聲觸診組織成像和定量技術鑒別并優(yōu)化BI-RADS 4類乳腺腫塊的價值

傅曉紅， 沈 燕， 劉 淼， 萬永林， 吳 墅

上海市浦東新區(qū)公利醫(yī)院超聲科，上海 200135

·論 著·

聲觸診組織成像和定量技術鑒別并優(yōu)化BI-RADS 4類乳腺腫塊的價值

傅曉紅， 沈 燕， 劉 淼， 萬永林， 吳 墅

上海市浦東新區(qū)公利醫(yī)院超聲科，上海 200135

目的： 探討聲觸診組織成像和定量(virtual touch tissue imaging quantification, VTIQ)剪切波彈性成像技術鑒別診斷BI-RADS 4類乳腺腫塊良、惡性，并優(yōu)化BI-RADS 4A類腫塊分類的價值。方法： 回顧性分析經手術或穿刺病理證實的86例BI-RADS 4類乳腺腫塊患者的常規(guī)超聲及VTIQ圖像資料，以病理結果為金標準，比較VTIQ鑒別診斷BI-RADS 4類乳腺腫塊的價值。從VTIQ圖像資料獲得病灶內部剪切波速度(shear wave velocity, SWV)值，分析病理結果良、惡性病灶剪切波速度值之間的差異；繪制受試者操作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲線，評價VTIQ對BI-RADS 4類乳腺結節(jié)良、惡性診斷的效能，并對51例BI-RADS 4A類腫塊的分類進行優(yōu)化完善。結果： 86例乳腺BI-RADS 4類腫塊經病理結果證實良性腫塊56例，占65.12%(56/86)；惡性腫塊30例，占34.88%(30/86)。用VTIQ鑒別診斷良、惡性，測得惡性組的剪切波速度(SWV最大值、最小值、平均值)明顯高于良性組，有顯著性差異(P<0.001)。獲得效能最高的一組值為SWV平均值，得出截斷值3.58 m/s，以此來診斷乳腺腫塊良、惡性的敏感性、特異性、準確性、陽性預測值和陰性預測值分別為83.33%(25/30)、87.50%(49/56)、86.05%(74/86)、78.13%(25/32)和90.74%(49/54)。51例BI-RADS 4A類腫塊中有46例小于截斷值，這樣可使90.20%(46/51)4A類腫塊調整為3類，但有1例惡性腫塊被歸為BI-RADS 3類，導致假陰性率上升。結論： VTIQ技術結合超聲BI-RADS分類有助于提高乳腺良、惡性腫塊的鑒別，可完善BI-RADS 4A類腫塊分類，減少大多數4A類腫塊不必要的穿刺活檢或手術。

乳腺腫塊；聲觸診組織成像和定量技術；BI-RADS

乳腺良惡性腫塊超聲表現(xiàn)存在著多樣性及交叉性，應用乳腺影像報告和數據系統(tǒng)(Breast Imaging Reporting and Data System, BI-RADS)可提高鑒別診斷良惡性腫塊的敏感度，但是假陽性率較高[1]。BI-RADS分類并不完善，特別是4類結節(jié)(惡性概率大于2%但小于95%)[2]。在美國，對大多數BI-RADS 4類病灶(69%～95%)進行穿刺活檢，而其惡性病灶只占全部病灶的22%～33%。歐美5國乳腺病灶鉬靶過度診斷的薈萃分析結果顯示，應用現(xiàn)在的BI-RADS分類，其過度診斷率為52%[3]。

目前隨著彈性成像技術不斷發(fā)展，其在乳腺腫塊良惡性鑒別診斷中有較高價值，本研究擬探討聲觸診組織成像和定量(virtual touch tissue imaging quantification, VTIQ)技術鑒別診斷BI-RADS 4類乳腺腫塊良惡性價值并完善BI-RADS 4A分類，以減少大多數4A類腫塊不必要的穿刺活檢或手術。

1 資料與方法

1.1 一般資料 2015年12月至2016年12月在我院超聲科檢查有完整影像報告并有VTIQ資料記錄的86例乳腺BI-RADS 4類腫塊患者。86例患者均經手術或穿刺活檢確診。86例均為女性，年齡19～76歲，平均年齡(48±12)歲。腫塊直徑7～38 mm，平均(17.0±6.6) mm。

