MRI 彌散加權成像與彩色多普勒超聲對良惡性乳腺病變的鑒別價值

張林，王永輝，孟強

駐馬店市中心醫院1放療科，2磁共振科，河南 駐馬店 463000

乳腺癌是世界范圍內具有高發病率和高病死率的惡性腫瘤，在女性腫瘤患者中發病率居首位，是威脅女性生命健康的主要疾病之一，流行病學研究顯示其發病率逐步上升且呈年輕化趨勢[1]。對于乳腺癌患者，早期發現并及時采取治療措施能明顯改善患者預后，因此對乳腺腫塊進行明確診斷意義重大[2]。臨床上乳腺病變的篩查以影像學檢查為主，包括CT、MRI、超聲和乳腺導管造影等多種形式[3]。隨著醫療診斷技術的發展，彩色多普勒超聲（color Doppler ultrasound，CDUS）、MRI彌散加權成像（diffusion weighted imaging，DWI）的廣泛應用提高了對乳腺病變的診斷準確度，但相關對比研究較少[4-5]。本研究通過受試者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線評價 CDUS和 MRIDWI對良惡性乳腺病變的鑒別價值，現報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

收集2018年2月至2021年2月在駐馬店市中心醫院診治的乳腺病變患者的病歷資料。納入標準：①入院經臨床觸診可捫及乳腺腫塊；②年齡18～75歲；③CDUS、MRI-DWI影像資料及臨床資料完整，腫瘤最大徑≥2 cm，表現為實性；④有明確的病理學檢查結果。排除標準：①妊娠期或哺乳期女性；②接受過手術或放化療。根據納入、排除標準，共納入81例乳腺病變患者，所有患者均為女性，年齡27～63歲，平均（49.71±6.82）歲。本研究經醫院倫理委員會批準通過，所有患者均知情同意并簽署知情同意書。

1.2 檢查方法

1.2.1 CDUS 檢查 采用GE LOGIQ 7型超聲診斷儀，患者取仰臥位，充分暴露患處，設置探頭頻率為5～10 MHz，先對雙側乳房及腋窩進行二維超聲探查，觀察記錄腫塊位置、形態、大小、邊緣及內部回聲等。然后行彩色多普勒血流顯像（color Doppler flow imaging，CDFI）檢測腫塊內部及周邊血流豐富程度，探查過程中探頭避免加壓，測量峰值流速、阻力指數（resistance index，RI）。乳腺腫塊的血流豐富程度以Adler分級標準[6]進行判定，共分為0～3級。0級，未見血流信號；1級，可見1～2處點狀血流；2級，可見1條主要血管或若干小血管；3級，可見4條以上血管，血流豐富。Adler分級越高，提示腫塊惡性程度越高。

1.2.2 MRI-DWI檢查 采用西門子VERIO-DOT 3.0T磁共振儀，患者取俯臥位，乳房自然懸垂于線圈洞穴內，行軸位T1加權成像（T1 weighted image，T1WI）、T2加權成像（T2 weighted image，T2WI）平掃及DWI掃描。成像參數：軸位T1WI[重復時間（time of repetition，TR）4.3 ms，回波時間（time of echo，TE）2.1 ms，層厚1 mm，視野（field of view，FOV）320 mm]，軸位 T2WI（TR 5213 ms，TE 68 ms，層厚4 mm，FOV 340 mm）；DWI采用單次激發平面回波序列掃描[TR/TE=8400/93 ms，激勵次數（number of excitation，NEX）=3，FOV 340 mm，反轉時間（time of inversion，TI）180 ms，層厚5 mm，層間距0，FOV 38 mm，矩陣256×256，層厚4 mm，層間距1 mm]，b值取800 s/mm2采集圖像，DWI圖像通過后處理工作站自動擬合形成表觀擴散系數（apparent diffusion coefficient，ADC）圖。由兩位高年資MRI醫師通過雙盲法閱片，觀察病變部位大小、位置、鄰近組織侵犯情況，并在b=800 s/mm2的ADC圖上避開囊變、壞死區，于病變的實性部位選擇感興趣區（region of interest，ROI）并測量 ADC值，均測量3次取平均值作為最終值。

1.2.3 病理診斷 通過手術、經皮穿刺等方法取得病理組織，先后以10%福爾馬林固定、乙醇脫水、二甲苯透明處理、石蠟包埋，組織切片后進行蘇木精-伊紅（hematoxylin and eosin，HE）染色。所有病理結果由兩位病理科醫師獨立判定。以病理診斷結果為金標準。

1.3 統計學方法

采用SPSS 20.0統計軟件進行數據分析，計量資料以均數±標準差（±s）表示，組間比較采用t檢驗；計數資料以例數及率（%）表示，組間比較采用χ2檢驗；采用ROC曲線及曲線下面積（area under the curve，AUC）評價各診斷方法的診斷效能；以P＜0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 病理診斷結果

病理檢查結果顯示，81例乳腺病變患者中，41例為乳腺癌，其中浸潤性導管癌23例，導管原位癌9例，黏液腺癌5例，伴髓樣特征的浸潤性癌4例；40例為良性病變，其中硬化性腺病10例，腺瘤17例，導管內乳頭狀瘤7例，乳腺炎3例，乳腺炎乳腺膿腫1例，導管擴張1例，脂肪瘤1例。根據病理檢查結果將患者分為良性組和惡性組。

