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        MRI動態(tài)增強定量分析在鑒別乳腺良惡性結節(jié)中的診斷價值研究

        2021-11-12 03:31:58
        影像研究與醫(yī)學應用 2021年19期
        關鍵詞:良性惡性乳腺

        王 瑩

        (西安交通大學第一附屬醫(yī)院東院醫(yī)學影像科 陜西 西安 710089)

        女性患有乳腺良惡性結節(jié)病變的概率相對較高,為保障身心健康,應盡早實現(xiàn)對此類疾病的診療[1]。現(xiàn)階段,臨床上公認診斷此類病癥的金標準為病理活檢,該方式診斷價值顯著,但是存在感染率高、有創(chuàng)及可重復操作性差的缺陷,所以,如何在不進行病理活檢的情況下準確鑒別乳腺良惡性結節(jié)病癥就顯得十分重要。MRI為診斷乳腺類疾病的有效方法[2],主要借助于應用對比劑后強化及結節(jié)形態(tài)學觀察的方式進行良惡性鑒別,但是此種診斷方式下并不能對對比劑在組織內(nèi)的濃度變化進行定量分析,以至于不能直接用來反映患者的組織血流生理學信息,因此存在一定的診斷局限性,而MRI動態(tài)增強定量分析則可克服這一切缺陷,實現(xiàn)對乳腺良惡性結節(jié)的準確鑒別?;诖?,本次研究對本院2020年5月—2021年4月收治的80例接受乳腺MRI動態(tài)增強定量分析檢查的患者,對該診斷方法發(fā)價值進行了討論分析。

        1 資料與方法

        1.1 一般資料

        將2020年5月—2021年2月本院收治的80例接受乳腺MRI動態(tài)增強定量分析檢查的患者作為本次研究對象?;颊吣挲g均值為(46.5±3.0)歲;發(fā)病類型:惡性病變有34例、良性病變有46例;發(fā)病部位:右側(cè)乳腺有23例、左側(cè)乳腺有40例、雙側(cè)乳腺有17例。

        1.2 方法

        入選患者均接受MRI動態(tài)增強定量分析,詳情如下。

        (1)檢查方法:準備好磁共振儀(廠家:美國GE公司,即美國通用電氣公司;型號:Signa HDxt 1.5T),要求患者采取頭先進的俯臥位姿勢,并使雙側(cè)乳腺對準乳腺線圈內(nèi)后自然進行懸掛。先采取常規(guī)掃描方式,而后再采取磁共振動態(tài)增強掃描,將0.1 mmol/kg劑量的釓噴酸葡胺注射液(生產(chǎn)廠家:上海旭東海普藥業(yè)有限公司;國藥準字:H19991127)注射于患者肘靜脈處,控制好注射速率,將其穩(wěn)定在2 mL/s,注射完對比劑后再注入15 mL的0.9%氯化鈉溶液(生產(chǎn)廠家:北京天壇生物制品股份有限公司;國藥準字:S10870001)。MRI常規(guī)序列:①軸位TST-T1WI:層間距調(diào)整為4 mm,層厚4 mm,TE 8 ms,TR 540 ms;②軸位TST-T2WI:層間距調(diào)整為4 mm,層厚4 mm,TE 120 ms,TR 4350 ms;③軸位壓脂序列T2WI-SPAIR:層間距調(diào)整為4 mm,層厚4 mm,TE 60 ms,TR 5000 ms[3]。磁共振動態(tài)增強掃描序列:①借助THRIVE技術進行不用翻轉(zhuǎn)角度的容積掃描(包括3°、6°、9°、12°、15°):層間距調(diào)整為3 mm,層厚為6mm,TE為2 ms,TR為4 ms,每組掃描時間約為5 s。②以60期快速容積掃描病灶,并將翻轉(zhuǎn)角設定為12°,先對2期平掃圖像進行采集,而后再注射對比劑,之后采取無間隔重復掃描方式,每期層數(shù)共有40層,且每期掃描時間約為5 s。(2)圖像后處理及動力學參數(shù):借助于Omini-Kinetics分析軟件進行圖像后處理,即先導入原始數(shù)據(jù),而后選擇內(nèi)乳動脈發(fā)血管做AIF,即動脈輸入函數(shù),以此推斷出正常血管的此項指標。借助Tofts模擬進行擬合計算,隨之得到動力學參數(shù)的功能性偽彩圖,包括Ktrans(容量轉(zhuǎn)移常數(shù))、Ve(血管外細胞間隙容積)、Kep(速率常數(shù))、及iACU,最后最大程度將病灶壞死區(qū)及囊變區(qū)避開來選擇ROI,即乳腺結節(jié)最大層畫面處感興趣區(qū),以此得到Ktrans、Ve、Kep及iACU參數(shù)[4]。

        1.3 觀察指標

        ①入選者術前進行MRI動態(tài)增強定量分析檢查,以手術病理結果為金標準,將術前MRI動態(tài)增強定量分析結果與術后病理結果進行對照;②乳腺良惡性結節(jié)動態(tài)增強動力學參數(shù)。

