论文《磁共振扩散对乳腺癌的鉴别诊断价值》-仁创编译转载

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　　[摘要]目的探讨乳腺磁共振扩散加权成像中表观扩散系数(apparentdiffusioncoefficient，ADC)值、指数表观扩散系数(exponentialapparentdiffusioncoefficient，eADC)值和相对表观扩散系数(relativeapparentdiffusioncoefficient，rADC)值，结合MRI平扫对可疑乳腺癌的诊断和鉴别价值。材料与方法收集41例患者均行扩散加权磁共振成像(diffusionweightedimaging，DWI)成像检查并行BI-RADS分级为Ⅳ级，且经手术病理证实。在病变感兴趣区测量ADC值、eADC值和rADC值;采取组间两两比较采用t检验，P<0.05其良、恶性差异有统计学意义。同时，按ADC值大小进行良、恶性分布情况统计，均以手术病理结果为金标准，进行统计学分析。结果在两两比较中，恶性病变ADC、rADC值低于良性病变，eADC值高于良性病变，其差异具有统计学意义(P<0.05)。以病理诊断结果为金标准，以1.440×10-3mm2/s为鉴别乳腺良、恶性病变的临界值，敏感性为85.7%，特异度为55.0%，准确度为70.7%。以DWI中ADC值<1.440×10-3mm2/s作为恶性的评判标准，Kappa=0.712，与病理诊断一致性好。结论扩散加权成像技术(ADC值、eADC值和rADC值)是磁共振检查鉴别可疑性乳腺癌可靠的指标;结合MRI平扫对BI-RADS分类Ⅳ级病变良恶性鉴别更具有重要的价值，对临床治疗具有指导意义。

　　[关键词]乳腺肿瘤;磁共振成像;诊断，鉴别

　　随着磁共振成像技术和硬件的发展，功能磁共振成像在临床中应用越来越广泛[1-2];而扩散加权磁共振成像(diffusionweightedimaging，DWI)是一种快速的技术，可以测量组织内水分子的活动性，从而反映出细胞的微环境;DWI并可用于区分乳腺良性和恶性病变[3]，浸润性疾病原位分层[4]，并随着时间的推移可能预测对新辅助治疗的反应并监测其效果[5]，在文献中可以找到很好的评论。笔者旨在利用磁共振扩散加权成像技术，重点探讨表观扩散系数(apparentdiffusioncoefficient，ADC)及指数表观扩散系数(exponentialapparentdiffusioncoefficient，eADC)和相对表观扩散系数(relativeapparentdiffusioncoefficient，rADC)在可疑乳腺癌中的诊断和鉴别诊断价值。

　　1材料与方法

　　1.1研究对象

　　回顾性分析我院2012年5月至2014年1月期间行乳腺MRI检查女性患者41例。纳入标准：(1)经过临床检查、钼靶或超声等检查具有乳腺肿块者，且病灶均被分为BI-RADS4类;(2)入院前未经过任何相关治疗;(3)所有病例均术后病理证实;(4)全部病例均行乳腺MRI常规扫描和DWI扫描。排除标准：病变直径≤2mm。磁共振检查前所有患者或家属均知情同意并签署知情同意书。

　　1.2MRI扫描技术

　　采用荷兰PHILIPSAchieva1.5T磁共振扫描仪、EBW后处理工作站和4通道乳腺专用相控阵表面线圈。患者取俯卧位，双乳自然悬垂于线圈中。MR扫描包括T1WI/SE横轴位，T2WI/FSE压脂横轴位、矢状位和冠状位，DWI横轴位，动态增强T1高分辨率各向同性容积采集(dyn-enhancedT1highresolutionisotropicvolumeexcitation，THRIVE)和氢质子波谱成像(1H-magneticresonancespectroscopy，1H-MRS)扫描。T1WI扫描参数：TR350ms，TE10ms，层厚3.0mm，层间距0.3mm，视野(FOV)340mm×340mm，矩阵512×512，激励次数2;T2WI扫描参数：TR2500ms，TE70ms，层厚3.0mm，层间距0.3mm，视野(FOV)340mm×340mm，矩阵352×352，激励次数2;DWI采用单次激发平面回波成像(echoplanarimaging，EPI)技术，扫描参数：TR和TE均为Shortest，层厚3.0mm，层间距0.3mm，FOV340mm×340mm，矩阵240×240，激励次数2，扩散敏感系数为b=0、50、600、800s/mm2。T1WIdyn-eTHRIVE扫描参数：TR和TE均为Shortest，层厚1.0mm，FOV340mm×340mm，矩阵1，dynscans8，激励次数1;1H-MRS，采用单体素波谱法(点分辨波谱分析法采集数据)，其参数TR1550ms，FE120ms，采集次数218，翻转角90°。扫描时间4min32s，FOV20mm×20mm×20mm。

