乳腺腫塊超聲造影定量分析研究

唐蕾 陳曼 樊金芳 黃蕓謙 李偉偉 張歡

1.上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院超聲科，上海 200025；2.上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院放射科，上海 200025

乳腺癌是女性惡性腫瘤中最常見的一種，嚴重危害患者身心健康。超聲造影（contrast-enhanced ultrasonography，CEUS）技術能清晰顯示乳腺癌的血流灌注特征，特別能評估常規彩色超聲無法探及的腫瘤微血管灌注，其在乳腺癌的診斷及療效評估方面的價值日益受到廣泛關注。但應用超聲造影的定量分析能否提高超聲對乳腺腫瘤良惡性的鑒別能力，仍存在爭議[1-3]。本研究目的是評估超聲造影定量分析乳腺腫塊的可行性和穩定性。

1 資料和方法

1.1 研究對象

2010年10月—2013年5月在本院行乳腺腫塊超聲造影檢查者，患者知情同意后操作。選取所有取得空芯針活檢病理結果或手術病理結果的患者造影資料進行定量分析。

1.2 儀器和方法

1.2.1 儀器和參數超聲造影檢查使用Esaote Mylab90（意大利Genoa公司）彩色超聲診斷儀，探頭頻率3～9 MHz。造影劑使用聲諾維(SonoVue，意大利Bracco公司)，抽吸2.4 mL稀釋造影劑經肘靜脈快速推注，尾隨推注5 mL生理鹽水沖洗，造影動態圖像儲存于儀器硬盤。

1.2.2 數據收集使用QontraXt超聲造影定量分析軟件分析造影圖像，每個圖像重復分析3次，圖像分析者對病理結果不知情。每個圖像記錄參數包括峰值（peak）、達峰時間（time to peak，TP）、上升斜率（sharpness）、曲線下面積（area under the curve，AUC）(圖1、2)。每個參數測量3次，計算3次數據的中位數、最相近兩次數據的平均值及3次數據的平均值。

圖1 乳腺良性腫塊超聲造影定量分析圖 A：女性患者左側乳腺內低回聲；B：超聲造影顯示峰值灌注模式，A、B中所畫范圍為沿腫塊最大外徑所勾畫定量范圍；C：定量分析結果。病理結果為纖維腺瘤

圖2 乳腺惡性腫塊超聲造影定量分析圖 A：女性患者左側乳腺內低回聲；B：超聲造影顯示峰值灌注模式， A、B中所畫范圍為沿腫塊邊緣所勾畫定量范圍；C：定量分析結果。病理結果為浸潤性導管癌

1.3 統計學處理

采用SPSS19.0統計軟件進行數據分析。計數資料采用卡方檢驗，計量資料采用均值、獨立樣本t檢驗、配對樣本t檢驗。P＜0.05為差異有統計學意義。計算受試者工作特征曲線（receiver operating characteristic curve，ROC）、AUC、靈敏度、特異度和界值等。

2 結果

151例乳腺腫塊患者中，1例為男性，其余均為女性；年齡（48.9±14.1）歲（20～82歲）。惡性109例，其中浸潤性導管癌71例、導管內癌 7例、浸潤性導管癌+導管內癌7例、浸潤性導管癌+其他癌6例、浸潤性癌 8例、大汗腺癌 3例、淋巴瘤 2例、化生性癌 2例、多形性小葉癌1例、神經內分泌癌1例、黏液腺癌 1例；良性42例，其中纖維腺瘤 31例、導管內乳頭狀瘤 6例、炎癥 2例、良性葉狀腫瘤 2例，大汗腺化生 1例。

