SMI 和CDFI 檢測聯合GI-RADS 對卵巢腫瘤良惡性評估的研究*

陳蘭 閆磊 張慧穎 張曉亮 王君

卵巢癌是女性生殖系統三大惡性腫瘤之一，占女性死亡第5 位，5 年生存率僅50%左右[1]。卵巢癌的早期癥狀較為隱匿，患者因不適就診時已發(fā)展為晚期，治療難度大、預后差、復發(fā)率高[2]。早期篩查并準確評估腫瘤良惡性是臨床治療的關鍵，而卵巢腫瘤類型復雜、診斷難度較高，如何提高診斷結果的準確性是醫(yī)學領域的重點和難點[3]。近年來，婦科影像報告和數據系統（gynecologic imaging reporting and data system，GI-RADS）分類方法，可有效鑒別腫瘤良惡性。超微血管成像（super micro-vascular imaging，SMI）是在彩色多普勒超聲血流顯像（color Doppler flow imaging，CDFI）基礎上發(fā)展的一種新型彩色血流成像技術，能及時發(fā)現低速血流，實時監(jiān)測病變組織微細血液循環(huán)灌注情況，多切面觀察病灶，為臨床鑒別卵巢腫瘤良惡性提供參考[4]。目前，SMI 已用于乳腺腫瘤良惡性[5]、宮頸癌分期[6]評估中，具有較高的敏感度，但其對卵巢腫瘤良惡性的鑒別價值較少。本研究旨在通過SMI和CDFI 檢測聯合GI-RADS 進行比較，探討SMI 聯合GI-RADS 對鑒別卵巢腫瘤良惡性的應用價值。

1 材料與方法

1.1 臨床資料

選取2019 年9 月至2021 年3 月于河北省廊坊市人民醫(yī)院診治的168 例卵巢腫瘤患者的臨床資料，根據術后病理分為惡性組56 例和良性組112 例。惡性組中漿液性腺癌17 例、黏液性癌4 例、漿液性囊腺癌7 例、黏液性囊腺癌17 例、轉移性腫瘤2 例、非良性Brenner 瘤4 例、內膜樣癌5 例。良性組中漿液性囊腺瘤44 例、畸胎瘤23 例、纖維瘤22 例、卵泡膜細胞瘤8 例、子宮內膜異位10 例、甲狀腺腫3 例、結核2 例。納入標準：1）年齡＜70 歲有過性生活史；2）超聲檢查發(fā)現卵巢占位，病灶為實性或囊實性腫瘤，或表現為分隔、壁厚及壁上可見乳頭狀突起的囊性腫瘤；3）所有患者均獲得病理組織診斷結果。排除標準：1）妊娠及哺乳期患者；2）患嚴重心臟病者。

1.2 方法

1.2.1 超聲檢查 采用東芝Aplio500 彩色多普勒超聲診斷儀，配置SMI 軟件和腔內探頭（頻率為5～9 MHz）。每例患者的腫瘤均由本科2 名至少有7 年婦科超聲工作經驗的醫(yī)師分別進行二維灰階超聲、CDFI、SMI 檢查，當結果出現分歧時，由2 名醫(yī)師進行商議，確定最終結果。

1.2.2 保存圖像標準 啟動CDFI 模式觀察病變組織血流情況，避免擠壓腫瘤，調整取樣框大小，使其包含腫瘤及周邊組織1 cm。彩色壁濾波為40～45 Hz，彩色血流速度為15～20 cm/s，采樣線和血管之間的角度為0～30°，彩色增益為小血管恰好被檢出。觀察腫瘤病變內部血管分布，尋找腫瘤內部或邊緣血管最豐富的切面，凍結并保存圖像。雙幅對比模式下啟動SMI 模式，參數均與CDFI 相同，凍結保存圖像。

1.2.3 血流評估 使用SMI 和CDFI 檢測觀察同一卵巢腫瘤的血流情況，并采用Adler 血流信號分級標準[7]評估血流的豐富程度。0 級：腫瘤中未發(fā)現血流信號；1 級：少量血流，可見1、2 個點狀或細短棒狀血管；2 級：中量血流，可見3、4 個點狀或1 條較長血管（長度接近或超過腫瘤半徑為條狀血管）；3 級：豐富血流，可見5 個及以上點狀或2 條及以上較長血管。

