剪切波彈性成像異質性分析校正乳腺病灶BI-RADS分類的價值

賀紅霞 劉曉芳 陳耀東 任志翔 陳 武

剪切波彈性成像（shear wave elastography，SWE）技術可獲得組織硬度定性及定量信息，重復性好，在乳腺良惡性病灶鑒別診斷中的價值已得到認可［1］。目前較常用的SWE參數有最大彈性值（Emax）、平均彈性值（Emean），但是其僅能反映乳腺病灶硬度大小，無法評估病灶內部硬度分布特征。彈性異質性是指病灶內部不同區域硬度差異分布特征［2］。研究［3］發現乳腺病灶彈性異質性與其良惡性相關。彈性值標準差（Esd）可通過評估病灶內不同區域彈性模量離散程度反映腫瘤病灶的彈性異質性，但其診斷價值及最佳診斷界值方面尚未達成共識［4-5］。本研究使用新指標剛度梯度（SG）定量評估乳腺病灶彈性異質性，旨在探討其在乳腺影像報告與數據系統（BI-RADS）分類再調整中的應用價值，以期指導臨床決策。

資料與方法

一、研究對象

選取2019年8月至2020年10月在山西醫科大學第一醫院經手術或穿刺活檢病理證實的乳腺病灶患者132例，均為女性，年齡17～81歲，平均（44.73±14.37）歲。共135個病灶，其中惡性60個，包括浸潤性癌32個，浸潤性導管癌（IDC）16個，導管原位癌（DCIS）7個，髓樣癌、黏液癌各2個，浸潤性小葉癌1個；良性75個，包括纖維腺瘤42個，乳腺增生20個，乳腺炎性病變7個，導管內乳頭狀瘤5個，腺病1個。納入標準：有明確的病理結果，均行常規超聲及SWE檢查。排除標準：乳腺既往手術史、假體植入史、有新輔助化療、放療病史，以及妊娠期或哺乳期患者。本研究經醫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

1.超聲檢查：使用法國聲科Aixplorer彩色多普勒超聲診斷儀，線陣探頭，頻率4～15 MHz；配備SWE功能。患者取仰臥位，充分暴露雙側乳腺和腋窩，先行常規超聲檢查觀察病灶形態、回聲、邊緣、血流等聲像圖特征，進行BI-RADS分類；于病灶最大徑切面切換至SWE模式，測量量程0～180 kPa，中心頻率默認標準模式，當病灶位置太深或其他原因導致彩色信號充填不佳時，調整至穿透模式。取樣區域包括病變本身及周邊正常組織，不包括皮膚和胸壁，盡量輕持探頭不施壓，靜置約3～5 s后進行圖像采集，每個病灶存取3幀獨立的SWE圖像。采用Q-Box Trace方式選定感興趣區（ROI），使ROI盡可能包括病灶彈性圖像顯示的硬度邊緣，自動測得病灶的Emax、Emean、Esd，計算SG，具體公式［5］：SG=（Emax-Emean）+Emax。所有參數均重復測量3次取其平均值。

2.評價標準：參考2013版BI-RADS分類標準［6］對乳腺病灶進行評估，BI-RADS 3類及4a類病灶判定為良性，BI-RADS 4b類及以上病灶判定為惡性；通過受試者工作特征（ROC）曲線確定最佳SWE診斷參數及其截斷值，當病灶SWE參數值大于截斷值時判定為惡性，小于等于截斷值時判定為良性；SWE參數校正BI-RADS分類方法［4，7］：將大于SWE參數截斷值病灶行BI-RADS分類升高一級，小于等于截斷值者行BI-RADS分類降低一級，BI-RADS 5類者不升級，BI-RADS 3類者不降級。

三、統計學處理

應用SPSS 21.0及Med Calc 18.2.1統計軟件，計量資料以±s表示，兩組比較行t檢驗。計數資料以頻數或率表示，組間比較采用Fisher確切概率法或χ2檢驗。以病理結果為金標準，繪制ROC曲線評估SWE各參數、BI-RADS分類對乳腺良惡性病灶的鑒別診斷效能，曲線下面積（AUC）比較行Z檢驗。P＜0.05為差異有統計學意義。

