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超聲BI-RADS聯合超聲彈性成像對乳腺腫塊的診斷價值

2017-11-21 10:53:10洪敏李云亭侯春杰
溫州醫科大學學報 2017年10期
關鍵詞:分類

洪敏,李云亭,侯春杰

(1.磐安縣人民醫院 超聲科,浙江 金華 322300;2.浙江省人民醫院 超聲科,浙江 杭州 310014)

超聲BI-RADS聯合超聲彈性成像對乳腺腫塊的診斷價值

洪敏1,李云亭1,侯春杰2

(1.磐安縣人民醫院 超聲科,浙江 金華 322300;2.浙江省人民醫院 超聲科,浙江 杭州 310014)

目的:探討乳腺影像報告和數據系統(BI-RADS)與超聲彈性成像(UE)以及兩者聯合使用對乳腺腫塊的診斷價值.方法:選取2014年1月至2015年12月間就診的125例乳腺腫塊患者,共乳腺腫塊142個,對所有腫塊進行超聲BI-RADS分類,并進行UE檢查,以病理結果作為診斷金標準,觀察兩者單獨應用及聯合應用的敏感性、特異性、陽性預測值、陰性預測值和準確率.結果:本研究共142個病灶,其中經病理證實良性病灶81個,惡性病灶61個.UE三分法診斷結果顯示,良性與惡性乳腺病灶的UE評分差異具有統計學意義(P<0.05),UE診斷惡性病灶的靈敏度為78.69%,特異度為81.48%,陽性預測值為83.54%,陰性預測值為76.19%.BI-RADS分類診斷結果顯示,良性與惡性乳腺病灶的分類差異具有統計學意義(P<0.05),BI-RADS分類診斷惡性病灶的靈敏度為72.13%,特異度為77.78%,陽性預測值為70.97%,陰性預測值為78.75%.傳統超聲BI-RADS分類基礎上結合UE進行調整,2種方法均與調整前結果進行比較,差異具有統計學意義(P<0.05).結論:UE三分法可以提高BI-RADS分類對乳腺腫塊良、惡性病灶診斷的敏感性、特異性.

乳腺;超聲BI-RADS分類;超聲彈性成像

乳腺癌是目前臨床發生率較高的惡性腫瘤之一,早期診斷和治療可改善預后[1].目前診斷乳腺腫塊的主要方法有彩色多普勒超聲檢查、鉬靶X線、CT及MRI等.本研究選取125例乳腺腫塊患者的142個乳腺病灶,對其行超聲乳腺影像報告和數據系統(breast imaging reporting and data system,BI-RADS)分類和超聲彈性成像(ultrasound elastography,UE)檢查,以術后病理結果作為診斷標準,研究2種方法單獨應用及聯合應用對乳腺腫塊的診斷敏感性、特異性和準確率.

1 對象和方法

1.1 對象 收集2014年1月至2015年12月在磐安縣人民醫院就診的125例乳腺腫塊患者,均為女性,年齡23~71歲,平均(48.3±8.3)歲,共檢出142個腫塊.腫塊直徑為4~15 mm,平均(10.21±2.98)mm,其中4~10 mm的腫塊105個,11~15 mm的腫塊37個.均經手術病理證實,對所有腫塊超聲表現與病理結果進行回顧性分析.納入標準:①所有患者均為初次超聲檢查發現乳腺腫塊;②均無乳腺手術史及化療、放療史;③既往無心腦肝腎等實質器官腫瘤并伴發轉移者;④無精神異常者;⑤所有患者均簽署知情同意書并配合本次研究,本研究內容及過程經本院醫學倫理委員會批準并全程監督.

