BI-RADS分類聯合超微血管成像技術在乳腺實性結節鑒別診斷中的價值

李茂誼 羅琴音 陳琛 李旭祥 覃羅平 呂季戲 向靖華 羅涵

[摘要] 目的 探討數據系統分類標準（BI-RADS）聯合超微血管成像（SMI）技術在乳腺實性結節鑒別診斷中的應用效果。 方法 回顧性分析2018年7月～2019年8月收治的94例乳腺結節患者臨床資料。所有患者均行常規超聲和SMI檢查，根據二維超聲結果予以BI-RADS分類，并經手術或穿刺病理活檢。評估BI-RADS分類、SMI技術單獨及聯合診斷乳腺實性結節的診斷結果，計算診斷效能（準確度、敏感度、特異度、陽性及陰性預測值），繪制ROC曲線比較不同診斷方法效能。 結果 ①SMI診斷乳腺結節良惡性靈敏度、陰性預測值高于BI-RADS分類，特異度、準確率、陽性預測值低于BI-RADS分類，聯合檢測靈敏度、特異度、準確率、陽性預測值、陰性預測值均高于BI-RADS分類及SMI單獨診斷;②聯合檢查診斷曲線下面積（AUC）高于BI-RADS分類和SMI，SMI診斷AUC高于BI-RADS分類（P<0.05）。 結論 BI-RADS分類聯合SMI技術在乳腺實性結節鑒別診斷中效能較高，臨床應用前景可觀。

[關鍵詞] 乳腺實性結節;數據系統分類標準;超微血管成像;鑒別診斷

[中圖分類號] R737.9;R445.1? ? ? ? ? [文獻標識碼] B? ? ? ? ? [文章編號] 1673-9701（2020）04-0136-03

The value of BI-RADS classification combined with ultra-microvascular imaging in differential diagnosis of solid nodules of breast

LI Maoyi1? ?LUO Qinyin1? ?CHEN Chen1? ?LI Xuxiang2? ?QIN Luoping1? ?LV Jixi1? ?XIANG Jinghua1? ?LUO Han1

1.Department of Ultrasound Diagnosis， Baise People's Hospital in Guangxi Zhuang Autonomas Region， Baise? ?533000， China; 2.Department of Pathology， Baise People's Hospital in Guangxi Zhuang Autonomas Region， Baise? ?533000， China

[Abstract] Objective To investigate the application effect of breast imaging reporting and data system（BI-RADS） combined with ultra-microvascular imaging（SMI） in the differential diagnosis of solid nodules in breast. Methods The clinical data of 94 patients with breast nodules admitted between July 2018 and August 2019 were retrospectively analyzed. All patients underwent routine ultrasound and SMI， and were classified according to BI-RADS according to the results of two-dimensional ultrasound， and underwent surgery or puncture biopsy. The diagnostic results of BI-RADS classification， SMI technique alone and the combination of the above two in the diagnosis of solid nodules of the breast were evaluated. The diagnostic efficacy（accuracy， sensitivity， specificity， positive and negative predictive values） was calculated. The ROC curve was plotted to compare the efficacy between different diagnostic methods. Results ①The sensitivity and negative predictive value of SMI in diagnosis of benign and malignant breast nodules was higher than that of BI-RADS classification， and specificity， accuracy， positive predictive value was lower than that of BI-RADS classification. The sensitivity， specificity， accuracy， positive predictive value， negative predictive value of the combined detection was higher than that of the BI-RADS classification and SMI alone diagnosis. ②The area under the curve（AUC） was higher than that of the BI-RADS classification and SMI， and the diagnosis AUC of SMI was higher than that of the BI-RADS classification（P<0.05）. Conclusion The BI-RADS classification combined with SMI technology has a high efficacy in the differential diagnosis of solid nodules in breast， and its clinical application prospect is considerable.

[Key words] Solid nodules of the breast; Data system classification criteria; Ultra-microvascular imaging; Differential diagnosis

乳腺癌是女性三大惡性腫瘤之一，我國每年發病約為20萬，且發病率呈快速上升趨勢[1]。早期發現并盡早確診是提高乳腺癌療效，改善患者預后的關鍵。影像學檢查是診斷乳腺實性結節的常用方法之一，超聲是其中應用率較高的一種，其操作便利、價格相對低廉，適用于廣泛篩查。由美國放射學會制定的規范乳腺影像診斷評估系統乳腺影像學報告及數據系統（Breast imaging reporting and data system，BI-RADS）是臨床診斷乳腺腫瘤的規范和標準，但臨床實踐顯示采用這一標準判斷病灶良惡性仍存在一定的漏診率[2]。新生血管生成與乳腺腫瘤的生長、發育、侵襲等均相關，而超微血管成像（Superb microvascular imaging，SMI）是一種多普勒血流顯像模式，能夠清晰顯示細小新生血管[3]，有利于鑒別診斷乳腺結節良惡性。本研究回顧性分析94例乳腺結節患者臨床資料，以探究BI-RADS聯合SMI技術在乳腺實性結節鑒別診斷的應用效果，現報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