　　1.3MRI数据采集和处理

　　1.3.1乳腺疾病BI-RADS分类纳入病例根据美国放射学会推荐的“乳腺影像报告和数据系统”进行分类;所有图像均在EBW工作站处理，由2名有经验的影像医师(至少1名副主任医师)对其影像资料进行详细分析，分别记录并讨论协商意见一致，做出诊断、分类[6]。1.3.2ADC值分析利用EBW后处理工作站，将DWI图像拟合成ADC图，在肿块实性区域内选取感兴趣区(regionofinterest，ROI)，通过手工或自动绘制圆形感兴趣区，测量尽量避开囊变、坏死或出血区，面积不小于0.2mm(图1，2)，同时记录乳腺肿块的ADC值、eADC值，重复三次以上操作，最后取得ADC及eADC均值;同时，在病灶同层面对侧乳房对称正常部分选择参考部分，即选择ROI区，同样方法，取得ADC均值，并分别计算病灶与对照正常侧参考组织之比，rADC值。1.3.3统计学处理将可疑乳腺癌(或可疑乳腺病灶)按病理结果分为良性和恶性2组，并采用SPSS统计软件进行数据分析，所得ADC、eADC和rADC值以均数±标准差表示，组间两两比较采用t检验;P<0.05其良、恶性差异有统计学意义。同时，分别按ADC值大小(ADC>1.440×10-3mm2/s或ADC<1.440×10-3mm2/s)做良、恶性分布情况统计，均以手术病理结果为金标准，分别计算ADC、eADC和rADC值判断良、恶性病变的敏感性、特异性、准确性、阳性预测值以及阴性预测值，从而确定可疑乳腺癌良、恶性。

　　2结果

　　2.1入组临床资料

　　共入组41例，其中良性病变20例，恶性病变21例，年龄26～64岁，平均年龄43岁。20例良性中，2例腺脂肪瘤，1例慢性化脓性炎改变，4例纤维腺瘤，6例纤维囊性乳腺病，7例囊性增生;21例恶性中，腺癌5例，浸润性小叶癌7例，浸润性导管癌9例，其中4例伴有腋窝淋巴结转移。

　　2.2可疑性乳腺癌ADC、eADC和rADC值分析

　　20个良性病变中，在ADC图上表现为高或等信号，eADC呈反相;ADC值分布情况(表1)，从图示直观可以看出，良性病变ADC值略偏高，恶性病变ADC偏低。恶性病变ADC、rADC值低于良性病变，eADC值高于良性病变(表2)，其差异具有统计学意义(P<0.05)。

　　2.3统计学处理结果

　　以DWI中ADC值<1.440×10-3mm2/s作为恶性的评判标准，其敏感度、准确度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为85.7%、70.7%、55.0%、66.7%、78.6%。

　　3讨论

　　自1982年首次将MRI用于乳腺病变的检出至今，磁共振具有无创、无辐射损伤、软组织分辨率高等优势，以及乳腺专用线圈的使用，使乳腺MRI检查具有较大的价值并在临床中广泛的应用。DWI技术是唯一能够检测水分子在活体细胞内、外运动状态的一种磁共振成像方法，采用回波平面成像技术，其信号采集速度快，扫描时间较短，能够检测出与组织的含水量改变有关的形态学和生理学的早期改变[7];同时，DWI反映活体组织内水分子的布朗运动，ADC图及eADC图能消除T2穿透效应的影响，故常被作为水分子扩散变化的定量指标，用来测定活体组织内水分子扩散的变化;又ADC值及eADC值除受b值的影响外，还会受到肢体运动、微循环灌注、血管搏动及呼吸运动等影响，为消除个体因素的影响，增加不同个体间的可比性，故采用rADC值作为研究指标[8]。