1.2.4 GI-RADS 分類 參照陳秋月等[8]研究對GIRADS 進行分類。1～3 類：腫瘤聲像圖特異、良性征象明顯；4～5 類：腫瘤征象存在一定惡性風險，其中4a 類存在1 個、4b 類存在2 個、5 類存在3 個及以上惡性聲像圖表現。1～4a 類為良性腫瘤，4b～5 類為惡性腫瘤。惡性聲像圖表現為有分隔、壁厚3 mm 及以上，大乳頭狀突起物7 mm 及以上，合并腹腔積液，血流阻力的指數在0.5 以下，中心性血流，實性病變（囊性成分在50%以下）。

1.3 統計學分析

采用SPSS 21.0 軟件進行統計學分析。計量資料以（）表示，采用獨立樣本t檢驗；計數資料進行χ2檢驗，采用受試者工作特征曲線（receiver operating characteristic curve，ROC）進行分析，計算敏感度、特異度和準確率。采用Kappa 檢驗分析，Kappa 值0～0.40 定義為一致性很差，0.41～0.75 定義為一致性中等，0.76～1.00 定義為一致性較好。以P＜0.05 為差異具有統計學意義。

2 結果

2.1 兩組年齡及月經情況比較

惡性組和良性組患者的年齡分別為30～70 歲和29～70 歲，絕經患者分別為16 例和35 例，未絕經患者分別為40 例和77 例，兩組年齡、絕經情況比較差異均無統計學意義（均P＞0.05）。

2.2 兩組GI-RADS 分類比較

惡性組和良性組患者的GI-RADS 分類中的1～4a 類分別為7 例和100 例、4b～5 類分別為49 例和12 例，兩組比較差異具有統計學意義（χ2=95.184，P＜0.001）。在良性卵巢腫瘤超聲圖像中GI-RADS 分類為4a 類（圖1A）；CDFI 圖顯示腫瘤內部及周圍血流信號，可見6 個點狀血流，Adler 分級為3 級（圖1B）；SMI 圖顯示同一腫瘤內部及周圍血流信號，可見8 個點狀血流信號，Adler 分級為3 級（圖1C），與CDFI 顯示血流的數量無明顯區(qū)別。在惡性卵巢腫瘤超聲圖像中GI-RADS 分類為4c 類（圖2A）；CDFI 圖顯示腫瘤內部及邊緣血流，可見2 個點狀血流，1 個條狀血流，Adler 分級為2 級（圖2B）；SMI 圖顯示同一腫瘤內可見多發(fā)穿支血流，可見6 個點狀血流，1 個條狀血流，Adler 分級為3 級（圖2C），與CDFI 比較顯示穿支血管的數目增多。

圖1 42 歲右側卵巢纖維瘤患者的超聲二維圖像及血流圖像

圖2 57 歲左側卵巢高級別漿液性囊腺癌患者的超聲二維圖像及血流圖像

2.3 SMI 和CDFI 檢測卵巢良惡性腫瘤的Adler 分級和血管條數比較

采用SMI 和CDFI 檢測惡性組患者的腫瘤血流豐富程度顯著高于良性組（P＜0.05）。惡性組的SMI檢測血流的豐富程度顯著高于CDFI 檢測（P＜0.05），良性組的SMI 和CDFI 檢測血流的豐富程度進行比較差異無統計學意義（P＞0.05）。SMI 和CDFI 檢測卵巢良性組和惡性組腫瘤的Adler 分級進行比較差異均具有統計學意義（χ2=82.858、51.198，均P＜0.01），SMI 較CDFI 更易檢測出惡性腫瘤中Adler 分級為3級的血流（表1）。惡性組的SMI 和CDFI 檢測的血管條數均顯著高于良性組（P＜0.05，表2）。

表1 SMI 和CDFI 檢測卵巢良惡性腫瘤的Adler 分級比較

表2 SMI 和CDFI 檢測兩組的血管條數比較（）

表2 SMI 和CDFI 檢測兩組的血管條數比較（）

2.4 SMI 聯合GI-RADS 和CDFI 聯合GI-RADS 預測卵巢惡性腫瘤的ROC 分析

經ROC 分析，SMI 聯合GI-RADS 和CDFI 聯合GI-RADS 預測卵巢惡性腫瘤的曲線下面積（area under curve，AUC）分別為0.968 和0.890（均P＜0.05，表3）。SMI 聯合GI-RADS 和CDFI 聯合GI-RADS預測卵巢惡性腫瘤的ROC 曲線見圖3。