回顧性分析2018年7月～2019年8月間收治的94例乳腺結節患者臨床資料。納入標準：經超聲檢查發現乳腺實性結節者;女性;年齡>18歲者;均經穿刺活檢或手術獲得病理結果者;經SMI檢查者;患者知情同意;倫理審核通過。排除標準：患側乳腺既往接受外科手術者;嚴重器官功能不全，不宜行SMI者。94例乳腺癌結節患者共檢出108個乳腺實性結節，患者年齡21～78歲、平均（48.63±14.25）歲，腫塊直徑1.0～3.8 cm、平均（1.92±0.57）cm。

1.2 方法

所有患者均使用東芝Aplio 500型彩色多普勒超聲診斷儀（線陣探頭，探頭頻率7.5 MHz，配備SMI成像軟件）進行檢查，患者取仰臥位，雙手抱頭、肘部外展，充分顯露雙側乳腺及兩側腋窩，由乳腺正上方12點鐘方向順時針行乳腺的全面掃查，行乳腺常規超聲掃描，當發現乳腺結節時，觀察并記錄結節部位、數目、大小、形狀、邊緣等。SMI：啟用彩色多普勒血流顯像模式，對感興趣區的血流情況進行掃查，選取血流束顯示最多的切面，記錄結節血流分布等情況。啟用SMI模式，記錄相同切面下結節的血流情況。

BI-RADS分為：0級（超聲無征象，需其他影像學檢查）、1級（超聲圖像未見異常征象）、2級（良性病變，惡性幾率基本為0）、3級（應為良性病變，惡性概率小于2%，建議6個月復查）、4a級（可疑惡性病變，需要活檢，惡性概率較低）、4b級（可疑惡性病變，需要活檢，惡性概率中等）、4c級（高度可疑惡性病變，但未達5級，惡性概率很高）、5級（提示惡性病變，顯示典型惡性特征，惡性概率95%）[4]。超聲BI-RADS分類0～3級判定為良性，4～5級判定為惡性。

BI-RADS分類和SMI結果均由兩名臨床經驗豐富的影像科醫師進行獨立診斷，意見不一致時由課題主持人組織會診進行討論診斷。聯合診斷采用串聯方法，若一種檢查診斷為惡性，即為惡性。

1.3 觀察指標

評估BI-RADS、SMI技術單獨及聯合診斷乳腺實性結節的診斷結果，計算診斷效能（準確度、敏感度、特異度、陽性及陰性預測值），繪制ROC曲線比較不同診斷方法效能。

1.4 統計學方法

采用SPSS19.0統計學軟件進行分析，計量資料以均數±標準差（x±s）表示，采用t檢驗，計數資料以[n（%）]表示，采用χ2檢驗，繪制ROC曲線評估各檢查方法效能，P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 病理檢查結果

94例患者中共檢出51例患者為良性，43例患者為惡性。51例良性病灶中纖維腺瘤26例、腺病18例、炎性腫物4例、導管內乳頭狀瘤3例。

2.2 不同檢查方法診斷結果與效能比較

SMI診斷乳腺結節良惡性靈敏度、陰性預測值高于BI-RADS分類，特異度、準確率、陽性預測值低于BI-RADS，聯合檢測靈敏度、特異度、準確率、陽性預測值、陰性預測值均高于BI-RADS及SMI單獨診斷，見表1、表2。

2.3 不同檢查方法診斷ROC曲線比較

聯合檢查診斷AUC高于BI-RADS分類和SMI，SMI診斷AUC高于BI-RADS分類（P<0.05），見表3、圖1。

3 討論

BI-RADS分類通過對乳腺結節超聲特征的規范化描述和歸類，采用標準的診斷分類，給出相應的良惡性概率，規范各類乳腺結節臨床診斷和處理流程[5]，但其具有一定的主觀性，且乳腺癌類型多樣，超聲圖像表現各不相同，導致降低其對乳腺疾病的診斷效率[6]。SMI是一種新型的微血管超聲成像技術，理論上可較彩色多普勒超聲血流顯像更易檢出血流速度較低的微血管[7-8]。文獻顯示，SMI可提高乳腺病灶的血管檢出率，以SMI觀察病灶血流分級和形態特征較多普勒血管顯像更有利于鑒別乳腺良惡性病變[9]?；仡櫦韧墨I，陳曦等[10]研究顯示，BI-RADS分類聯合SMI能夠顯著提高甲狀腺良惡性結節診斷的準確性。但乳腺結節相似的研究仍較少，故本研究就此展開分析。

