擴散加權成像和動態增強MRI形態學改變對非哺乳期乳腺炎的診斷價值

禤春梅

摘要：目的：探討擴散加權成像（DWI）和動態增強MRI形態學改變對非哺乳期乳腺炎的診斷價值。方法：在本院范圍內，以2018年6月-2020年6月為時間節點，選取經病理檢查證實的非哺乳期單發良性乳腺炎病變患者78例，開展MRI平掃以及增強掃描;將患者分成急性化膿性乳腺炎（ASM）組、肉芽腫性小葉乳腺炎（GLM）組、導管周圍乳腺炎（PDM）組，對各病變的表現彌散系數（ADC）值進行準確記錄;用邏輯分析單向ANOVA法就ADC值以及其他參數進行比較。用受試者工作特征曲線（AUC）下面積，對比DWI所具有的鑒別診斷能力。結果：三組之間PDM與GLM、PDM與ASM、GLM與ASM的ADC值對比，差異明顯（P<0.05）。在動態增強MRI上，三組間非腫塊增強的分布情況比較，差異顯著（P<0.05）。結論：非腫塊強化的分布及ADC值，有助于乳腺炎亞型的分類。

關鍵詞：非哺乳期;乳腺炎;擴散加權成像;動態增強;MRI;診斷

Abstract： Objective： To evaluate the value of diffusion-weighted imaging （Dwi） and dynamic contrast-enhanced MRI in the diagnosis of non-lactation mastitis. Methods： In our hospital， from June 2018 to June 2020，78 cases of non-lactation single benign mastitis confirmed by pathology were selected for plain and enhanced MRI Patients were divided into three groups： Acute suppurative mastitis （ASM） group， granulomatous lobular mastitis （GLM） group and periductal mastitis （PDM） group One-way Anova was used to compare the ADC values and other parameters. The area under the subjects'work characteristic curve （AUC） was used to compare the differential diagnostic ability of Dwi. Results： the ADC values of PDM and Glm， PDM and Asm， Glm and Asm were significantly different among the three groups（P<0.05） . On dynamic contrast-enhanced MRI， the distribution of non-mass enhancement in the three groups was significantly different（P<0.05） . Conclusion： the distribution and ADC value of non-mass enhancement may be helpful to the classification of subtypes of mastitis.

Key Words： Non-lactation; Mastitis; Diffusion-Weighted Imaging; Dynamic Contrast-Enhanced; MRI; Diagnosis

非哺乳期乳腺炎（NPM）屬于女性在非哺乳期階段出現的一種乳腺炎性疾病，占乳腺良性病變的5%左右，在包括我國在內的一些發展中國家當中，其發病率水平呈現逐年上升的發展趨勢[1]。目前，非哺乳期乳腺炎患者人數在我國占乳腺病變患者總人數的5%左右，在全球范圍內占乳腺病變患者總人數的2%左右[2-3]。NPM的亞型包含三種，分別為急性化膿性乳腺炎（ASM）、肉芽腫性小葉乳腺炎（GLM）、導管周圍乳腺炎（PDM）。擴散加權成像（DWI）實為一種平掃的功能磁共振成像（MRI）技術，對于游離水分子（生物組織中）的運動比較敏感，能夠將各種病變組織學特征反映出來;其中，最具診斷價值的是DWI，其在診斷、明確各癌癥分型分期中，有著良好的應用價值[3]。針對表觀擴散系數（ADC）而言，其實為DWI的一個定量參數，臨床已證實其在區分腫瘤亞型方面有價值。為了最大程度提高治療效果，在治療開始前，對NPM實施鑒別診斷尤為重要。本文研究非哺乳期乳腺炎患者采用擴散加權成像和動態增強MRI技術對病情進行診斷的臨床價值。匯報如下。

1 資料和方法

1.1 一般資料

在本院范圍內，以2018年6月-2020年6月為時間節點，選取本院收治的NPM患者，共計78例，均經病理檢查確診，乳腺炎病變都是單側;排除DWI序列不全者。其中，最小年齡18歲，最大70歲，平均（46.9±6.2）歲。依據NPM的病理類型，將患者分成三個亞組，分別為ASM組（11例）、GLM組（41例）、PDM組（26例）。三組年齡經比對，并未發現顯著差異（P>0.05）。