1.2 儀器與方法 采用Simens Acuson S3000超聲診斷儀，配有VTIQ軟件及9L4線陣探頭。檢查醫(yī)師必須具有熟練乳腺檢查及儀器操作經驗，盡量固定2～3名熟練醫(yī)師操作。囑患者取仰臥位或側臥位，充分暴露乳腺。先行常規(guī)超聲掃查，觀察病灶的灰階及血流圖像特征并進行BI-RADS分類。

清楚顯示病灶最大切面區(qū)包括周邊正常乳腺組織，切換至VTIQ模式，囑患者屏氣，依次顯示質量模式圖和速度模式圖。VTIQ質量模式可監(jiān)控所獲得圖像的彈性分布質量，質量由高到低分別表示為綠色→黃色→紅色，選擇質量模式質量最高時轉換為速度模式圖，在速度模式圖中SWV值由高至低分別呈現(xiàn)紅色→黃色→綠色→藍色，調整(shear wave velocity, SWV)量程(最大10 m/s)，以病灶內部呈現(xiàn)紅色或黃色，周圍背景組織呈現(xiàn)均勻的淺綠色或藍色為標準記錄VTIQ速度模式圖像，同一幅圖通常取5～7組感興趣區(qū)，避開鈣化及液性部分。

2 結 果

2.1 病理檢測結果 良性腫塊56例，占65.12%(56/86)，包括纖維腺瘤27例、腺病20例、腺病合并導管擴張4例、腺病合并纖維瘤4例、導管內乳頭狀瘤1例。惡性腫塊30例，占34.88%(30/86)，包括浸潤性導管癌24例、導管內癌5例、黏液癌1例。BI-RADS 4類結節(jié)良、惡性情況見表1。

表1 BI-RADS 4類結節(jié)良、惡性情況

2.2 VTIQ檢測結果 通過VTIQ圖像獲取良惡性腫塊的SWV最大值、最小值和平均值：惡性組分別為(5.93±1.59)m/s、(4.27±1.27)m/s和(4.99±1.41)m/s，良性組分別為(4.09±0.59)m/s、(2.83±0.48)m/s和(3.39±0.47)m/s(P<0.01)。86例結節(jié)的SWV最大值、最小值和平均值的曲線下面積是0.828、0.852和0.856(圖1)。以腫塊內SWV平均值的診斷效能最佳，獲取其截斷值，為3.58 m/s。VTIQ診斷乳腺結節(jié)良惡性的敏感性、特異性、準確性、陽性預測值和陰性預測值分別為83.33%(25/30)、87.50%(49/56)、86.05%(74/86)、78.13%(25/32)和90.74%(49/54，表2)。典型患者影像資料及病理檢查見圖2～圖3。

2.3 VTIQ優(yōu)化BI-RADS 4A類腫塊的情況 以SWVmean<3.58 m/s為標準，51例BI-RADS 4A類腫塊，46例小于截斷值，可將90.20%(46/51)BI-RADS 4A類結節(jié)降級為3類結節(jié)，但其中有1例為惡性結節(jié)，使BI-RADS 3類結節(jié)的假陰性率升高。

表2 VTIQ診斷良惡性腫塊結果

圖1 VTIQ技術3組SWV值對BI-RADS 4類結節(jié)良惡性鑒別的ROC曲線圖

圖2 BI-RADS 4A類患者典型影像及病理資料

A：常規(guī)超聲，邊界清晰、形態(tài)欠規(guī)則、橢圓形低回聲結節(jié)，BI-RADS 4A；B：該結節(jié)VTIQ速度圖(彩色)，結節(jié)顯示為以淡綠色為主的不均勻分布(代表質地較軟)，SWVmean2.86 m/s；C：H-E染色提示乳腺纖維腺瘤. Original magnification:×100(C)

圖3 BI-RADS 4B患者典型影像及病理資料

A：常規(guī)超聲，邊界欠清晰、形態(tài)不規(guī)則低回聲結節(jié)，內見微鈣化，BI-RADS 4B；B：該結節(jié)VTIQ速度圖(彩色)，結節(jié)顯示為以黃色為主部分為紅色的不均勻分布(代表質地較硬)，SWVmean6.58 m/s；C：H-E染色提示乳腺浸潤性導管癌II級. Original magnification:×100(C)