2.2 MRI 影像特征的比較

MRI平掃示，惡性組乳腺病變的形態不規則、邊緣不光整比例均明顯高于良性組，差異均有統計學意義（P＜0.01）；MRI-DWI示，惡性組乳腺病變的DWI高信號比例明顯高于良性組，ADC值明顯低于良性組，差異均有統計學意義（P＜0.01）。（表1）

表1 良性組與惡性組乳腺病變MRI影像特征的比較

2.3 超聲特征的比較

二維超聲示，惡性組乳腺病變的形態不規則、邊界不清、內部回聲不均勻、沙礫樣鈣化比例均高于良性組，差異均有統計學意義（P＜0.05）；CDFI示，惡性組乳腺病變的Adler分級2～3級比例、動脈血流檢出率及RI均明顯高于良性組，差異均有統計學意義（P＜0.01）。（表2）

表2 良性組與惡性組乳腺病變超聲特征的比較

2.4 CDUS與MRI-DWI 診斷乳腺惡性病變的ROC曲線分析

CDUS以RI為變量，MRI-DWI以ADC值為變量，繪制兩種診斷方式診斷乳腺惡性病變的ROC曲線，結果顯示，以約登指數最大點作為最佳截斷值，RI為0.72時，CDUS診斷乳腺惡性病變的靈敏度和特異度達到最佳；ADC值為1.28×10-3mm2/s時，MRI-DWI診斷乳腺惡性病變的靈敏度和特異度達到最佳。CDUS、MRI-DWI診斷乳腺惡性病變的 AUC 分別為 0.727（95%CI：0.615～0.820）、0.831（95%CI：0.730～0.905），MRI-DWI診斷方式的AUC大于 CDUS。（圖 1）

圖1 CDUS與MRI-DWI 診斷乳腺惡性病變的ROC曲線

3 討論

乳腺癌發病率居女性惡性腫瘤首位，早期明確診斷對于指導治療方案制訂以及改善患者預后具有重要意義[7]。超聲、MRI等影像學檢查方法是臨床診斷乳腺疾病的常用手段，對比分析二者對乳腺良惡性病變的鑒別價值有助于進一步積累相關診治經驗。超聲具有無創、經濟、操作簡單等特點，是乳腺疾病篩查的首選方式。乳腺惡性病變超聲圖像特征表現為邊緣毛糙呈蟹足狀或鋸齒狀、腫塊形態不規則、內部回聲不均勻等。隨著CDUS在臨床廣泛應用，通過CDFI測量動脈血流頻譜參數可進一步掌握病灶內及周邊血流豐富程度，從而鑒別良惡性腫瘤[8]。本研究中，惡性組乳腺病變中有92.68%（38/41）的患者檢測到動脈血流，腫塊內部及周邊血運豐富，Adler分級以2～3級為主，占82.93%；而良性病變內部及周邊血流不豐富，以0～1級為主，2～3級僅占5.00%。惡性組乳腺病變RI明顯高于良性組，其原因為惡性病變能通過分泌促血管生成因子刺激腫瘤新生血管生成，而此類新生血管通常表現為形態扭曲、粗細不均，故而在CDFI中表現為RI明顯升高[9]。研究認為，RI可作為診斷乳腺癌的重要指標，RI大于0.7在惡性腫瘤CDFI中較為常見[10]。本研究通過ROC曲線分析發現RI取0.72時，診斷乳腺惡性病變的靈敏度和特異度達到最佳，與上述研究結果相近。

MRI是臨床最常用的影像檢查手段之一，對軟組織分辨力佳[11]。隨著MRI診斷技術的發展，DWI技術在腫瘤檢出和診斷中表現出良好的應用價值，對良惡性病變的鑒別診斷較為敏感[12-13]。MRI-DWI是基于組織內部水分子擴散信息的成像技術，惡性腫瘤因其細胞增殖快，細胞分布更緊密，細胞間隙小，從而引起細胞內外水分子布朗運動受限，正常組織在b值較高時信號衰減，而腫瘤組織在低信號背景下表現為DWI高信號，ADC值明顯降低[14-15]。本研究結果顯示，惡性組乳腺病變DWI圖像以高信號為主，與良性組有顯著差異，惡性組乳腺病變ADC值顯著低于良性組，與余芳和郭金玲[16]研究結果一致，提示可以依據ADC值對乳腺病變進行鑒別診斷。本研究結果顯示，ADC值診斷乳腺惡性病變的最佳臨界值為1.28×10-3mm2/s，與余芳和郭金玲[16]研究中確定的ADC臨界值1.26×10-3mm2/s相近，樣本數量和個體差異可能是導致不同研究中ADC臨界值存在差異的主要原因。本研究采用ROC曲線評價CDUS和MRI-DWI鑒別良惡性乳腺病變的診斷效能，兩種診斷方式的AUC均在0.7～0.9之間，提示兩種方法均有較好的診斷價值，但相較而言，MRI-DWI診斷的AUC高于CDUS。

綜上所述，CDUS和MRI-DWI在良惡性乳腺病變的鑒別診斷中均有較高的價值，相較而言，MRI-DWI診斷效能更高。由于CDUS操作相對MRI簡單、耗時短，且經濟性好，因此臨床診斷中可以先使用CDUS進行篩查，對于無法明確診斷的情況進一步使用MRI-DWI判斷。