1.2 方法

全部患者均采用MR掃描。采用西門子公司Verio3. 0T 磁共振掃描儀，并采用專用體部相控陣線圈。取俯臥位，足先進，兩側乳房自然懸垂入線圈內孔位。常規雙側乳腺橫軸位FSE T2WI 掃描，圖像層厚4mm，間隔1 mm，FOV 34--40 cm，矩陣384×256。常規掃描3D T1序列，層厚1.5mm，TR6.04，TE2.45，彌散加權使用自旋回波-回波平面成像（SE-EPI）序列B=50s/mm2、B=400s/mm2，B=800s/mm2。動態增強采用3D FSPGR +脂肪抑制，圖像層厚1mm，FOV34--40cm，矩陣512×384，激發1次，TR4.32ms，TE1.57ms靜注對比劑Gd-DTPA后行橫軸位掃描，動態采集平掃+注射造影劑后共6個回合。以笛卡爾采樣自動校準，對成像實施重建。注射造影劑完畢之后的第25秒，開始實施第一次增強圖像的采集，連續無間隔地對剩余時相的圖像進行采集。選擇釓雙胺作為造影劑，按照0.1mmol/kg體重劑量標準給藥，平均體積（15±3）ml。使用專用高壓注射器，按照2.5mL/s的速率對造影劑實施團注。

1.3 觀察指標

將所得數據向西門子后處理工作站傳送。用后處理軟件Mean Curve軟件包生成ADC以及DWI，于DWI上（高信號），手動得到感興趣區（ROI），但其中不囊括壞死或者囊性成分。連續測3個ROI值，取均值。

1.4 數據處理

用post-hoc SNK法與單向ANOVA，對三組間及任意兩組間的ADC值進行分析。用操作者特性曲線（ROC）與ROC曲線下面積（AUC），對比鑒別診斷中ADC的辨別能力。用Fisher精確檢驗及卡方檢驗，對DCE的形態學表現及MR平掃表現進行深入分析。以SPSS18.0軟件處理所得相關數據，P<0.05有顯著統計學意義。

2 結果

2.1 三組ADC值對比

PDM組的ADC為（1.634±0.28）×10-3mm2/s，ASM組為（1.097±0.51）×10-3mm2/s，GLM為（1.313±0.30）×10-3mm2/s。經單因素方差分析得知，ADC值有影響差異（F=6.887，P<0.05）。SNK測試結果得知，PDM與ASM間以及PDM與GLM間在ADC值上，差異顯著（P<0.05），但ADC與ASM間差異不顯著（P>0.05）。

比較不同乳腺炎亞型間ADC值的AUC，具體見表1。其中PDM與ASM的差異最大，GLM與ASM兩者的ADC值差異最小，而且ASM病變與PDM間比較特異性較高。

2.2 三組MRI強化特征對比

三組非病變強化特征比較，差異明顯（P<0.05）;而內部強化對比，沒有明顯差異（P>0.05），見表2。

3 討論

NPM三種亞型分別為ASM、GLM與PDM。其中PDM鏡檢顯示為：乳腺導管高度擴張，囊腔中布滿粉紅色顆粒狀濃稠物質，擴張導管周圍顯示有中性粒細胞浸潤、漿細胞與淋巴細胞。GLM鏡檢顯示：乳腺小葉單位中心非干酪樣肉芽腫，且呈多灶性分布，大小不均，合并或無微膿腫。ASM：膿液在乳房局部區域大量聚集。

本文采用DCE MR與DWI對比NPM病變的3種亞型的影像學與形態特征。針對ADC值而言，既往用作各器官腫瘤以及囊性腫瘤的鑒別，而用于鑒別乳腺炎的報道并不多。針對乳腺炎的3種亞型來講，其臨床表現比較相似，當參與非哺乳期，如想對ASM、GLM、PDM進行準確鑒別，難度較大，所以，NPM經常出現被誤診的情況[4]。另外，一些患者還會出現存在若干乳腺腫塊，但沒有其他炎癥的情況。這些腫塊在影像學當中，與癌相似，因而增加了乳腺炎診斷難度。在治療前，積極進行診斷，對乳腺炎亞型加以明確尤為重要。盡管傳統MR已經被用于良性乳腺病變與乳腺癌的鑒別中，但因GLM與PDM在影像學特點及臨床特征上比較相似，即皮膚增厚、乳頭異常、非特異性強化等，使得在鑒別GLM與PDM方面，難度較大[5]。

