賀紅霞 劉曉芳 陳耀東 任志翔 陳 武

剪切波彈性成像（shear wave elastography，SWE）技術可獲得組織硬度定性及定量信息，重復性好，在乳腺良惡性病灶鑒別診斷中的價值已得到認可［1］。目前較常用的SWE參數有最大彈性值（Emax）、平均彈性值（Emean），但是其僅能反映乳腺病灶硬度大小，無法評估病灶內部硬度分布特征。彈性異質性是指病灶內部不同區(qū)域硬度差異分布特征［2］。研究［3］發(fā)現乳腺病灶彈性異質性與其良惡性相關。彈性值標準差（Esd）可通過評估病灶內不同區(qū)域彈性模量離散程度反映腫瘤病灶的彈性異質性，但其診斷價值及最佳診斷界值方面尚未達成共識［4-5］。本研究使用新指標剛度梯度（SG）定量評估乳腺病灶彈性異質性，旨在探討其在乳腺影像報告與數據系統(tǒng)（BI-RADS）分類再調整中的應用價值，以期指導臨床決策。

資料與方法

一、研究對象

選取2019年8月至2020年10月在山西醫(yī)科大學第一醫(yī)院經手術或穿刺活檢病理證實的乳腺病灶患者132例，均為女性，年齡17～81歲，平均（44.73±14.37）歲。共135個病灶，其中惡性60個，包括浸潤性癌32個，浸潤性導管癌（IDC）16個，導管原位癌（DCIS）7個，髓樣癌、黏液癌各2個，浸潤性小葉癌1個；良性75個，包括纖維腺瘤42個，乳腺增生20個，乳腺炎性病變7個，導管內乳頭狀瘤5個，腺病1個。納入標準：有明確的病理結果，均行常規(guī)超聲及SWE檢查。排除標準：乳腺既往手術史、假體植入史、有新輔助化療、放療病史，以及妊娠期或哺乳期患者。本研究經醫(yī)院醫(yī)學倫理委員會批準，所有患者均簽署知情同意書。

二、儀器與方法

1.超聲檢查：使用法國聲科Aixplorer彩色多普勒超聲診斷儀，線陣探頭，頻率4～15 MHz；配備SWE功能?；颊呷⊙雠P位，充分暴露雙側乳腺和腋窩，先行常規(guī)超聲檢查觀察病灶形態(tài)、回聲、邊緣、血流等聲像圖特征，進行BI-RADS分類；于病灶最大徑切面切換至SWE模式，測量量程0～180 kPa，中心頻率默認標準模式，當病灶位置太深或其他原因導致彩色信號充填不佳時，調整至穿透模式。取樣區(qū)域包括病變本身及周邊正常組織，不包括皮膚和胸壁，盡量輕持探頭不施壓，靜置約3～5 s后進行圖像采集，每個病灶存取3幀獨立的SWE圖像。采用Q-Box Trace方式選定感興趣區(qū)（ROI），使ROI盡可能包括病灶彈性圖像顯示的硬度邊緣，自動測得病灶的Emax、Emean、Esd，計算SG，具體公式［5］：SG=（Emax-Emean）+Emax。所有參數均重復測量3次取其平均值。

2.評價標準：參考2013版BI-RADS分類標準［6］對乳腺病灶進行評估，BI-RADS 3類及4a類病灶判定為良性，BI-RADS 4b類及以上病灶判定為惡性；通過受試者工作特征（ROC）曲線確定最佳SWE診斷參數及其截斷值，當病灶SWE參數值大于截斷值時判定為惡性，小于等于截斷值時判定為良性；SWE參數校正BI-RADS分類方法［4，7］：將大于SWE參數截斷值病灶行BI-RADS分類升高一級，小于等于截斷值者行BI-RADS分類降低一級，BI-RADS 5類者不升級，BI-RADS 3類者不降級。

三、統(tǒng)計學處理

應用SPSS 21.0及Med Calc 18.2.1統(tǒng)計軟件，計量資料以±s表示，兩組比較行t檢驗。計數資料以頻數或率表示，組間比較采用Fisher確切概率法或χ2檢驗。以病理結果為金標準，繪制ROC曲線評估SWE各參數、BI-RADS分類對乳腺良惡性病灶的鑒別診斷效能，曲線下面積（AUC）比較行Z檢驗。P＜0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