1.2 儀器和方法 采用日立二郎神和飛利浦IUElite彩色多普勒超聲診斷儀,探頭頻率6~13 MHz.對所有患者行普通超聲掃描,查找病灶位置,計量病灶直徑,再進一步行彩色多普勒超聲檢查,觀察病灶位置的血液供應狀態;再行UE檢查,根據病灶的大小合理調節感興趣區域(region of interest,ROI)范圍,圖像中央內包含病灶,采用正確的加壓方法,壓力與壓放頻率綜合指標采用2~4,通過對彈性圖像的綜合分析,給出ROI的彈性評分[2].超聲圖像分析以2013年美國放射學會的BI-RADS第二版為標準.普通超聲檢查按照腫塊形態是否規則、方位是否平行、邊緣是否光整、內部回聲情況、后方回聲是否增強或衰減、腫塊內外有無鈣化灶、血供范圍等進行分類,評分標準良性為1~3類,惡性為4~5類.按照UE的5種評估方法對BI-RADS分類進行調整,即以腫塊的質地軟硬劃分為質軟、質中、質硬[3-4].超聲彈性圖參照文獻[5]報道的改良5分評分標準,彈性評分1~3分為質軟或質中,彈性評分4~5分為質硬[5].傳統超聲BI-RADS分類基礎上參照UE進行調整分類方法:①質硬調升一級,質軟/中調降一級;②質硬上調一級,質軟/中保持不變.以上圖像分析、UE評估及BI-RADS分類均由2名經驗豐富的超聲醫師獨立完成,采用雙盲法,結果不一致的由2人商討后取得統一.

1.3 統計學處理方法 采用SPSS19.0統計軟件建立數據庫并進行統計分析.計量資料以表示;計數資料以率(%)表示,組間比較采用χ2檢驗及連續性校正公式.P<0.05為差異有統計學意義.

2 結果

2.1 病理學結果 本研究中125例患者共142個病灶,其中良性病灶81個(其中直徑4~10 mm的病灶56個、10~15 mm的病灶25個),惡性病灶61個(其中直徑4~10 mm的病灶49個、10~15 mm的病灶12個).惡性病灶中,乳腺浸潤性導管癌31個,乳腺浸潤性小葉癌10個,導管內乳頭狀癌7個,乳腺髓樣癌2個,炎性乳腺癌3個,乳腺黏液癌4個,混合癌4個.良性病灶中,纖維腺瘤26個,乳腺纖維囊性腺病16個,導管內乳頭狀瘤15個,乳腺囊腫10個,乳腺葉狀腫瘤7個,肉芽腫性乳腺炎5個,乳腺脂肪瘤2個.

2.2 傳統超聲BI-RADS分類法診斷乳腺良惡性腫塊的價值 經病理證實的良性與惡性乳腺病灶的BIRADS分類結果和各項超聲特征檢出率的差異具有統計學意義(P<0.05).惡性病灶中,形態欠/不規則占77.05%,不平行位(病灶長軸與人體長軸不平行)占11.48%,邊緣不光整占73.77%,低回聲占88.52%,后方回聲衰減/混合性占39.34%,有鈣化占37.70%,內部或邊緣區血供占68.85%,彈性質硬占78.69%,見表1.

2.3 傳統超聲BI-RADS結合UE調整分類后比較 經病理證實的良性與惡性乳腺病灶的UE評分差異具有統計學意義(P<0.05),惡性質硬診斷性靈敏度為78.69%,特異度為81.48%,陽性預測值為83.54%,陰性預測值為76.19%.傳統超聲BI-RADS分類基礎上結合UE進行調整(見圖1-2),方法一:質硬病灶BI-RADS分類上升一級,質軟/中病灶下降一級;方法二:質硬病灶BI-RADS分類上升一級,質軟/中病灶保持不變.與調整前單獨應用BI-RADS分類法診斷結果進行比較,BI-RADS分類與UE聯合診斷法對惡性病灶的診斷效能更高,差異具有統計學意義(P<0.05),見表2.

3 討論

超聲診斷乳腺良性或惡性病灶主要是根據其形態、邊緣、內部回聲、鈣化等進行綜合評判[5].超聲BI-RADS分類通常認為1~3類為良性病灶,4~5類者為惡性高度懷疑病灶,建議手術切除或行病理活檢[6].因乳腺病變組織成分比較復雜,通常具有一定疊加,從而增加了普通超聲圖像上診斷良惡性的難度.