PDM以乳暈周圍區域最為多見，淋巴細胞、漿細胞的浸潤為其主要特征，且這些細胞的存在，實為PDM在病理學上的重要標志。廖春雁等（2016）[6]研究認為，導管擴張以及漿細胞所誘導的驗證，在PDM病理生理學當中，發揮著關鍵性作用。對GLM病變而言，其能夠累及到所有的乳房象限，且還會伴發有導管周圍炎癥與微膿腫。因此，較之健側腺體，在DWI上，GLM表現為擴散受限。李振宇等（2018）[7]研究認為，T2穿透效應會對DWI增強信號造成影響，但是ADC值卻不會受到影響。從本文可知，依據DCE-MR上病變信號最高的ROI，可將平均ADC值計算出來。在將壞死或者囊性成分完全排除后，對ADC值進行測量，便能借此明確其增強形態學表現，將乳腺炎病變的特征準確反映出來。本次研究中，GLM的ADC值低于PDM的ADC值。臨床認為在觀察微膿腫、導管周圍炎基礎上，擴張泌乳管中血或其他黏液，也會加重細胞中自由水擴散受限程度，降低ADC值。因此臨床可根據ADC值水平鑒別疾病類型。

惡性腫瘤組織因組織成分、細胞的密度高，影響細胞外間隙水分擴散，出現DWI高信號，ADC圖像信號減弱。而NPM等良性病變的ADC圖中信號無變化、DWI信號不高，臨床可根據這一區別鑒別NPM與乳腺癌。臨床研究發現，ASM病變因受到周圍炎癥細胞、大分子蛋白等影響，出現自由水擴散受限，會表現為DWI高信號與ADC低值，證實ADC診斷ASM具有顯著意義。但研究發現ASM與GLM的ADC值無差異，分析可能是因GLM病變中微量成分與ASM病變成分接近。

擴散加權成像屬于平掃功能磁共振成像技術的一種類型，對生物組織當中處于游離狀態的水分子運動較為敏感，可以對各種病變組織學特征情況進行清晰的反映[8]。擴散加權成像屬于其中診斷價值最高的一個序列，在各種癌癥病變的分型和分期過程中被廣泛應用。本研究可以說明，非哺乳期乳腺炎患者采用擴散加權成像和動態增強MRI技術對病情進行診斷有著重要價值，其非腫塊強化的分布及ADC值，有助于乳腺炎亞型的分類。在3個亞型當中，PDM的ADC值最高，通常表現為多區域型分布;ASM的ADC值在其中最低，通常表現為區域型分布;而GLM的ADC值介于上述二者之間，常表現為彌漫型分布。因此，與病變的ADC值以及其分布類型相結合，能更加準確地對NPM的亞型進行識別與診斷。

綜上所述，三組乳腺炎病變均顯示為DWI、T2WI的高信號，但三組間的DWI、T2WI無顯著信號差異，三種乳腺炎亞型腫塊強化或非腫塊內強化類型無差異。因此，臨床提出診斷可結合ADC值與病變分布類型，提高疾病診斷價值。

參考文獻：

[ 1 ]孫淑萌，邵真真，劉佩芳.3.0T MR多b值擴散加權成像ADC直方圖與乳腺癌分子分型及預后因素的相關性研究[J].中國腫瘤臨床，2019，46（1）：39-43.

[ 2 ]張麗，韓立新，曹惠霞，等.3.0T磁共振擴散加權成像和VIBRANT動態增強在鑒別乳腺腺病與乳腺癌中的價值[J].臨床放射學雜志，2017， 36（ 3） ：342-346.

[ 3 ]蘇文婷，潘自來，徐敬慈，等. 磁共振彌散成像中T2 穿透效應的影響及解決方法研究[J]. 中國醫學計算機成像雜志，2015，21（3）：219-223.

[ 4 ]詹茸婷，陳兵，王曉東，等. 動態增強MRI聯合DWI對非腫塊型乳腺癌與肉芽腫性乳腺炎的鑒別診斷價值[J]. 磁共振成像，2018，9（12）：948-952.

[ 5 ]蔣國元，羅義云，柏拉拉，等.非特異性乳腺炎的MRI表現及與乳腺癌的鑒別診斷[J].中國臨床醫學影像雜志，2017，28（11）：781-784.

[ 6 ]廖春雁，陳圓圓，曾健，等.常規超聲結合彈性成像對非哺乳期乳腺炎與乳腺癌的鑒別診斷價值[J].中國超聲醫學雜志，2016，32（1）：16-18.

[ 7 ]李振宇，劉建營，盛立軍.MRI灌注成像在肉芽腫性乳腺炎和非腫塊型乳腺癌鑒別診斷中的價值[J].醫學影像學雜志，2018，28（3）：396-399.

[ 8 ]王鈺晴. 超聲聯合彈性成像在鑒別非哺乳期乳腺炎和乳腺癌中的診斷價值[J].齊齊哈爾醫學院學報，2018，39（4）：426-428.