3 討 論

近年來，全球乳腺癌的發(fā)病率呈上升趨勢。隨著我國經濟的發(fā)展，人們生活方式發(fā)生轉變，乳腺癌的發(fā)病率顯著上升，早期診斷和治療是良好預后的關鍵。影像學檢查在乳腺疾病診斷中至關重要，目前常用X線攝影檢查、MRI和超聲[4]。超聲檢查因無創(chuàng)、無放射性、經濟、可重復性、方便等優(yōu)點成為檢查乳腺疾病的首選方法，也是經皮手術穿刺等常用的引導手段。

常規(guī)超聲往往從大小、形態(tài)、邊界、內部回聲、縱橫比和鈣化等方面對乳腺進行描述，由于缺乏統(tǒng)一的標準，受到操作者主觀因素的影響。為提升乳腺超聲的臨床價值，美國放射學會于2003年第4次修訂出版了乳腺超聲的BI-RADS分級診斷標準，2013年又修訂推出了新版BI-RADS分級標準，該標準對腫塊分為7類，并將彈性評估納入了判斷指標，在臨床應用中0、1、2、3、5、6類腫塊的特征典型，容易評估，診斷準確性較高。BI-RADS 4類腫塊分4A、4B、4C。其中，4A乳腺癌符合率為3%～10%，臨床認為大部分是良性病變，建議隨訪或活檢；4B乳腺癌符合率為11%～50%，臨床多建議活檢；4C乳腺癌符合率為51%～94%，臨床一般提示惡性可能極高，建議活檢或手術。BI-RADS 4類結節(jié)由于良惡性可能性存在較大范圍不確定性，鑒別診斷存在較大困難，尤其是4A類結節(jié)，如何減少過度治療，減少穿刺率，同時又不增加降級后的假陰性率值得探討。

生物組織的彈性系數或硬度與病灶的生物學特性密切相關[5]。良性腫瘤如乳腺纖維腺瘤，間質內富含疏松的黏多糖，因而硬度較低；惡性腫瘤如浸潤性導管癌，間質內為較密集的纖維組織成分，因而硬度較高[6]。實質多于間質的腫瘤一般較軟，反之則硬；瘤組織發(fā)生壞死時變軟，有鈣質沉著或骨質形成時則變硬。近年來多種彈性成像技術不斷涌現(xiàn)，乳腺腫塊診斷準確率得到進一步提高。聲脈沖輻射力(acoustic radiation force impulse，ARFI)彈性成像技術可獲得淺表組織硬度定量參數，有助于乳腺、甲狀腺等腫塊的良惡性鑒別[7]。與傳統(tǒng)的彈性成像相比，其采用短時低頻脈沖波對組織施壓，不易受周邊組織和檢查者施壓習慣影響，有較高可重復性[8]。早期ARFI技術包括聲觸診組織成像(virtual touch tissue imaging, VTI)技術和聲觸診組織定量(virtual touch tissue quantification, VTQ)技術。VTQ技術存在取樣范圍過大、需多次重取樣、常無法得到有效的剪切波速度(SWV)、僅能獲取某一點的SWV等缺點，而VTIQ剪切波彈性成像技術針對以上缺陷作出了明顯的改進[9-11]。本研究應用VTIQ技術對乳腺腫塊進行鑒別診斷。

本組實驗研究顯示86例乳腺良惡性兩組腫塊的彈性定量參數SWV差異具有統(tǒng)計學意義(P<0.001)，繪制ROC曲線，得到SWV診斷最高的一組數據，獲得截斷值3.58 m/s，以此來診斷乳腺結節(jié)良惡性的敏感性、特異性、準確性、陽性預測值、陰性預測值，分別為83.33%(25/30)、87.50%(49/56)、86.05%(74/86)、78.13%(25/32)、90.74%(49/54)，與研究[12]相似，表明VTIQ技術在鑒別乳腺BI-RADS 4類腫塊的良惡性方面有較好的應用價值。

