ADNEX模型融入O-RADS超聲風險分層在良惡性卵巢腫塊鑒別診斷中的應用價值▲

林紫晴 羅 慧 馮艷萍 王玉瑩 劉小燕 溫曉怡

(佛山市婦幼保健院1 功能科,2 病理科,廣東省佛山市 528000)

卵巢癌是女性生殖系統三大惡性腫瘤之一,調查顯示,全球每年卵巢癌新發病例313 959例,死亡病例207 252例[1-2],大多數國家卵巢癌患者的5年生存率僅為30%～40%[3]。早發現、早治療是提高卵巢癌患者生存率的關鍵。雖然超聲檢查是目前診斷卵巢腫瘤的首選影像學方法,但卵巢腫瘤的超聲圖像特征差異性較大,目前尚無統一的診斷標準,且對操作者的要求較高,故超聲檢查在術前評估卵巢腫瘤的良惡性、亞分類及惡性分期方面的效果仍不理想[4]。2020年,美國放射學會發布的卵巢-附件報告和數據系統(Ovarian-Adnexal Reporting and Data System,O-RADS)超聲風險分層與管理共識指南提出,將O-RADS超聲風險分層與不同類型附件腫瘤的評價(Assessment of Different Neoplasias in the Adnexa,ADNEX)模型相結合,可以同時發揮兩種診斷模型的優勢[5-6],但目前國內尚無采用該診斷方法評估卵巢腫瘤性質的相關研究報告。本研究探討ADNEX模型融入O-RADS超聲風險分層在鑒別良惡性卵巢腫塊中的應用價值。

1 資料與方法

1.1 臨床資料 回顧性分析2019年1月至2021年12月在佛山市婦幼保健院行彩色多普勒超聲檢查發現卵巢腫塊并接受手術治療的311例患者的臨床資料。納入標準:一般臨床資料完整;術前1周內在本院完成經陰道或經直腸超聲檢查,并有完整、清晰、可供調閱分析的超聲圖像;具有術前血清糖類抗原125(carbohydrate antigen 125,CA125)水平檢測結果;術后有明確的病理結果,若為惡性腫瘤有明確的腫瘤分期。排除標準:合并正常或異常妊娠。311例患者的年齡為15～85(39.10±12.09)歲,主要臨床癥狀包括腹痛、陰道異常出血、腹脹、不孕等。本研究已通過佛山市婦幼保健院醫學倫理委員會審查批準。

1.2 檢查儀器與檢查方法 檢查儀器為UGEO WS80A彩色多普勒超聲診斷儀(SAMSUNG公司)、Aplio300彩色多普勒超聲診斷儀(Canon 公司)、 Resona 8 Elite彩色多普勒超聲診斷儀(深圳邁瑞生物醫療電子股份有限公司),腔內探頭頻率為3 MHz～10 MHz,腹部探頭頻率為1 MHz～5 MHz。對于未婚女性,在征得其同意后行清潔灌腸,再使用腔內探頭行經直腸超聲檢查;對于已婚女性,囑其排尿后取膀胱截石位,再使用腔內探頭行經陰道超聲檢查。若病灶較大(病灶直徑>10 mm),可配合經腹部超聲檢查。從影像歸檔和通信系統調取患者的超聲圖像,記錄腫塊的位置、大小、邊緣、內部回聲、后方回聲改變、彩色血流,以及是否存在腹水情況等。血清CA125水平的檢測由本院檢驗科采用Alinity i全自動分析儀完成(Abbott Laboratories公司)。

1.3 診斷標準 由3名從事婦科超聲工作10年以上的醫生分別利用3種評估方法進行評估,評估前均不了解患者的病理結果。每名醫生評估前均接受ADNEX 模型及O-RADS超聲風險分層的相關培訓。對于單側多個病灶或雙側病灶,需要對每個病灶進行單獨評估。

1.3.1 ADNEX 模型的診斷標準:打開ADNEX模型在線分析軟件(http://www.iotagroup.org/adnexmodel/),錄入相關變量,包括年齡(歲)、診治中心的類別(腫瘤中心或綜合醫院)、腫瘤最大徑(mm)、實性部分最大徑(mm)、囊腔是否>10個、乳頭數目、腫塊后方有無聲影、有無腹水、血清CA125水平(U/mL)。點擊“分析”后,ADNEX 模型自動判斷腫塊的良惡性,結果以惡性率(%)、良性率(%)表示,當惡性率>良性率時說明腫塊為惡性病變的可能性更大。

