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    Logistic回歸模型評估超聲彈性成像對乳腺良惡性結節(jié)的診斷價值

    2021-03-26 01:21:24宋曉雨蕭家芳柏剛
    放射學實踐 2021年3期
    關鍵詞:良性腫塊惡性

    宋曉雨,蕭家芳,柏剛

    乳腺癌是女性發(fā)病率最高的惡性腫瘤,嚴重威脅女性身心健康。全球癌癥統(tǒng)計報告顯示[1],2018年女性新發(fā)乳腺癌200多萬例,死亡約60余萬例。近年來我國乳腺癌綜合治療水平得到較大提高[2],但患者生存率與歐美國家仍有差距。早發(fā)現(xiàn)、早診斷及早干預對乳腺癌患者有重要意義。影像學檢查在乳腺癌篩查、術前及術后療效評估、復發(fā)監(jiān)測等方面發(fā)揮著重要作用,目前主要檢查方法[3]包含鉬靶、超聲、CT、PET及MRI等,各種檢查技術各有自身特點。相比于其他影像學檢查方法,超聲具有實時動態(tài)、高分辨率、無輻射、可重復操作等優(yōu)勢,在臨床工作中應用普遍。聲脈沖輻射成像[4]是較新穎的超聲彈性成像,利用剪切波在不同組織內波速不同對疾病進行診斷。目前該技術已廣泛應用于甲狀腺、肝臟、前列腺等器官的疾病診斷。目前,超聲對乳腺癌的研究多為單因素經(jīng)驗性總結,缺乏多因素、量化指標的系統(tǒng)研究。本研究試圖利用logistic多元回歸[5]對乳腺的超聲彈性特點進行分析,探討其影像學特點與病理類型的關系,并建立模型,提高對乳腺癌的鑒別診斷價值。

    材料與方法

    1.研究對象

    將2016年3月-2019年4月在本院行乳腺超聲檢查且經(jīng)手術病理證實的乳腺腫塊患者,依據(jù)中國抗癌協(xié)會乳腺癌診治指南與規(guī)范(2017年版)[6]的乳腺腫塊診斷標準納入本研究。排除標準:患者資料不全或者失仿者。最終納入132例患者,年齡16~77歲,平均(39.3±12.9)歲。經(jīng)手術病理證實:良性腫塊133枚,其中乳腺纖維瘤88枚,乳腺腺病13枚,肉芽腫性乳腺炎8枚,導管內乳頭狀瘤16枚,葉狀腫瘤4枚,硬化性腺病4枚;惡性腫塊52枚,其中浸潤性導管癌40枚,導管原位癌6枚,浸潤性小葉癌4枚,導管內乳頭狀癌2枚。

    2.儀器與方法

    采用邁瑞Resona 7彩色多普勒診斷儀,探頭型號為:L11-3U,頻率5~12 mHz;通過常規(guī)乳腺腫塊超聲獲取參數(shù),參照乳腺影像報告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)指南(第5版)[7]描述超聲特征并記錄數(shù)據(jù)(具體特征及軟件賦值,表1)。然后進入聲接觸彈性成像(sound touch elastography,STE)模式,以乳腺腫塊及周圍腺體脂肪組織作為興趣區(qū)(region of interest,ROI),確定區(qū)域后自動生成腫塊彈性值(ultrasonic elastic value of mass,EvM);選取腫塊周圍脂肪組織為對照區(qū),獲取周圍脂肪彈性值(ultrasonic elastic value of tissue,EvT)。上述操作過程由兩名經(jīng)驗豐富超聲醫(yī)師協(xié)助完成,多次測量后取平均值并記錄實驗數(shù)據(jù)(具體超聲彈性成像特征及軟件賦值,表2)。

    3.統(tǒng)計學分析

    采用SPSS 20.0軟件對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計學分析,計量資料組間比較采用t檢驗或χ2檢驗,計數(shù)資料采用兩獨立樣本非參數(shù)檢驗;以病理結果良、惡性作為因變量Y,分別賦值為1和0,將腫塊的常規(guī)超聲及彈性成像特征參數(shù)為自變量X建立回歸模型(納入標準P<0.05,排除標準P>0.1),使用Box-Tidwell方法檢驗連續(xù)自變量與因變量logit轉換值是否為線性[8],構建數(shù)學模型,采用基于最大似然估計的向前逐步回歸法(LR法)進行多因素logistic回歸分析,以P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