由于腫塊組織成分的特異性，雖然超聲彈性成像和乳腺超聲BI-RADS分級結合能提高良惡性腫塊鑒別診斷準確率，但鑒別診斷還存在一定局限性。本研究VTIQ技術鑒別腫塊良惡性存在假陰性和假陽性病例，其中5例假陰性病例中，1例為黏液癌，黏液癌由于個體較大，其內大部分為黏液，所以質較軟，而且取樣框為了避免鈣化大部分取在黏液部分，導致SWV值降低；2例為浸潤性導管癌，直徑均大于20 mm，血流不豐富，與病理對照，發(fā)現(xiàn)其內部出血合并液化壞死，可能由于腫塊生長快，血供不足導致液化壞死，使SWV值降低；2例為導管內癌，瘤體較小，大小分別為7 mm及8 mm，病理示細胞異型性小，纖維組織增生較少，與周圍組織無明顯浸潤。7例假陽性結節(jié)中，3例為纖維腺瘤合并鈣化，分析原因主要是腫塊內部不均勻，有鈣化，腺體呈多種方式增長、擠壓，同時小管間大量纖維間質增生導致其質硬；1例為纖維腺瘤伴玻璃樣變及鈣化；1例為纖維腺瘤伴感染，內部出現(xiàn)慢性纖維化，使腫塊質地變硬；2例為硬化性乳腺病，導致SWV升高。

本組研究中BI-RADS 4A占59.30%(51/86)，惡性率3.92%(2/51)，以SWV 3.58 m/s評價BI-RADS 4A類結節(jié)，可使90.20%4A類調整為3類，減少了穿刺率，但有1例惡性結節(jié)被判為3類，使BI-RADS 3類的假陰性率上升。對這類型病例需綜合分析各類圖像，隨訪復查，對年齡小于60歲及有高危家屬史的患者更要密切隨訪，必要時進一步穿刺。

綜上所述，VTIQ技術對BI-RADS 4類乳腺腫塊良惡性鑒別診斷有較高效能和應用價值，并能優(yōu)化BI-RADS 4A類腫塊分類，但值得進一步深入研究。由于本研究樣本量有限，相關結論仍有待進一步的大樣本研究證實。

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[本文編輯] 廖曉瑜， 賈澤軍

Value of virtual touch tissue imaging quantification for the differential diagnosis and optimization of BI-RADS 4 breast lesions

FU Xiao-hong, SHEN Yan, LIU Miao, WAN Yong-lin, WU Shu

Department of Ultrasound, Pudong Gongli Hospital, Shanghai 200135, China

Objective： To assess the diagnostic value of virtual touch tissue imaging quantification(VTIQ) technique in identifying benign and malignant breast lesions with Breast Imaging Reporting and Data System(BI-RADS)4 classification on conventional ultrasound, and improving the BI-RADS 4A breast lesions. Methods： Clinical data of 86 cases were analyzed retrospectively, also their BI-RADS and VTIQ features were summarized. The pathology results was the golden standard, the value of VTIQ in the identification of BI-RADS 4 classification were compared. Receiver operating characteristic ( ROC) curve were plotted to determine the most accurate SWV value and the cut-off value for differential diagnosis. The predictive value of VTIQ was compared with the pathological results. Also, 51 BI-RADS 4A lesions were optimized and downgraded according to the mean values of SWV. Results： Of 86 breast lesions, 30 with 34.88% were classified as malignant ones and 56 with 65.12% as benign ones by VTIQ. The maximum value of SWV(SWVmax), the minimum value of SWV(SWVmin) and the mean value of SWV(SWVmean) by VTIQ in malignant lesions were significantly higher than those in the benign ones(P<0.001),respectively. The SWVmean was the highest efficiency in differentiating benign from malignant lesions, and the cut-off value of SWVmean is 3.58 m/s. The sensitivity, specificity, accuracy, positive predictive value and negative predictive value of VTIQ was 83.33%(25/30), 87.50%(49/56), 86.05%(74/86), 78.13%(25/32)and 90.74%(49/54), respectively. According to the evaluation of SWVmean with 3.58 m/s, 46 cases among 51 cases about 90.20% of BI-RADS 4A class can be adjusted from 4A class down to 3 class because of less than the cut-off value. But there was one case of malignant tumor is misclassified as BI-RADS 3 class, increasing the false negative rate. Conclusions： VTIQ technology combined with BI-RADS classification is helpful to differentiate diagnosis of benign and malignant breast masses, especially can improve the BI-RADS 4A type of tumor classification by reducing unnecessary biopsy or surgery in most 4 a class lesions.

breast nodules; virtual touch tissue imaging quantification; breast imaging reporting and data system

2017-01-21 [接受日期] 2017-04-02

傅曉紅，副主任醫(yī)師. E-mail: fuxiaohong66@163.com

10.12025/j.issn.1008-6358.2017.20170058

R 737.9

A