圖3 SMI 聯合GI-RADS 和CDFI 聯合GI-RADS 預測卵巢腫瘤惡性的ROC 曲線

表3 SMI 聯合GI-RADS 和CDFI 聯合GI-RADS 預測卵巢惡性腫瘤的ROC 分析

2.5 CDFI 聯合GI-RADS 和SMI 聯合GI-RADS 預測卵巢惡性腫瘤的價值分析

168 例卵巢腫瘤患者中，CDFI 聯合GI-RADS 診斷惡性的為53 例，敏感度為94.6%、特異度為93.8%、準確率為94.0%，與病理結果的一致性較好（κ=0.868）。

SMI 聯合GI-RADS 診斷惡性的為55 例，敏感度為98.2%、特異度為95.5%、準確率為96.4%，與病理結果的一致性較好（κ=0.921）。2 名醫(yī)師對于CDFI 聯合GI-RADS 和SMI 聯合GI-RADS 的診斷一致性均較好（κ=0.803 和κ=0.795）。

3 討論

卵巢惡性腫瘤多為散發(fā)性腫瘤，卵巢癌早期發(fā)病隱匿，當患者出現癥狀時病情已發(fā)展為中晚期，患者死亡風險大、預后差。超聲檢查作為臨床篩查技術，在提高超聲篩選和鑒別卵巢腫瘤良惡性的敏感度、特異度和準確率上具有重要的臨床意義[9-10]。

在GI-RADS 分類的6 個惡性聲像圖表現中，腫瘤內部血流診斷效能最高，壁厚最低，腫瘤發(fā)展過程中會伴隨大量新生血管形成，且形成時間早于腫瘤細胞增生，因此內部血流為卵巢腫瘤良惡性的有效預測因素[11-12]。本研究顯示，在惡性組中SMI 和CDFI 檢測血流的豐富程度顯著高于良性組，惡性組的SMI 檢測血流的豐富程度顯著高于CDFI 檢測，惡性組的SMI和CDFI 檢測的血管條數均顯著高于良性組，提示SMI 可作為鑒別卵巢腫瘤良惡性的有效方法。其原因分析如下：1）新生血管對腫瘤的生長和轉移均具有重要作用，卵巢惡性腫瘤中血管豐富程度高[13]。2）CDFI是一項反應腫瘤新生血管豐富程度的檢測技術，檢測原理是利用紅細胞與超聲探頭相對運動產生的頻移來顯示血流，并采用壁濾器消除運動偽象和雜波，其血流分級可有效反應血流的豐富程度，以鑒別腫瘤良惡性，但CDFI 無法從真實的血流信號中區(qū)分運動偽象，易出現低速血流信息丟失的情況[14]。3）SMI 可分析雜波運動特性，在血流混雜區(qū)域對微細血流和組織微小運動產生的頻譜信號進行濾波處理，并采用自適應算法消除和識別組織本身運動軌跡，有效減少組織運動雜波影響，呈現出更真實的血流信號，其對卵巢惡性腫瘤組織中血管豐富程度的檢測明顯優(yōu)于CDFI，對卵巢腫瘤中Adler 分級為3 級的病變組織檢出率更高[15]。4）在良性腫瘤中，血流不豐富，良性組中的SMI 和CDFI 檢測血流的豐富程度進行比較差異無統計學意義，SMI 和CDFI 對良性腫瘤的檢測能力基本相當。

目前，有關SMI 聯合GI-RADS 在良性和惡性卵巢腫瘤評估中的研究較少。本研究顯示，SMI 聯合GIRADS 和CDFI 聯合GI-RADS 鑒別卵巢良惡腫瘤的AUC 分別為0.968 和0.890。在168 例卵巢腫瘤患者中，CDFI 聯合GI-RADS 和SMI 聯合GI-RADS 診斷惡性分別為53 例和55 例，敏感度分別為94.6%和98.2%、特異度分別為93.8% 和95.5%、準確率分別為94.0% 和96.4%，與病理結果的一致性均較好（κ=0.868 和κ=0.921），表明SMI 聯合GI-RADS 預測卵巢惡性腫瘤可獲得更高的敏感度、特異度。

綜上所述，SMI 聯合GI-RADS 對卵巢腫瘤良惡性的鑒別價值高于CDFI 聯合GI-RADS，具有臨床推廣價值。