結果

一、乳腺良惡性病灶SWE參數比較

SWE各彈性模量參數中，乳腺惡性病灶SG、Esd、Emax、Emean均高于良性病灶，差異均有統(tǒng)計學意義（均P＜0.001）。見表1。

表1 乳腺良惡性病灶SWE參數比較（±s） kPa

表1 乳腺良惡性病灶SWE參數比較（±s） kPa

SG：剛度梯度；Esd：彈性值標準差；Emax：最大彈性值；Emean：平均彈性值

病理結果良性惡性t值P值Emean 18.38±7.2838.83±19.24-8.48＜0.001 SG 63.89±31.06227.64±119.68-11.39＜0.001 Esd 7.49±4.0825.33±13.38-10.94＜0.001 Emax 41.06±17.78133.22±68.05-11.26＜0.001

二、SWE各參數鑒別乳腺良惡性病灶的診斷效能比較

ROC曲線分析顯示，SG、Esd、Emax、Emean預測乳腺惡性病灶的AUC及診斷截斷值分別為0.925、120.2 kPa，0.903、12.4 kPa，0.923、68.8 kPa，0.837、27.0 kPa，其中SG的AUC值最高，以120.2 kPa為截斷值，其診斷的敏感性、特異性、準確率分別為88.3%、96.0%、92.6%。見圖1。

圖1 SWE各參數鑒別診斷乳腺良惡性病灶的ROC曲線圖

三、校正前、后BI-RADS分類與病理結果對照

135個乳腺病灶中，校正前BI-RADS 3類30個，4a類39個，4b類23個，4c類34個，5類9個，準確診斷115個，誤判20個，其中13個良性病灶高判，7個惡性病灶低判。SG校正后BI-RADS 3、5類分別增加了33個、30個，4a、4b、4c類分別減少了27個、13個、23個，校正后BI-RADS分類中被誤判病灶降為12個（占8.9%，12/135）。見表2和圖2，3。

圖2 乳腺良性病灶的常規(guī)超聲及SWE圖

表2 校正前、后乳腺良惡性病灶BI-RADS分類個

四、校正前、后BI-RADS分類鑒別乳腺良惡性病灶的診斷效能比較

SG校正后BI-RADS分類鑒別乳腺良惡性病灶的AUC及特異性均高于校正前，差異均有統(tǒng)計學意義（均P＜0.05）；敏感性和準確率與校正前比較差異均無統(tǒng)計學意義。校正前后BI-RADS分類建議行穿刺活檢的乳腺良性病灶由61.3%（46/75）降為18.7%（14/75），兩者比較差異有統(tǒng)計學意義（P＜0.001）。見表3和圖4。

圖3 乳腺惡性病灶的常規(guī)超聲及SWE圖

圖4 校正前、后BI-RADS分類鑒別診斷乳腺良惡性病灶的ROC曲線圖

表3 校正前、后BI-RADS分類鑒別乳腺良惡性病灶的診斷效能比較

討論

近年來，高頻超聲已被廣泛應用于乳腺癌的篩查。超聲BI-RADS分類系統(tǒng)可規(guī)范乳腺超聲診斷及報告，其評級標準已成為乳腺病灶臨床風險分層管理的重要依據［6］。然而，乳腺良惡性病灶常規(guī)超聲征象存在重疊，給診斷帶來難度，因此納入可靠指標提高BI-RADS分類診斷準確性是目前研究重點。腫瘤異質性作為乳腺癌的特征之一，體現在瘤灶內部不同區(qū)域腫瘤細胞亞群及結締組織、血管等成分的區(qū)別，被認為可導致腫瘤病灶內部不同區(qū)域力學性質的差異［8-9］，故僅依據硬度大小判定乳腺病灶彈性信息，得出的結論不完全客觀。針對上述情況，有學者［10-11］提出定性指標（四種顏色模式和Ehomo模式）及SWE彈性圖像分型法，用以評估病灶的彈性異質性，然而定性分析存在一定主觀性，對醫(yī)師要求較高，缺乏定量依據。為此，本研究通過SG、Esd對病灶的彈性異質性程度進行量化評估，為評價異質性病變提供了一種非侵入性的檢查手段。本研究中SG的診斷效能優(yōu)于內置參數Esd，以SG 120.2 kPa為截斷值，顯示出較高的診斷敏感性及特異性（88.3%、96.0%），優(yōu)于Shang等［12］研究結果（85.56%、88.89%），分析造成差異的可能原因有：①本研究采用Q-Box Trace方式選定ROI，避免了環(huán)形ROI無法對不規(guī)則病灶“適形”取樣的弊端［4］；②本研究SG值計算的是整個病灶的彈性異質性，能更全面、客觀地量化腫瘤彈性異質性特征，而Shang等［12］研究分析的是病灶最硬2 mm處的SG值。

