P=0.028；Z=2.743，P=0.006），聯(lián)合方案二與聯(lián)合方案三、四AUC 差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Z=2.210，P=0.027；Z=2.650，P=0.008）。

中年資醫(yī)師經(jīng)4 種方案聯(lián)合診斷后，AUC 值均有所提高（0.703vs.0.806、0.788、0.829、0.829），差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Z=3.680，P＜0.001；Z=2.783，P=0.005；Z=4.051，P＜0.001，Z=4.051，P＜0.001），其中，聯(lián)合方案三和方案四診斷結(jié)果相同，聯(lián)合方案二與聯(lián)合方案三AUC 值差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（0.788vs.0.829，Z=2.210，P=0.027）。

表3 兩個(gè)切面診斷的SE、SP、PLR、NLR、PPV、NPV、準(zhǔn)確性和AUCTable 3 SE，SP，PLR，NLR，PPV，NPV，accuracy and AUC of the diagnostic results of two sections

圖3 兩個(gè)切面的ROC曲線Figure 3 ROC curves of two sections

高年資醫(yī)師經(jīng)4 種方案聯(lián)合診斷后，AUC 值均有所下降（0.863vs.0.817、0.805、0.834、0.846），其中聯(lián)合方案二下降最明顯（0.863vs.0.805），且有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Z=2.163，P=0.031）。

3 討論

超聲檢查是診斷乳腺腫塊良惡性最常用的方法之一，BI?RADS 分類是由美國放射學(xué)會制定的通用乳腺影像診斷規(guī)范，超聲BI?RADS分類是根據(jù)BI?RADS分類的原則，采用規(guī)范化的術(shù)語，從乳腺腫塊的形態(tài)、邊緣、邊界、內(nèi)部回聲、生長方向、后方回聲、鈣化等灰階特點(diǎn)及彩色血流來評估良惡性，具有良好的診斷效能［6］。隨著超聲BI?RADS 分類越來越廣泛的應(yīng)用，人們發(fā)現(xiàn)該診斷方法受操作者的主觀影響較大，低年資醫(yī)師往往因缺乏經(jīng)驗(yàn)較常出現(xiàn)誤診和漏診［7-8］。近年來，超聲造影、彈性成像、CAD等技術(shù)被越來越多地用于輔助超聲檢查［9-12］，S?De?tect 就是一款高度成熟的CAD 軟件，它可以快速給出“可能良性”或“可能惡性”的評估結(jié)果。

考慮到BI?RADS 4A類有3%～10%的惡性率，臨床上常建議穿刺活檢，一些研究選取BI?RADS 3 類作為截點(diǎn)［13-15］。事實(shí)上，很多BI?RADS 4A類腫塊最終被病理證實(shí)為良性，所以本研究經(jīng)過比較綜合考慮選取了BI?RADS 4A 類作為截點(diǎn)（3 類、4A 類為良性，4B類及以上為惡性）。

本研究以病理結(jié)果為金標(biāo)準(zhǔn)，比較了S?Detect在最大長軸切面及其垂直切面診斷的AUC值，結(jié)果顯示最大長軸切面AUC較高（0.823），且差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，其總體診斷效能更好，這與劉琰等［16］研究的結(jié)果基本一致。這可能歸因于最大長軸切面往往面積更大，S?Detect 能識別更多的超聲特征，如形態(tài)、邊緣、生長方向、內(nèi)部回聲等，因而更具優(yōu)勢。S?Detect 最大長軸切面診斷效能較好，診斷水平明顯優(yōu)于低、中年資醫(yī)師，接近高年資醫(yī)師。S?Detect 診斷的特異性較高（85.06%），顯著高于低、中、高年資醫(yī)師。這與此前韓國及意大利的研究人員開展的關(guān)于S?Detect的研究結(jié)果基本一致［15，17］。

表4 不同年資醫(yī)師與S?Detect不同聯(lián)合方案的診斷效能比較Table 4 Comparison of diagnostic performances between different combining methods of S?Detect and different ultrasound doctors

圖4 不同年資醫(yī)師與S?Detect不同聯(lián)合方案診斷效能的ROC曲線Figure 4 ROC curves of diagnostic performances between different combining methods of S?Detect and different ultra?sound doctors

本研究聯(lián)合診斷結(jié)果顯示，低、中年資醫(yī)師聯(lián)合S?Detect技術(shù)后，診斷水平明顯提高，高年資醫(yī)師則無提升，這表明S?Detect 的輔助診斷優(yōu)勢具有局限性，隨著年資上升，S?Detect 的輔助作用逐漸減弱。國內(nèi)外多項(xiàng)研究亦表明BI?RADS 分類聯(lián)合S?Detect后能提高不同年資醫(yī)師的診斷效能，尤其是低年資醫(yī)師和基層醫(yī)院醫(yī)師，對高年資醫(yī)師（7～10年）則無顯著提升作用［18-19］，研究結(jié)果較一致。

本研究中，低年資醫(yī)師經(jīng)4種方案聯(lián)合診斷后，診斷水平均明顯提高，其中聯(lián)合方案三、四顯著優(yōu)于聯(lián)合方案一、二；中年資醫(yī)師經(jīng)聯(lián)合診斷后，診斷效能亦均顯著提升，其中聯(lián)合方案三、四明顯優(yōu)于聯(lián)合方案二；高年資醫(yī)師經(jīng)聯(lián)合診斷后，診斷效能均下降，其中聯(lián)合方案二后呈顯著下降。

在4 種方案中，聯(lián)合后診斷效能相對較好的是方案三（即任一切面掃查結(jié)果為“可能良性”時(shí)，原BI?RADS分類下調(diào)一級，結(jié)果均為“可能惡性”時(shí)，上調(diào)一級）和方案四（即最大長軸切面結(jié)果為“可能惡性”或“可能良性”時(shí)，原BI?RADS 分類上調(diào)或下調(diào)一級）；這可能是由于S?Detect 診斷特異性較高，識別良性病灶更具優(yōu)勢，這兩種方案均較大限度地發(fā)揮了該項(xiàng)優(yōu)勢。事實(shí)上，臨床實(shí)踐中乳腺超聲門診檢查的乳腺結(jié)節(jié)良惡性比例遠(yuǎn)大于本研究中的87∶88，S?Detect 技術(shù)的發(fā)揮空間更大。此外，本研究中方案三和方案四并未體現(xiàn)出顯著差異，這可能與本研究中惡性比例較高有關(guān)，或許增加樣本量能進(jìn)一步比較方案三、四的優(yōu)劣。

本研究存在一些局限性。包括：①為單中心研究，樣本數(shù)較少，結(jié)果可能存在一定選擇偏倚誤差；②鈣化、硬度等因素是判斷乳腺腫塊性質(zhì)的重要線索，而S?Detect缺乏相關(guān)參數(shù)；③排除了非腫塊性病變和囊腫等典型良性病變，惡性病灶占比較高，與臨床實(shí)際情況存在差異，這也同樣可能造成偏倚。

S?Detect 技術(shù)具有良好的診斷特異性。低、中年資醫(yī)師對乳腺結(jié)節(jié)進(jìn)行BI?RADS 分類時(shí)聯(lián)合S?Detect技術(shù)可以提高診斷準(zhǔn)確性，其中，BI?RADS分類聯(lián)合方案三（S?Detect 最大長軸切面或其垂直切面為可能良性時(shí)下調(diào)一級）和方案四（S?Detect 最大長軸切面為可能惡性或可能良性時(shí)分別上調(diào)或下調(diào)一級）評估乳腺結(jié)節(jié)良惡性效能較佳。