剪切波彈性成像聯合BI-RADS分類鑒別診斷最大徑≤2 cm乳腺癌的價值

汪錫龍 王 玲 鄭 慧 張超學

乳腺癌篩查的重點是早期發現未遠處轉移的乳腺惡性病灶［1］，常規超聲是目前乳腺病變篩查中最常用的檢查手段，并可根據美國放射學會乳腺影像報告和數據系統（BI-RADS）對灰階超聲成像中病灶形態學和生物學特征進行標準化分類，但由于部分最大徑≤2 cm 乳腺癌（以下簡稱小乳腺癌）的形態、邊緣等生物學特征與良性病變存在重疊，準確診斷有一定困難。剪切波彈性成像（shear wave elastography，SWE）目前已廣泛應用于乳腺病變的輔助診斷中，該技術通過實時定量檢測乳腺病灶的硬度來評估病灶性質，可以顯著提高診斷準確率［2-3］，但對于較小乳腺病變的診斷價值卻鮮有報道。本研究旨在探討SWE聯合BI-RADS分類對小乳腺癌的鑒別診斷價值。

資料與方法

一、研究對象

選取2019 年1～12 月于我院就診并經手術病理證實的171 例女性乳腺病變患者（共177 個病灶），年齡21～88 歲，平均（45.17±9.37）歲。納入標準：病灶最大徑≤2 cm；常規超聲、SWE 檢查及病理檢查資料完整。排除妊娠期、哺乳期、BI-RADS 2 類、BI-RADS 6 類、超聲檢查前接受手術治療或穿刺活檢的病例。單發166例，多發5例，共177個病灶，其中良性155個，平均最大徑（1.10±0.44）cm，包括纖維腺瘤45 個，纖維腺瘤合并乳腺增生32 個，乳腺纖維囊性變34 個，增生型纖維囊性變21個，導管內乳頭狀瘤13個，慢性炎癥8個，肉芽腫性乳腺炎2 個；惡性22 個，平均最大徑（1.10±0.42）cm，包括浸潤性導管癌17個，導管內原位癌4個，黏液癌1 個。本研究經我院醫學倫理委員會批準，所有患者均簽署知情同意書。

二、儀器與方法

使用Supersonic Aixplorer 彩色多普勒超聲診斷儀，線陣探頭，頻率4～15 MHz。患者取仰臥位，常規超聲檢查并記錄病灶大小和血流情況，根據BI-RADS 分類標準進行分類，然后行SWE 檢查，探頭輕置于乳腺病變處，確定感興趣區域（應盡量包含整個病變及周圍硬度較高的區域），囑受檢者屏氣3～5 s，獲得穩定SWE 圖像并凍結，使用Q-Box trace 軟件描記腫塊邊緣，自動獲得彈性模量值，包括最大彈性值（Emax）、平均彈性值（Emean）、最小彈性值（Emin）及標準差（Esd），所有數據測量3次取平均值。上述操作均由同一具有豐富經驗的超聲醫師完成。

BI-RADS 分類調整方法：根據受試者工作特征（ROC）曲線確定Emax的診斷臨界值，Emax聯合BI-RADS分類評估時，若4a類病變Emax＜診斷臨界值降為3類；若3類病變Emax≥診斷臨界值升為4a類。BI-RADS≥4a類及以上判為陽性，BI-RADS 3類判為陰性。

三、統計學處理

應用SPSS 22.0統計軟件，計量資料以x±s表示，行獨立樣本t檢驗；計數資料以頻數或率表示，行χ2檢驗。以病理結果為金標準，繪制受試者工作特征（ROC）曲線并計算曲線下面積，比較SWE、BI-RADS分類單獨及聯合應用對小乳腺癌的診斷敏感性、特異性、準確率、陽性預測值（PPV）及陰性預測值（NPV）。P＜0.05 為差異有統計學意義。

結 果

一、乳腺良惡性病變BI-RADS 分類結果及其診斷效能分析

177個病灶中，BI-RADS 分類顯示3類57個，4a類94 個，4b類13個，4c類8個，5類5個，惡性比例分別為0、5.3%、30.8%、100%、100%；其對小乳腺癌的診斷敏感性100%，特異性36.8%，PPV 18.3%，NPV 100%，準確率44.6%，曲線下面積0.915（95%可信區間0.864～0.951）。

二、乳腺良惡性病變SWE檢查情況及其診斷效能分析

乳腺惡性病灶Emax、Emean、Emin 及Esd 均大于良性病灶，差異均有統計學意義（均P＜0.05）。見表1。以Emax 值87.5 kPa 為診斷臨界值，其對小乳腺癌的診斷敏感性68.1%，特異性87.1%，PPV 42.9%，NPV 95.1%，準確率84.7%，曲線下面積0.796（95%可信區間0.668～0.925）。155 個乳腺良性病變中有20 個呈假陽性，Emax值90.1～192.2 kPa，其中BI-RADS 3類1個，4a類16個，4b類3個；22例惡性病變中，7個呈假陰性，Emax 值15.7～42.9 kPa，其中浸潤性導管癌5 個，導管原位癌和黏液癌各1個。