結果

一、乳腺良惡性病灶SWE參數比較

SWE各彈性模量參數中，乳腺惡性病灶SG、Esd、Emax、Emean均高于良性病灶，差異均有統計學意義（均P＜0.001）。見表1。

表1 乳腺良惡性病灶SWE參數比較（±s） kPa

表1 乳腺良惡性病灶SWE參數比較（±s） kPa

SG：剛度梯度；Esd：彈性值標準差；Emax：最大彈性值；Emean：平均彈性值

病理結果良性惡性t值P值Emean 18.38±7.2838.83±19.24-8.48＜0.001 SG 63.89±31.06227.64±119.68-11.39＜0.001 Esd 7.49±4.0825.33±13.38-10.94＜0.001 Emax 41.06±17.78133.22±68.05-11.26＜0.001

二、SWE各參數鑒別乳腺良惡性病灶的診斷效能比較

ROC曲線分析顯示，SG、Esd、Emax、Emean預測乳腺惡性病灶的AUC及診斷截斷值分別為0.925、120.2 kPa，0.903、12.4 kPa，0.923、68.8 kPa，0.837、27.0 kPa，其中SG的AUC值最高，以120.2 kPa為截斷值，其診斷的敏感性、特異性、準確率分別為88.3%、96.0%、92.6%。見圖1。

圖1 SWE各參數鑒別診斷乳腺良惡性病灶的ROC曲線圖

三、校正前、后BI-RADS分類與病理結果對照

135個乳腺病灶中，校正前BI-RADS 3類30個，4a類39個，4b類23個，4c類34個，5類9個，準確診斷115個，誤判20個，其中13個良性病灶高判，7個惡性病灶低判。SG校正后BI-RADS 3、5類分別增加了33個、30個，4a、4b、4c類分別減少了27個、13個、23個，校正后BI-RADS分類中被誤判病灶降為12個（占8.9%，12/135）。見表2和圖2，3。

圖2 乳腺良性病灶的常規超聲及SWE圖

表2 校正前、后乳腺良惡性病灶BI-RADS分類個

四、校正前、后BI-RADS分類鑒別乳腺良惡性病灶的診斷效能比較

SG校正后BI-RADS分類鑒別乳腺良惡性病灶的AUC及特異性均高于校正前，差異均有統計學意義（均P＜0.05）；敏感性和準確率與校正前比較差異均無統計學意義。校正前后BI-RADS分類建議行穿刺活檢的乳腺良性病灶由61.3%（46/75）降為18.7%（14/75），兩者比較差異有統計學意義（P＜0.001）。見表3和圖4。

圖3 乳腺惡性病灶的常規超聲及SWE圖

圖4 校正前、后BI-RADS分類鑒別診斷乳腺良惡性病灶的ROC曲線圖

表3 校正前、后BI-RADS分類鑒別乳腺良惡性病灶的診斷效能比較

討論

近年來，高頻超聲已被廣泛應用于乳腺癌的篩查。超聲BI-RADS分類系統可規范乳腺超聲診斷及報告，其評級標準已成為乳腺病灶臨床風險分層管理的重要依據［6］。然而，乳腺良惡性病灶常規超聲征象存在重疊，給診斷帶來難度，因此納入可靠指標提高BI-RADS分類診斷準確性是目前研究重點。腫瘤異質性作為乳腺癌的特征之一，體現在瘤灶內部不同區域腫瘤細胞亞群及結締組織、血管等成分的區別，被認為可導致腫瘤病灶內部不同區域力學性質的差異［8-9］，故僅依據硬度大小判定乳腺病灶彈性信息，得出的結論不完全客觀。針對上述情況，有學者［10-11］提出定性指標（四種顏色模式和Ehomo模式）及SWE彈性圖像分型法，用以評估病灶的彈性異質性，然而定性分析存在一定主觀性，對醫師要求較高，缺乏定量依據。為此，本研究通過SG、Esd對病灶的彈性異質性程度進行量化評估，為評價異質性病變提供了一種非侵入性的檢查手段。本研究中SG的診斷效能優于內置參數Esd，以SG 120.2 kPa為截斷值，顯示出較高的診斷敏感性及特異性（88.3%、96.0%），優于Shang等［12］研究結果（85.56%、88.89%），分析造成差異的可能原因有：①本研究采用Q-Box Trace方式選定ROI，避免了環形ROI無法對不規則病灶“適形”取樣的弊端［4］；②本研究SG值計算的是整個病灶的彈性異質性，能更全面、客觀地量化腫瘤彈性異質性特征，而Shang等［12］研究分析的是病灶最硬2 mm處的SG值。