1.3.2 O-RADS超聲風險分層的診斷標準:根據美國放射學會的O-RADS超聲風險分層與管理共識指南[5-6],將卵巢腫塊超聲風險分為6類(O-RADS 0～5類)。O-RADS 0類為受外界或患者自身因素影響,無法完成檢查,不能進行評價;O-RADS 1類為正常卵巢(惡性風險0);O-RADS 2類為幾乎可以肯定的良性病變(惡性風險<1%);O-RADS 3類為惡性低風險病變(1%≤惡性風險<10%);O-RADS 4類為惡性中等風險病變(10%≤惡性風險<50%);O-RADS 5類為惡性高風險病變(惡性風險≥50%)。O-RADS 4類及以上即可判定為卵巢惡性腫塊[7]。

1.3.3 ADNEX模型融合O-RADS超聲風險分層的診斷標準:首先根據O-RADS超聲風險分層將直徑<10 cm的典型良性病變或直徑<10 cm的單純囊腫歸為O-RADS 2類,即判定為良性病變,對于其余腫塊,利用ADNEX模型判斷良惡性。

1.4 統計學分析 應用SPSS 23.0軟件進行統計學分析。計量資料以(x±s)表示;計數資料以例數或百分比表示,組間比較采用χ2檢驗。以病理結果為金標準,繪制受試者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲線,計算曲線下面積(area under the curve,AUC)、敏感度、特異度、陽性預測值、陰性預測值及約登指數,評價ADNEX 模型、O-RADS超聲風險分層及二者聯合鑒別診斷良惡性卵巢腫塊的價值。以P<0.05為差異有統計學意義。

2 結 果

2.1 311例患者的病理結果 311例患者共計340個卵巢腫塊,術后病理結果證實為良性腫塊263個、惡性腫塊77個,見表1。

表1 340個卵巢腫塊的病理結果

2.2 ADNEX模型、O-RADS超聲風險分層及ADNEX模型融入O-RADS超聲風險分層對良惡性卵巢腫塊的鑒別診斷價值 ADNEX 模型、O-RADS超聲風險分層及ADNEX模型融入O-RADS超聲風險分層鑒別診斷良惡性卵巢腫塊的AUC分別為0.899、0.861、0.904,三者比較差異無統計學意義(P>0.05),但ADNEX模型融入O-RADS超聲風險分層的特異度及陽性預測值高于另外兩種方法(P<0.05),見圖1、表2、表3。

圖1 3種方法鑒別診斷良惡性卵巢腫塊的ROC曲線圖

表2 3種方法對良惡性卵巢腫塊的鑒別診斷效能

表3 3種方法鑒別診斷良惡性卵巢腫塊的AUC比較

2.3 典型病例分析 病例1,患者15歲,以腹痛為主訴入院。入院血清CA125水平為399.2 U/mL,超聲檢查提示下腹部有一稍高回聲光團,最大徑為83 mm,內見散在不規則液暗區及點條樣血流信號,腹腔見游離液性暗區,見圖2A、圖2B。術后病理結果為卵巢卵黃囊瘤,見圖2C(HE染色,×40)。臨床診斷右側卵巢卵黃囊瘤蒂扭轉合并破裂出血(Ⅳ期)。

圖2 病例1的超聲圖像和病理結果圖

病例2,患者51歲,以陰道不規則出血為主訴入院。入院時血清CA125水平為5 305.9 U/mL,超聲提示子宮后方有一囊實性包塊,大小約為163 mm×101 mm×128 mm,邊界清,壁厚薄不均,內見密集的大小不等的實性高回聲團及不規則網格樣液性暗區,后方回聲增強,彩色多普勒血流顯像顯示包塊周邊及內部有少許血流信號,見圖3A、3B、3C。術后病理結果為卵巢透明細胞癌,見圖3D(HE染色,×40)。臨床診斷為卵巢透明細胞癌(Ⅳb期)。

圖3 病例2的超聲圖像和病理結果圖

病例3,患者36歲,因常規體檢發現附件包塊入院。入院時血清CA125水平為246.9 U/mL,經陰道超聲檢查提示子宮右后方有一混合回聲團,最大徑為62 mm,形態不規則,內見無回聲及稍強回聲區,周邊及稍高回聲區內未見明顯血流信號,見圖4A、4B。ADNEX模型評估其惡性率為81.0%,見圖4C;當取消實性部分最大徑、乳頭數目及血清CA125水平這3個變量后,惡性率降低至3.4%,見圖4D。術后病理結果為卵巢子宮內膜異位癥。