    結 果

    1.乳腺腫塊超聲特征與病理分型的單因素分析

    良性組與惡性組常規(guī)超聲特征中,血流分級、形態(tài)、方位、內部回聲、后方回聲特征、周圍組織、回聲水平(與脂肪回聲進行對比)、鈣化、邊緣差異均有統(tǒng)計學意義(P均<0.05,表1)。惡性組腫塊超聲彈性值、周圍脂肪組織超聲彈性值(圖1、2)以及二者比值R較良性組大,兩組間差異有統(tǒng)計學意義(P<0.05,表2)。

    表1 乳腺良惡性腫塊兩組患者常規(guī)超聲征象指標比較及賦值

    2.乳腺良惡性腫塊超聲特征的多因素logistics回歸分析

    研究發(fā)現(xiàn),患者年齡(軟件賦值為χ12)、乳腺腫塊的彈性模量值、周圍脂肪的彈性模量值、結節(jié)的方位、邊界對研究對象診斷為乳腺惡性存在影響,所建立的logistic回歸模型為:Logit(P)=-31.53+0.082×χ12+0.067×χ11+0.217×χ10+2.912×χ3+3.051×χ9。對回歸模型進行似然比檢驗(χ2=182.20,P<0.001),說明該模型差異具有統(tǒng)計學意義(表3)。該模型能夠將94.3%的乳腺良惡性腫塊正確分類。

    表3 乳腺超聲特征性指標logistic回歸結果

    討 論

    中國女性惡性腫瘤中乳腺癌的發(fā)病率最高,嚴重威脅女性生命健康,影響生活質量。研究表明,就診時間延誤超過3個月的患者5年生存率會降低12%;延誤就診時間不超過兩周患者5年生存率可提高至90%[9],因此,結合最新檢查手段早發(fā)現(xiàn)、早診斷對后續(xù)制定治療方案具有十分重要的臨床意義。實時剪切波彈性成像(real time shear wave elastrography,RT-SWE)是近年來快速發(fā)展并廣泛應用的超聲新技術,可客觀、定量地評估腫塊彈性,即楊氏模量,其值越大,腫塊硬度越高越傾向于惡性結節(jié)[10]。本研究通過Logistic回歸分析建立模型對乳腺腫塊進行預測,為后續(xù)診療計劃開展提供影像學依據(jù)。

    二分類logistic回歸分析使用Box-Tidwell方法檢驗連續(xù)自變量與因變量logit轉換值是否為線性。線性檢驗模型時共納入12項,Bonferroni校正后顯著性水平為0.0042。線性檢驗結果得到所有連續(xù)自變量與因變量logit轉換值間存在線性關系,3個觀測的學生化殘差分別為標準差的2.698、4.478、7.559,但保留在分析中。最終,通過Hosmer and Lemeshow Test證明該模型預測能力較好(χ2=182.20,P<0.001),能夠將94.3%的觀測正確分類。92.3%的乳腺惡性結節(jié)被模型預測為惡性,當惡性結節(jié)伴出血、壞死、囊性變或合并炎癥時,質地變軟[11],易誤診為良性結節(jié);95.2%的乳腺良性結節(jié)被模型預測為良性,誤診的良性結節(jié)中兩例為硬化性腺病、兩例為葉狀腫瘤,可能由于上述病變硬度增加,故彈性測值較高。

    納入模型的12個自變量中,年齡、乳腺腫塊的彈性模量值、周圍脂肪的彈性模量值、腫塊生長的方位、腫塊的邊界差異有統(tǒng)計學意義(P<0.05)。乳腺結節(jié)形態(tài)不平行于乳腺長軸診斷其惡性的風險是良性的18.401倍。腫塊表現(xiàn)為不規(guī)則邊界其診斷惡性的風險是良性的21.142倍。年齡每增加1歲,發(fā)生癌的風險增加1.086倍;周圍脂肪組織的彈性值每增加1個單位,發(fā)生癌的風險增加1.947倍;乳腺腫塊彈性值每增加1個單位,發(fā)生癌的風險增加1.242倍。

    目前乳腺影像報告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)廣泛應用于臨床診斷,能提供乳腺形態(tài)、鈣化等二維信息,彈性成像能夠提供腫塊質地、彈性模量等信息,二者結合起來可以提供更多、更全面的診斷信息,提高良惡性病灶的鑒別效能,同時可以修正一些分級,便于進一步臨床處理及干預。

    綜上所述,本研究通過構建診斷模型并通過效果驗證,為乳腺腫塊的早期診斷、早期篩查提供了良好的影像學參考指標,具有一定臨床應用價值。本研究也存在一定局限性:樣本代表性不足,可能存在抽樣偏倚;為回顧性研究,乳腺結節(jié)的超聲結果判讀易受檢查者主觀性影響,期待大樣本、多中心研究提供更充分的醫(yī)學證據(jù)。

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