　　3.1表观扩散系数和指数表观扩散系数

　　扩散加权技术反映了活体组织内水分子的扩散能力;ADC值表示水分子在组织内的扩散能力，其与组织内细胞密度、细胞外间隙、生物膜通透性及大分子物质的吸附作用相关;而eADC值表示组织扩散自由。由组织含水量丰富或者细胞疏松、微循环灌注水平高、细胞外间隙大时，扩散受限程度轻，在DWI图上表现为低信号，即ADC值增大，eADC值减小;而细胞致密，细胞外间隙减小，细胞膜的限制作用和大分子物质的吸附作用，其良性病变不同程度地阻止了恶性肿瘤内水分子的有效运动，即限制了水分子的扩散，在DWI上表现为高信号，即ADC值减小，eADC值增大;故ADC值的明显差异为乳腺疾病的诊断与鉴别诊断提供了有价值的依据[9]。据文献报道，根据ADC的测量结果和病变的外观，将扩散水平分类为：非常低、低、中、高和非常高，又基于最新研究荟萃分析相应ADC范围，这些研究评估了DWI对良性和恶性病变的分化程度[10]。本研究41例乳腺疾病中，其恶性病变ADC值低于良性病变，eADC值则高于良性病变，从ADC值分布图上可以直观分析;与文献报道结果一致[11]。故应用ADC值及eADC值来界定病灶良恶性具有真实而可靠的价值。

　　3.2相对表观扩散系数

　　国内相关文献提出在乳腺病变诊断中应用rADC值作为良、恶性病变的指标，应用rADC诊断指标对乳腺病变诊断准确性高于ADC值[12];部分文献报道，rADC可能会比绝对ADC值更为准确[13]，但也可能受到其他因素的干扰，还需要大批样本进一步研究。本研究中，乳腺rADC的参考组织选择其病灶对侧、相对称位置正常腺体，差异有统计学意义(P<0.05);故本研究认为rADC有助于提高ADC值诊断的准确性。

　　3.3MRI结合扩散加权成像技术的联合应用

　　MRI常规扫描技术结合DWI技术，再结合ADC、eADC和rADC值定量分析参数，可提高鉴别诊断乳腺病灶的准确性，从定性诊断提高到定量诊断，从而使BI-RADS4类的病变与组织病理学分级相对应。本组结果提示，利用磁共振常规扫描技术+DWI扫描技术，再结合多参数(ADC、eADC和rADC值)定量分析，使得BI-RADS4类可疑的乳腺癌或者可疑恶性乳腺病变诊断准确性更高。总之，在乳腺MRI诊断中，在进行常规乳腺MRI+DWI扫描的基础上，结合ADC、eADC和rADC值定量分析，提高对可疑乳腺病变(Ⅴ级)良、恶性早期鉴别诊断，能为临床治疗提供可靠的信息。

　　3.4本研究不足之处及进展

　　本研究仅对常规乳腺MRI结合DWI技术进行了分析，还需要结合DCE-MRI，灌注成像技术，以及氢质子波谱分析进行深入讨论;同时，对于BI-RADS4类的病灶进行良、恶性的分组，未对其组织亚型分组，有待于扩大样本量病理结合ADC值进行详细研究。近年来，随着人工智能(artificialintelligence，AI)硬件的突破和深度学习算法的迭代更新，以及影像组学的大力发展，DWI在乳腺影像中的应用越来越广泛(病灶检出、良恶性分类、分子分型预测、疗效预测等)[14-15]。

　　作者：冯浩 仲建全 巫恒平 刘玉建 黄燕涛 唐翎 黄文佳

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