本研究結果顯示，BI-RADS分類和SMI單獨診斷乳腺實性結節良惡性的靈敏度、特異度、準確率等各效能指標均高于80%，這說明BI-RADS分類和SMI均是診斷乳腺結節良惡性的有效診斷方法。但聯合診斷靈敏度、特異度、準確率等效能指標均在90%以上，均高于BI-RADS分類和SMI單獨診斷，這表示聯合診斷確有利于提高患者乳腺結節的良惡性鑒別診斷準確性。BI-RADS分類診斷主要依靠對結節形態、邊緣和邊界狀態、回聲強度等，乳腺結節主要惡性征象為形態不規則、邊緣不平整、邊界模糊或有毛刺征、內部回聲不均等[11-12]。但乳腺癌在腫塊直徑<2 cm、縱橫比<1、內部回聲不均、無或低回聲、后方回聲增強或未見明顯實質性腫塊等方面與乳腺良性病變難以鑒別[13]，因此在臨床實際應用中，超早期及某些早期乳腺癌小病灶應用超聲診斷效能較低。同樣作為血管成像技術，多普勒血流顯像僅顯示血管直徑>0.2 mm、流速相對較高的血流信號，且不能鑒別真實血流信管與運動偽影。而SMI可顯示管徑>0.1 mm的低速微小血管，消除了在使用多普勒血流顯像時需反復調節機器參數的缺點[14]。因此，SMI能顯示病變的微小血管及低速血流信號，乳腺腫塊穿支血流顯示率也更高，提升了其對細微血管架構的成像能力[15]。SMI聯合BI-RADS分類可在初步篩查乳腺結節形態等基礎上，觀察結節內部血流信號，評估新生微小血管形態和密度，以此來綜合診斷結節的良惡性。本研究結果也顯示，聯合檢查ROC曲線AUC可達0.924，是診斷效能較高的檢查方法。同時，超聲和SMI均是安全無創的檢查方法，故用于乳腺結節的廣泛篩查和初步診斷價值較高。

綜上所述，BI-RADS分類聯合SMI技術鑒別診斷乳腺實性結節良惡性效能良好，各效能指標均高于兩檢查方法單獨診斷。

[參考文獻]

[1] 楊秋曄，蔡麗珊，林壯騰，等. 多模態超聲檢查在乳腺良惡性結節鑒別診斷中的應用[J]. 中國腫瘤臨床與康復，2017，24（6）：13-16.

[2] 周鋒，王宏偉，李曉彥，等. 常規超聲與實時超聲造影在乳腺腫瘤BI-RADS分類及診斷中的應用比較[J]. 實用癌癥雜志，2018，33（11）：127-129，145.

[3] 毛怡然，穆潔，趙靜，等. 超微血管成像與能量多普勒超聲對不同大小乳腺實性腫物診斷的對比研究[J]. 中華超聲影像學雜志，2018，27（4）：328-333.

[4] DOrsi CJ，Sickles EA，Mendelson EB，et al. ACR BI-RADS atlas，breast imaging reporting and data system[M]. 5th ed Reston，VA：American College of Radiology，2013：121-126.

[5] 賈化平，張明明，周環宇，等. 超聲BI-RADS分類對不同超聲分型乳腺良惡性結節的診斷價值[J]. 臨床超聲醫學雜志，2017，19（9）：617-619.

[6] 李敏，鄒輝，王濤，等. 超聲BI-RADS分類數據系統聯合彈性成像技術對小乳腺癌的診斷價值[J]. 中國老年學雜志，2019，39（5）：55-58.

[7] 呂永聰，朱智勇，李國瑞，等. 超微血管成像技術在兒童期睪丸超聲檢查中的應用價值[J]. 海南醫學，2018， 29（19）：80-82.

[8] 謝嘉楠. 超微血管成像技術診斷乳腺疾病的應用進展[J].中國介入影像與治療學，2017，14（10）：644-647.

[9] 薛雯，楊柳茵，范麗，等. 超微血管成像技術鑒別乳腺良惡性病變[J]. 中國醫學影像技術，2019，35（1）：82-86.

[10] 陳曦，吳長君，邢萍，等. TI-RADS分級結合剪切波彈性成像及超微血管成像在鑒別甲狀腺良惡性結節中的診斷價值[J]. 哈爾濱醫科大學學報，2017，51（1）：44-48，52.

[11] 邵龍，周少杰，畢美娥. 鉬靶及超聲BI-RADS對乳腺原位癌的早期診斷價值[J]. 中國婦幼保健，2017，32（13）：3071-3074.

[12] 劉丹青，張偉，王慧穎，等. 青年女性乳腺癌特征及影像檢查手段效能評價[J]. 中國臨床醫學影像雜志，2017， 28（5）：331-336.

[13] 李美鶯，顧新剛. 乳腺癌超聲BI-RADS與術后病理的相關性研究[J]. 貴州醫藥，2017，41（2）：200-202.

[14] 何楠，丁中. 超聲新技術在乳腺良惡性腫塊鑒別診斷中的研究進展[J]. 醫學綜述，2018，24（23）：166-170.

[15] 趙榮梅，姜紫韻，薛紅元，等. SMI在乳腺導管內乳頭狀瘤中的診斷價值[J]. 中國超聲醫學雜志，2018，34（11）：32-34.

（收稿日期：2019-11-7）