BI-RADS分類在超聲診斷乳腺癌中的應用價值

李開林黃小平吳向東方北

BI-RADS分類在超聲診斷乳腺癌中的應用價值

李開林①黃小平①吳向東①方北①

目的：探討超聲乳腺影像報告和數據系統（BI-RADS）分類在診斷乳腺癌中的價值分析。方法：212例乳腺患者術前行常規超聲檢查，并對發現的254個結節進行常規BI-RADS分類，術后病理結果與BI-RADS對照分析。結果：254個結節中，BI-RADS 3類40個，4a類106個，4b類42個，4c類40個，5類22個，6類4個。術后病理證實良性結節162個，惡性結節92個，BI-RADS分類診斷乳腺癌的敏感性為95.6%（88/92），特異性為82.7%（134/162）。結論：超聲BI-RADS分類診斷乳腺癌敏感性較高，具備很好的應用價值。

乳腺癌； 超聲； BI-RADS分類

First-author's address：Donghua Hospital Affiliated to Sun-yat University，Dongguan 523110，China

乳腺癌是女性最常見的惡性腫瘤，居發病首位［1］。近年來以每年3%的速度遞增，而且發病年齡越來越年輕化，已成為危害我國女性健康最常見的惡性腫瘤之一［2］。隨著超聲設備特別是高頻超聲及檢查技術不斷發展，超聲檢查已成為診斷乳腺癌的重要手段，高頻超聲對乳腺病灶可以非常清楚地識別，廣泛應用于臨床［3］。本文對212例乳腺患者，共254個結節行BI-RADS分類，探討BI-RADS分類在乳腺癌診斷中的應用價值。

1　資料與方法

1.1一般資料 選取本院2013年12月-2015年3月住院手術患者212例，女211例，男1例，年齡26～65歲，平均（42.8±3.2）歲，患者因乳房脹痛或觸及腫塊前來超聲檢查。

1.2設備 使用HITACHI Asc彩色超聲多普勒診斷儀，高頻線陣探頭，頻率5～12 MHz。

1.3方法 212例患者手術前應用高頻超聲常規檢查，患者取仰臥位、側臥位，充分暴露雙側乳房及腋窩，按照1～12點鐘放射狀、多切面連續掃查法，確保檢查無盲區，并對所發現腫塊重點觀察，記錄腫塊形態、邊界、內部回聲、后方回聲增強及衰減，內部有無鈣化，腋窩淋巴結有無結構異常，詳細記錄并工作站留存資料。超聲結論包含腫塊的物理性質，超聲BI-RADS分類，臨床建議及隨訪。

1.4BI-RADS分類標準及評價 參照北美放射學會制定的超聲BI-RADS分類標準（第4版）為基礎，結合患者年齡等參考因素等進一步細化，進行乳腺超聲評估［4］。0類，超聲不能有效地評估病變，需結合其他檢查（如MRI等）行進一步檢查；1類：未見明顯異常，超聲檢查未見明顯異常改變，每年隨訪1次；2類，超聲提示良性病變，無惡性病變的特征（見圖1），每6～12個月隨訪1次；3類，可能的良性病變（惡性危險度≤2%），建議3～6個月隨訪1次，無異常則1年隨訪1次，至少隨訪2年；4類，可疑異常（惡性可能為3%～94%），建議行穿刺活檢；5類，高度可疑惡性（惡性可能≥95%），應積極進行治療；6類，活檢病理已證實為惡性病變。分析BI-RADS分類并對比病理的敏感性、特異性。

2　結果

212例乳腺共254個結節，超聲BI-RADS分類診斷乳腺癌的敏感性為95.6%（88/92），特異性為82.7%（134/162），見表1～2。從92例乳腺癌患者超聲征象與病理類型的關系（表1）及各病理類型乳腺癌聲像特征（表2）中可以看出，浸潤性導管癌絕大部分為形態不規則，周邊呈毛刺狀，后方回聲有衰減，超過半數可見鈣化（圖5～6）。而髓樣癌絕大多數具備良性病變聲像，尤其值得注意，小葉導管癌大多具備惡性病變聲像，導管原位癌及導管內乳頭狀癌圖像無明顯良惡性傾向性，需要仔細查看周邊有無擴展的導管予以佐證，典型超聲BI-RADS分類見圖1～6。