本研究結果發(fā)現，常規(guī)超聲BI-RADS分類鑒別乳腺良惡性病灶的敏感性相對較高（88.3%），而特異性偏低，為82.7%，與以往研究［13］一致，導致低風險病灶被高判，施行了不必要的穿刺活檢。經SG校正后在保證較高診斷敏感性的同時，診斷特異性由82.7%提高到92.0%（P＜0.05），且校正后BI-RADS分類預測乳腺惡性病灶的AUC值高于校正前（P＜0.05），提示結合SG有助于提高BI-RADS分類總體診斷效能。以BIRADS 4b類為診斷截斷值，校正前BI-RADS分類中有20個乳腺病灶被誤判（惡性病灶中6個4a類，1個3類；良性病灶中10個4b類，3個4c類），經SG值校正后，糾正了13個病灶的分類，包括5個4a類和8個4b類病灶，并使3個4c類病灶降級至4b類。本研究校正前后BI-RADS 4類病灶由96個減少至33個，其中30個升級為5類，33個降級為3類，一定程度上可彌補BIRADS 4類病灶惡性概率跨度大的不足，使BI-RADS分類診斷更準確；同時，84.6%（33/39）的4a類病灶被降級為3類，其中32個經病理證實為良性，避免了該部分4a類病例過度診療，由定期隨訪替代穿刺活檢。此外，校正后BI-RADS分類活檢陽性率由校正前56.2%（59/105）提高到80.6%（58/72）。

本研究還發(fā)現，SG在校正BI-RADS分類中亦存在一些假陽性和假陰性結果。有2個IDC和2個DCIS的BI-RADS分類診斷為惡性，校正后誤判為良性；2個DCIS的BI-RADS分類校正前后均被誤判為良性。被低判的2個IDC均為Ⅰ級IDC，其中1個最大徑僅0.87 cm。研究［14］表明，SWE極易漏診DCIS、小病灶（＜1 cm）和低級別浸潤性癌，由此分析，假陰性原因可能與病灶體積較小及組織學分級低有關。DCIS因未突破乳腺導管基底膜，間質組織未受侵犯，尚無明顯纖維組織增生反應，病灶異質性特征不顯著，檢測SG值偏低。本研究1個乳腺炎性病變BI-RADS分類診斷為良性，SG校正后誤判為惡性；2個纖維腺瘤BI-RADS分類誤診為惡性而未被校正。分析其假陽性原因：炎性反應伴隨著血供增加、水腫、脂肪壞死及肉芽腫的形成時，病灶局部區(qū)域硬度相對增加，均可能導致彈性模量分布不均勻，SG值偏高［3，15］。另外，病灶的大小也會影響彈性測值的準確性，本研究中被高判的2個纖維腺瘤體積均較大，病變包膜被拉伸及鄰近正常組織受到壓迫，病灶周邊張力增大，與內部低彈性區(qū)形成對比；其次，較大的病變可能會導致探頭不均勻地應用于腫塊上方的皮膚，從而產生偽像，影響測定結果。

本研究局限性：①樣本量偏少，未能對病灶的大小、深度進行分組研究；②僅分析了病灶最大徑切面的彈性圖像，并未分析其正交切面；③所納入的病例多數為準備接受穿刺或治療的陽性患者，可能存在選擇偏倚。

綜上所述，SWE異質性分析在鑒別診斷乳腺良惡性病變方面具有重要價值。SG校正后的BI-RADS分類提高了診斷效能，有助于減少臨床上不必要的穿刺活檢或手術，有一定的臨床應用價值。