本研究結果發現，常規超聲BI-RADS分類鑒別乳腺良惡性病灶的敏感性相對較高（88.3%），而特異性偏低，為82.7%，與以往研究［13］一致，導致低風險病灶被高判，施行了不必要的穿刺活檢。經SG校正后在保證較高診斷敏感性的同時，診斷特異性由82.7%提高到92.0%（P＜0.05），且校正后BI-RADS分類預測乳腺惡性病灶的AUC值高于校正前（P＜0.05），提示結合SG有助于提高BI-RADS分類總體診斷效能。以BIRADS 4b類為診斷截斷值，校正前BI-RADS分類中有20個乳腺病灶被誤判（惡性病灶中6個4a類，1個3類；良性病灶中10個4b類，3個4c類），經SG值校正后，糾正了13個病灶的分類，包括5個4a類和8個4b類病灶，并使3個4c類病灶降級至4b類。本研究校正前后BI-RADS 4類病灶由96個減少至33個，其中30個升級為5類，33個降級為3類，一定程度上可彌補BIRADS 4類病灶惡性概率跨度大的不足，使BI-RADS分類診斷更準確；同時，84.6%（33/39）的4a類病灶被降級為3類，其中32個經病理證實為良性，避免了該部分4a類病例過度診療，由定期隨訪替代穿刺活檢。此外，校正后BI-RADS分類活檢陽性率由校正前56.2%（59/105）提高到80.6%（58/72）。

本研究還發現，SG在校正BI-RADS分類中亦存在一些假陽性和假陰性結果。有2個IDC和2個DCIS的BI-RADS分類診斷為惡性，校正后誤判為良性；2個DCIS的BI-RADS分類校正前后均被誤判為良性。被低判的2個IDC均為Ⅰ級IDC，其中1個最大徑僅0.87 cm。研究［14］表明，SWE極易漏診DCIS、小病灶（＜1 cm）和低級別浸潤性癌，由此分析，假陰性原因可能與病灶體積較小及組織學分級低有關。DCIS因未突破乳腺導管基底膜，間質組織未受侵犯，尚無明顯纖維組織增生反應，病灶異質性特征不顯著，檢測SG值偏低。本研究1個乳腺炎性病變BI-RADS分類診斷為良性，SG校正后誤判為惡性；2個纖維腺瘤BI-RADS分類誤診為惡性而未被校正。分析其假陽性原因：炎性反應伴隨著血供增加、水腫、脂肪壞死及肉芽腫的形成時，病灶局部區域硬度相對增加，均可能導致彈性模量分布不均勻，SG值偏高［3，15］。另外，病灶的大小也會影響彈性測值的準確性，本研究中被高判的2個纖維腺瘤體積均較大，病變包膜被拉伸及鄰近正常組織受到壓迫，病灶周邊張力增大，與內部低彈性區形成對比；其次，較大的病變可能會導致探頭不均勻地應用于腫塊上方的皮膚，從而產生偽像，影響測定結果。

本研究局限性：①樣本量偏少，未能對病灶的大小、深度進行分組研究；②僅分析了病灶最大徑切面的彈性圖像，并未分析其正交切面；③所納入的病例多數為準備接受穿刺或治療的陽性患者，可能存在選擇偏倚。

綜上所述，SWE異質性分析在鑒別診斷乳腺良惡性病變方面具有重要價值。SG校正后的BI-RADS分類提高了診斷效能，有助于減少臨床上不必要的穿刺活檢或手術，有一定的臨床應用價值。