表1　乳腺癌患者超聲征象與病理類型的關系 個（%）

表2　超聲BI-RADS分類與病理結果對照

圖1　纖維腺瘤BI-RADS 3類

圖2　纖維腺瘤BI-RADS 4a類

圖3　纖維腺瘤BI-RADS 4b類

圖4　纖維腺瘤BI-RADS 4c類

圖5　浸潤性導管癌BI-RADS 5類

圖6　浸潤性導管癌BI-RADS 6類

3　討論

乳腺癌已高居我國婦女惡性腫瘤死亡率的第一位，每年約5萬人死于乳腺癌。如何更加準確地提高乳腺癌的診斷率，以便盡早制定科學的治療方案，改善患者的生活質量，延長患者的生存期，已是臨床醫師密切關注的問題［5］。超聲能很好地識別發現乳腺腫塊，包括臨床難以觸摸的小腫塊，綜合評價乳腺腫塊的良惡性一直是工作中的重點與難點［6-7］。既往主要根據腫塊的形狀、邊界、內部回聲、是否有鈣化、內部及周邊血供等特點加以判斷，還沒有一種綜合的手段來科學地指導乳腺腫塊的良惡性分類診斷，超聲BI-RADS提供了一種科學的預測方法［8-10］。Gokalp等［10］研究指出，超聲BI-RADS對乳腺惡性病變診斷的敏感度、特異度、陽性預測值分別為100%、58.2%、62.9%。雖然乳腺癌的超聲圖像表現比較多樣化，但多數腫塊形態不規則，縱橫比＞1，與皮膚不平行，邊界不清晰，包括模糊、呈分葉狀、毛刺狀或角狀，無包膜或包膜不明顯，多為低回聲，內部回聲不均勻，可見微小鈣化，后方回聲衰減，伴周邊強回聲暈，腫塊周圍受侵犯，筋膜層中斷，皮膚水腫增厚、呈橘皮樣病變，腫塊血管豐富，部分病例可探及腋窩淋巴結轉移，根據這些特征可以對乳腺腫塊進行綜合評價［11］。浸潤性導管癌為乳腺癌最常見類型，腫塊一般較大，且為浸潤性生長，間質纖維化組織明顯增生，超聲征象多為病灶形態不規則，邊緣成角，內部可見鈣化聲像，后方回聲衰減等成為診斷乳腺癌的重要特征。

超聲BI-RADS分類對判斷腫塊的良惡性也有一定的局限性，乳腺導管內原位癌（DCIS）僅單純從圖像進行分類，有些惡性腫塊表現為良性病變聲像，而有些良性腫塊表現為惡性病變聲像［12］。相關學者結合彈性成像技術，在乳腺良惡性微小結節的鑒別診斷中具有較高的臨床應用價值，結合彈性成像改良BI-RADS分類明顯提高了對良惡性病變的診斷［13-14］。本文有4例浸潤性導管癌表現為良性病變聲像，均為體積較小，形態大致規則，需要結合鉬靶檢查或者超聲引導下穿刺活檢才能進一步診斷。相關學者表明彩超可檢出鉬靶X線影像檢出的假陰性病灶，對早期診斷乳腺癌有較高的診斷價值，結合彩色多普勒和鉬靶X線，可以提高乳腺癌檢查的準確度［15-17］。本文有5例肉芽腫性乳腺炎，2例纖維腺瘤，2例硬化性腺病，2例良性葉狀腫瘤，BI-RADS分類在4c及5類，11例均為惡性病變聲像，分析時特別需要結合病史，應用3.0 T磁共振功能成像對乳腺癌的診斷，尤其對病灶數目、大小，胸肌累及、腋窩淋巴結轉移有重要價值，對難以判定腫塊需要及時穿刺病理檢查［18］。

綜上所述，BI-RADS分類能很好地評價乳腺腫塊良惡性的風險級別，有較高的靈敏度和準確性，有助于規范超聲影像學報告，促進超聲與其他影像學檢查及臨床溝通［19-20］。并對診斷及進一步的臨床處理做了很好地建議，有利于多個機構檢查結果的比較分析，有利于乳腺癌的早期發現及規范化評估。

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BI-RADS Classification in Ultrasound Diagnosis of Breast Cancer Value

LI Kai-lin，HUANG Xiaoping，WU Xiang-dong，et al.

Medical Innovation of China，2016，13（19）：042-044

Objective：To investigate the ultrasound breast imaging reporting and data system（BI-RADS）classification in the diagnosis of breast cancer in the value analysis.Method：A total of 212 patients of breast cancer routine ultrasound with 254 nodules conventional BI-RADS classification，pathology results were compared with the BI-RADS.Result：The 254 cases of nodules， BI-RADS 3 category of 40 cases，4a category of 106 cases，4b category of 42 cases，4c category of 40 cases，5 category of 22 cases，6 category of 4 cases.162 cases with pathologically confirmed benign nodules，92 cases with malignant nodules，the sensitivity of BI-RADS classification diagnosis of breast cancer was 95.6%（88/92） and specificity of 82.7%（134/162）.Conclusion：Ultrasound BI-RADS classification has higher breast cancer diagnostic sensitivity and with good value.

Breast cancer； Ultrasound； BI-RADS classification

10.3969/j.issn.1674-4985.2016.19.012

①中山大學附屬東華醫院 廣東 東莞 523110

李開林

2016-04-19） （本文編輯：周亞杰）