表1 良、惡性乳腺腫塊超聲BI-RADS描述術語的差異性比較(n)

圖1 右乳腺低回聲腫物,手術病理為纖維腺瘤形成

圖2 左乳腺低回聲腫物,手術病理為浸潤性導管癌

表2 142例乳腺腫塊超聲BI-RADS分類調整后結果(n)

有研究表明UE對乳腺病灶的診斷準確率顯著高于傳統超聲檢查方法[7].UE采用生物組織彈性信息對疾病進行診斷,根據惡性病變彈性系數高于正常腺體或良性病變的特征,為乳腺病變良惡性的鑒別提供診斷依據.UE對乳腺良惡性腫瘤的診斷和鑒別診斷具有較好的應用價值,但其仍具有一定的漏診率與誤診率,故需尋求更為準確的乳腺病變診斷方法.

本研究將UE和超聲BI-RADS分類標準聯合應用,研究二者聯合的方法對乳腺小腫塊的靈敏度和特異度等指標[8].有研究[9]認為UE聯合BI-RADS分類對乳腺腫塊的良惡性鑒別診斷均有較高的靈敏度和特異度.本研究結果中根據UE對超聲BI-RADS進行調整后的靈敏度和特異度較調整前均提高,與上述研究資料結果相符.本研究采用UE并按照第二版BI-RADS中三分法對乳腺腫塊的BI-RADS分類做出調整[10].如果常規超聲顯示乳腺腫塊為惡性,且當三分法為質軟/質中時,可對改正超聲診斷的陰性預測值的作用加大.乳腺病灶在常規超聲診斷為惡性的情況下,UE三分法顯示為質硬,則對乳腺惡性的診斷準確度較高[11].

本研究中常規超聲及BI-RADS指標分類對乳腺腫塊診斷靈敏度均較低,可能和惡性腫塊的超聲圖像表現不典型、良惡性腫塊間征象重疊以及惡性征象的發生率偏低有關,但其特異度較高,證明了上述征象在乳腺癌中發生率高于良性腫塊.

綜上所述,UE三分法對BI-RADS分類調整可有效提高乳腺腫塊良、惡性病變診斷靈敏度、特異度等指標.

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(本文編輯:趙翠翠)

The value analysis of ultrasound BI-RADS combined with ultrasound imaging in the diagnosis of breast masses


HONG Min1, LI Yunting1, HOU Chunjie2.
1.Department of Ultrasonography, Pan'an County People's Hospital, Jinhua, 322300; 2.Department of Ultrasonography, Zhejiang Provincial People's Hospital, Hangzhou,310014

Objective:To investigate the value of the breast imaging reporting and data analysis system (BIRADS) combined with ultrasonic elastography (UE) in the breast masses diagnosis.Methods:142 breast tumors were collected from125 cases of patients with breast tumors from January 2014 to December 2015, then we classified all breast masses by the ultrasonic BI-RADS, and had a ultrasound elastography (UE) examination, which the pathological results were used as the gold standard for diagnosis, to study the sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value and accuracy rate of two methods single-handed and combined application.Results:There were 142 lesions in this study, of which 81 were benign lesions and 61 were malignant lesions. UE three law diagnosis results show that statistically significant differences in UE scores between benign and malignant breast lesions (P<0.05), the sensitivity of UE in diagnosis of malignant lesions was 78.69%, the specificity was 81.48%, the positive predictive value was 83.54%, the negative predictive value was 76.19%. BIRADS classification results showed statistically significant differences in classification of benign and malignant breast lesions (P<0.05), the sensitivity of diagnosis of malignant lesions in BI-RADS classification was 72.13%,the specificity was 77.78%, the positive predictive value was 70.97%, the negative predictive value was 78.75%.On the basis of traditional ultrasonic BI-RADS classification combined with UE adjustment, the 2 methods were compared with the pre adjustment results, the difference was statistically significant (P<0.05).Conclusion:UE score method can improve the sensitivity and specificity of BI-RADS classification for diagnosis of benign and malignant breast lesions.

breast; ultrasound bi-rads classification; ultrasound elasticity imaging

R445.1

B

10.3969/j.issn.2095-9400.2017.10.014

2016-10-11

浙江省科技廳公益項目(2017C33097);磐安縣科技

計劃項目(2016-15).

洪敏(1981-),男,江西撫州人,副主任醫師.

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