        1.4 統(tǒng)計學方法

        采用SPSS 26.0統(tǒng)計學軟件處理,計數(shù)資料以率(%)表示,用χ2檢驗;計量資料以(±s)表示,用t檢驗,P<0.05則差異存在統(tǒng)計學意義。

        2 結果

        2.1 MRI動態(tài)增強定量分析乳腺良惡性結節(jié)情況及手術病理結果比較

        手術病理診斷結果顯示46例患者為乳腺良性結節(jié),34例為乳腺惡性結節(jié)。行MRI動態(tài)增強定量分析檢查后發(fā)現(xiàn),有46例患者為乳腺良性結節(jié),34例為乳腺惡性結節(jié)。MRI動態(tài)增強定量分析結果與手術病理診斷結果一致。其中乳腺良性結合中有21例為腺病結節(jié),25例為纖維腺瘤;乳腺惡性結節(jié)中有10例為導管癌,24例為浸潤性腺癌。

        2.2 乳腺良惡性結節(jié)動態(tài)增強動力學參數(shù)比較

        乳腺惡性結節(jié)患者的Ktrans(0.96±0.26)高于良性結節(jié)患者的(0.47±0.02),Ve(0.91±0.16)高于良性結節(jié)患者的(0.58±0.04),差異有統(tǒng)計學意義(P<0.05);乳腺惡性結節(jié)患者的Kep及iACU動力學參數(shù)指標差異無統(tǒng)計學意義(P>0.05),見表1。

        表1 乳腺良惡性結節(jié)動態(tài)增強動力學參數(shù)比較(±s)

        表1 乳腺良惡性結節(jié)動態(tài)增強動力學參數(shù)比較(±s)

        組別 例數(shù) Ktrans Kep Ve iACU良性組 460.47±0.020.95±0.130.58±0.042.84±0.36惡性組 340.96±0.261.06±0.390.91±0.162.68±0.46 t 12.7591.78613.4581.745 P 0.0000.0770.0000.084

        3 討論

        MRI動態(tài)增強定量分析為診斷良惡性乳腺病變的重要性方式,該種檢查分析方法可通過觀察對比劑濃度變化來有效反映出機體局部組織生理學信息,進而為此病的診療提供科學價值。

        MRI動態(tài)增強定量分析是對MRI對比劑藥代動力學特征的反映[5],該檢查與組織內(nèi)分布對比劑與清除對比劑有一定的聯(lián)系,注入對比劑后,此類藥物將自患者血管循環(huán)進行分布及排出,而MRI動態(tài)增強定量分析下可對這一動態(tài)化過程進行反映,在此過程中相關組織信號強度會出現(xiàn)先升高后降低的過程,將此過程帶入數(shù)學模型中即可得到Ktrans、Ve、Kep參數(shù),其中Ktrans是指容量轉(zhuǎn)移常數(shù)可反映對比劑注入后自機體血漿分布至血管外細胞外間隙轉(zhuǎn)移時的速度;Ve是指血管外細胞外間隙容積比,可對對比劑漏出的間隙進行反映;Kep是指速率常數(shù),指對比劑漏出間隙擴散至單位容積內(nèi)細胞外與血漿間容積內(nèi)對比劑,返回到血漿時產(chǎn)生的速率。本次研究中乳腺惡性結節(jié)患者的Ktrans(0.96±0.26)高于良性結節(jié)患者的(0.47±0.02),Ve(0.91±0.16)高于良性結節(jié)患者的(0.58±0.04),差異有統(tǒng)計學意義(P<0.05),產(chǎn)生這一研究結果的原因為:乳腺惡性結節(jié)患者有很多的新生毛細血管網(wǎng),且該癥狀的產(chǎn)生與血流量大、血管外間隙擴大、滲透性增加及內(nèi)皮間隙較大等因素有關。乳腺惡性結節(jié)患者與良性結節(jié)患者的Kep及iACU動力學參數(shù)指標無顯著統(tǒng)計學差異(P>0.05),說明乳腺良惡性結節(jié)之間擴散到血管外間隙的對比劑,再循環(huán)至血漿內(nèi)的返回速率及供血情況無明顯差異,證實Ktrans、Ve參數(shù)可用于鑒別乳腺良惡性結節(jié),同時也說明這兩者參數(shù)指標可對惡性生物學行為進行反映,獲得此信息后可為患者疾病診療提供有效的參考價值。但是,由于本次研究樣本選取數(shù)量較少,導致在進行MRI動態(tài)增強定量分析時所得到的相關參數(shù)可能存在一定的偏差,望今后研究可對此問題進行改善。

        綜上所述,MRI動態(tài)增強定量分析可提高乳腺良惡性病變的鑒別效果,可用于準確進行良惡性分層,進而為患者疾病的診療提供科學依據(jù)。

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