表1 乳腺良惡性病灶SWE檢查參數比較（） kPa

表1 乳腺良惡性病灶SWE檢查參數比較（） kPa

Emax：最大彈性值；Emean：平均彈性值；Emin：最小彈性值；Esd：標準差

病理結果良性惡性P Esd 5.2±3.9 21.3±12.4＜0.05 Emax 45.6±33.8 123.3±98.0＜0.05 Emean 38.7±68.2 99.6±72.3＜0.05 Emin 10.9±6.7 14.2±9.8＜0.05

三、Emax 聯合BI-RADS 分類的診斷情況及其效能分析

聯合應用Emax 與BI-RADS 分類對94 個4a 類病變進行調整，結果顯示71個4a類病變降為3類（圖1），漏診5個惡性病變（圖2）；未見3類病變上升為4a類的病灶。Emax 聯合BI-RADS 分類診斷小乳腺癌的敏感性77.3%，特異性82.6%，準確率79.1%，曲線下面積0.861（95%可信區間0.801～0.909），與BI-RADS 分類單獨應用的診斷效能比較差異均有統計學意義（均P＜0.05）。見表2。

圖1 纖維瘤SWE 圖，BI-RADS 4a 類，Emax 37.1 kPa，調整后降為BI-RADS 3類

圖2 導管原位癌SWE 圖，BI-RADS 4a 類，Emax 52.1 kPa，調整后降為BI-RADS 3類

表2 不同檢查方法對小乳腺癌的診斷效能

討 論

常規超聲已成為乳腺病變早期篩查的重要工具，美國放射學會使用BI-RADS 分類系統對灰階超聲成像中病灶的形態學描述進行標準化分類，可提高乳腺良惡性病變的診斷準確率，但BI-RADS 4a類病變中有大量良性病變，會導致不必要的穿刺活檢。既往研究［4-6］表明SWE 定量參數可以提高乳腺良惡性病變的診斷準確率。本研究旨在探討SWE 聯合BI-RADS 分類對小乳腺癌的鑒別診斷價值。

本研究結果顯示，BI-RADS 分類診斷乳腺惡性病灶的敏感性達100%，但特異性僅36.8%，94 個病灶被歸類為4a類，惡性率為5.3%，結合Emax診斷臨界值將71個4a類病變降為3類，避免了不必要的穿刺和手術；另外漏診了5個惡性病變，其最大徑均＜1 cm，其中3個為浸潤性乳腺癌，3 類病變的惡性率從0 增加至3.8%，高于BI-RADS 3類病變≤2%的惡性率。所以本研究傾向于相對保守的降類策略，以確保惡性病變不會被降至3類。建議臨床在診斷最大徑≤2 cm的乳腺病變時適當降低診斷臨界值，以降低假陽性率，但對于診斷臨界值的具體數值目前尚無統一標準，今后仍需進一步研究。

本研究發現，小乳腺癌的SWE 定量參數均明顯高于良性病變，差異均有統計學意義（均P＜0.05）。盡管SWE 評估乳腺良惡性病變的價值已達成共識，但有研究［7-8］認為SWE 參數中Emax 的診斷效能最佳，而關于Emax 的最佳診斷臨界值尚無定論。本研究以Emax 87.5 kPa 作為臨界值，其診斷小乳腺癌的敏感性和特異性分別為68.1%和87.1%。將Emax 與BI-RADS 分類聯合應用，其診斷小乳腺癌的敏感性為77.3%，特異性為82.6%，曲線下面積為0.861，與BI-RADS 分類單獨應用比較差異均有統計學意義（均P＜0.05），與研究［1-4］結論不一致，原因可能與本研究良惡性病灶的組織病理學結果有關。早期乳腺癌和特殊類型腫瘤如黏液性癌是造成假陰性病例的原因之一。此外，Kim等［9］發現慢性乳腺炎、腺病及導管內乳頭狀瘤均會造成假陽性病例出現，本研究納入病灶包括上述病理類型，但導致假陽性和假陰性結果的因素仍需今后對大樣本人群行進一步研究。

本研究的局限性：①本研究為單中心回顧性分析，且乳腺病變最大徑≤2 cm，樣本量較少，因此所得結論不能完全代表乳腺良惡性病變的所有組織學類型；②由于BI-RADS 分類和SWE 定量參數的測量均由同一超聲醫師完成，未排除BI-RADS 分類對SWE定量參數測量時帶來的影響；③未排除乳腺病變的深度、乳腺厚度及密度等因素對診斷效能的影響。今后需行多中心大樣本量前瞻性研究進一步驗證。

綜上所述，相較于單獨BI-RADS 分類，SWE 與其聯合應用可提高小乳腺癌的診斷特異性和準確率，減少臨床診療中BI-RADS 4a 類病變不必要的穿刺和手術，具有較好的應用價值。