圖4 病例3的超聲圖像和ADNEX模型分析結果圖

病例4,患者27歲,以下腹痛3 d為主訴入院。入院時血清CA125水平為276.6 U/mL,超聲檢查提示附件區有不規則低回聲團,最大徑為39 mm,低回聲團內血流信號2級,周邊網膜回聲增強,見圖5A、5B。ADNEX模型評估其惡性率為63.2%,見圖5C;取消血清CA125水平這一變量后,惡性率降低至35.0%,見圖5D。術后病理結果為輸卵管積膿。

圖5 病例4的超聲圖像和ADNEX模型分析結果圖

3 討 論

隨著計算機技術及影像技術的飛速發展,在臨床實踐中使用計算機算法輔助分析已經成為未來醫學影像學發展的趨勢[8]。目前,國內外用于評估卵巢腫瘤良惡性的影像學系統主要包括卵巢腫瘤惡性風險指數、婦科影像報告和數據系統、國際卵巢腫瘤分析(International Ovarian Tumor Analysis,IOTA)系統及O-RADS超聲風險分層。有學者比較了各種診斷系統的診斷效能,發現O-RADS超聲風險分層在鑒別診斷卵巢腫瘤性質方面具有更高的敏感性[9],且該診斷系統以特征性詞匯描述典型良性病變,如出血性囊腫、皮樣囊腫、內膜異位囊腫、輸卵管積水等,對病變特征的描述更為規范、統一[10],但是其不能對卵巢惡性腫瘤進行術前腫瘤分期。IOTA系統的ADNEX模型是首個對卵巢腫瘤進行亞分類的診斷模型,具有較高的陰性預測值,可作為排除惡性腫瘤的有效工具[11]。2020年O-RADS超聲風險分層與管理共識指南提出將O-RADS超聲風險分層與ADNEX模型相融合,可提高對卵巢腫瘤的診斷效能。

本研究的ROC曲線分析結果顯示,ADNEX模型、O-RADS超聲風險分層及ADNEX模型融入O-RADS超聲風險分層鑒別診斷良惡性卵巢腫塊的AUC分別為0.899、0.861、0.904,均具有良好的診斷效能,雖然三者的AUC差異無統計學意義(P>0.05),但是ADNEX模型融入O-RADS超聲風險分層的特異度及陽性預測值高于另外兩種方法(P<0.05)。研究顯示,單獨使用ADNEX模型判斷卵巢腫塊性質難免會出現假陽性病例,常見情況有以下三類:一是將囊腫內的血凝塊誤診為實性組織,如子宮內膜異位囊腫(本研究的病例3)。ADNEX模型沒有引入血流參數作為評估指標,雖然可以避免不同儀器因血流參數差異引起的誤差,但也會降低其對病灶內實性組織與血凝塊的鑒別診斷能力[12]。二是將子宮內膜異位囊腫、卵巢輸卵管炎癥或膿腫或結核(本研究的病例4)及附件多個不同組織類型腫塊(如囊腺瘤合并子宮內膜異位囊腫等)誤診為惡性病變,原因主要為子宮內膜異位癥及炎性病變患者的血清CA125水平也會異常增高[13]。三是囊腫破裂引起腹水,特別是子宮內膜異位囊腫破裂或者囊腫破裂合并囊腺瘤時,會因血清CA125水平及腹水兩個變量導致ADNEX模型判定卵巢腫塊為惡性的風險升高,出現假陽性。而當使用ADNEX模型融入O-RADS超聲風險分層時,首先利用O-RADS特征性詞匯描述典型良性病變,將輸卵管炎性病變及子宮內膜異位囊腫評估為良性病灶,可以提高ADNEX模型的診斷特異度,可作為排除卵巢惡性腫瘤的有效方法,減少患者不必要的恐慌和焦慮。

綜上所述,ADNEX模型融入O-RADS超聲風險分層對良惡性卵巢腫塊具有良好的診斷效能,不僅能提高診斷效能,還能為卵巢腫瘤術前分期提供客觀依據。但如何將ADNEX模型得出的惡性率與O-RADS 超聲風險分層相匹配,還需要在今后的研究中進一步探討。