分析造影數據，對每個圖像3次數據的中位數、最相近兩次數據的平均值及3次數據的平均值進行分析（表1）。3種數據處理方法均顯示良惡性腫塊峰值的差異有統計學意義（均P=0.000），良惡性腫塊的AUC的P值分別為0.002、0.004、0.004，差異有統計學意義。3種數據處理方法所得參數經配對樣本t檢驗分析，兩兩之間差異有統計學意義，P值均＜0.005；但相互之間相關性均＞0.950，相關性很好（表2）。惡性腫瘤的峰值和AUC顯著低于良性病灶，定義超聲造影定量分析參數小于界值診斷為惡性，反之診斷為良性。以分類法重新統計峰值及AUC，良惡性組間P值均=0.000，差異有統計學意義。各組界值及靈敏度、特異度等見表3。以AUC值作為評判標準時，用中位數法AUC＜3.850時診斷惡性腫塊的靈敏度為80.7%、特異度為61.9%，為最佳選擇。以峰值作為評判標準時，用三者均值法峰值＜25.000時診斷惡性腫塊的靈敏度為79.8%、特異度為71.4%，為最佳選擇。

3 討論

腫瘤血管的生成在腫瘤生長和轉移中起重要作用，其分布情況與腫瘤的生長及侵襲力間存在密切聯系[4]。超聲造影是將具有與人體組織回聲特性阻抗差別甚大的氣體微泡群（超聲造影劑）注入人體，增強血流及組織的回聲對比的超聲檢查法。通過進入病變處的微循環，使感興趣區達到灰階信號增強的目的。超聲造影能反映組織、微血管密度和血管通透性，是體現腫瘤血流動力學變化的良好媒介。但目前仍缺乏明確穩定的診斷標準，定量分析將有助于量化評判指標，對良惡性乳腺腫塊的診斷，特別對乳腺癌患者療效的評估將起積極作用[5]。

應用造影定量分析軟件復讀圖像過程中，個體化差異明顯，同一觀察者重復分析，所得結果仍存在不穩定性。本研究采用分析圖像后不同的數據處理方法，發現良性腫塊的峰值明顯高于惡性腫塊，其TP、AUC也較惡性腫塊高，說明大部分惡性腫瘤灌注強度、灌注時間和總灌注血流量都較良性少。而理論上與良性腫瘤相比，惡性腫瘤通常有豐富的血液供應和更大數量的供血動脈，主要原因可能與所選病例中惡性腫瘤壞死液化或鈣化部分所占比例有關。若這些成分所占比例較大，將影響總體評估效果。這可能也是本研究與其他研究結果不完全一致的原因，與Wang等[6]研究結果相似，即不同病理組織學類型乳腺癌的超聲造影成像特性是可變的。Liu等[7]也認為，乳腺腫塊的超聲造影表現與病理特征相關。Balleyguier等[8]認為，與良性腫瘤相比，惡性腫瘤有更快的增強和消退。本研究顯示，惡性腫塊組斜率大于良性腫塊組，雖然P＞0.05，但這一特征與惡性腫瘤血流灌注快進快出的理論一致，符合腫瘤血管的病理生理改變特點。本研究所獲得有意義的參數與王琳等[9]的研究結果不一致，其認為4個參數中僅TP在良惡性腫塊間差異有統計學意義。而李穎嘉等[10]的研究表明，AUC、廓清時間在良惡性腫塊間差異有統計學意義，峰值與TP無統計學差異。研究結果出現差異的原因可能與選擇的勾勒范圍不同有關。李穎嘉等[11]的研究提出，乳腺惡性腫瘤血管生成相關分子表達和血流分布不均一，癌巢邊緣相對于中心部呈現高灌注表現。今后擬對癌巢邊緣的血流灌注進行重點研究。

表1 乳腺腫塊造影定量參數

表2 3種數據處理方法定量參數的兩兩比較

表3 超聲造影定量參數各次間對照

在分析過程中發現，惡性腫瘤由于其侵襲性，邊界常較為模糊，形態也不規則，對邊界的勾畫產生影響，在一定程度上影響數據的準確性，需重復評估。3種數據處理方法相互之間存在顯著差異，但相關性較好，說明這3種處理方法是可行的，但沒有統一性，需從中選擇一種進行分析并分別設定相應的臨界值。鑒于乳腺癌的惡性程度及嚴重后果，本研究推薦AUC參數中位數法（靈敏度達80.7%），同時因其對原始數據的處理最少，能充分反映良惡性腫塊定量參數峰值和AUC的差異，值得進一步探討。本研究總樣本較小，良惡性數據比例不均衡，需加大樣本量，以確定最佳界值，為臨床應用打下基礎。

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