数字化乳腺断层融合摄影对致密型乳腺病变的诊断价值

Abstract

Objective

To evaluate the value of digital breast tomosynthesis (DBT) in diagnosis of dense breast lesions.

Methods

Clinical and pathological data of 163 patients (58 benign lesions, 122 malignant lesions, and 180 lesions in total) with breast lesions undergoing surgical treatment in Shaoxing Central Hospital from January 2017 to December 2018 were retrospectively analyzed. The lesions were classified into non-homogeneous dense gland type and extremely dense gland type according to BI-RADS creterion. Breast MRI and DBT examinations were performed before the surgery. ROC curve was generated and the diagnostic efficacy of two examination methods for dense breast lesions was evaluated with pathological results as the gold standard. The detection rate, diagnostic accuracy of benign and malignant breast lesions were compared between two methods using chi-square test. The accuracy of lesion size preoperatively evaluated by MRI and DBT was analyzed by Pearson correlation.

Results

The detection rate and diagnostic accuracy for benign breast lesions by MRI were higher than those by DBT (91.4% vs. 75.9%, χ ²=5.098, P < 0.05 and 89.7% vs. 67.2%, χ ²=8.617, P < 0.01). But there were no significant differences in detection rate and accuracy for malignant lesions by MRI and DBT (98.4% vs. 95.1%, χ ²=2.068, P>0.05 and 94.3% vs. 91.8%, χ ²=0.569, P>0.05). The areas under the ROC curves of MRI, DBT based on BI-RADS classification were 0.910 and 0.832, respectively ( Z=1.860, P>0.05). The sensitivities of MRI, DBT to breast lesions were 93.3% and 86.7%, and the specificities were 68.3% and 79.1%. DBT and MRI measurements were positively correlated with pathological measurements ( r=0.887 and 0.949, all P < 0.01).

Conclusion

DBT can effectively diagnose benign and malignant breast lesions under dense gland background, and it has similar diagnostic efficacy with MRI for breast malignant lesions.

乳腺癌是威胁女性健康最常见的恶性肿瘤之一，早期发现及诊断十分重要 ^{[ 1]} 。中国女性乳腺腺体构成与国外女性存在一定差异，国内育龄期妇女乳腺腺体类型以致密型腺体为主 ^{[ 2]} ，常规数字乳房X线照相术对致密型乳腺、重度乳腺增生基础上并发的乳腺病变显示能力有限，常导致误诊和漏诊。2011年，乳腺断层摄影(美国Hologic公司)通过国家食品药品监督管理局批准以来，数字化乳腺断层融合摄影技术(digital breast tomosynthesis，DBT)应用于乳腺X射线检查且发展迅速 ^{[ 3]} 。该技术通过不同投影角度下对乳腺进行快速采集并重建成薄层三维图像，明显提高了乳腺病灶的检出率及病灶形态特征显示能力，可能取代数字乳房X线照相术成为诊断乳腺疾病和乳腺癌筛查的一种新方式。乳腺MRI检查作为目前乳腺癌敏感性最高的影像诊断手段 ^{[ 4]} ，可以通过多参数、多序列成像对乳腺病灶形态、血流动力学、水弥散及生化代谢信息进行评价，但其预约及检查时间长、技术操作要求复杂且对患者有选择性，在中小城市及基层医疗单位难以普及。本研究旨在对比乳腺MRI与DBT在致密型腺体背景下对乳腺良恶性病变的检出率、准确率及诊断效能的差异，为将来DBT大规模应用于国内女性乳腺病变检查提供依据。

1 资料与方法

1.1 患者资料

将2017年1月至2018年12月就诊于绍兴市中心医院且同时满足以下条件的女性患者纳入本试验。纳入标准：①乳腺纤维腺体组织分型为不均质致密腺体及极度致密腺体型；②乳腺超声或普通数字乳房X线照相术检查发现乳腺影像报告及数据系统(breast imaging report and data system，BI-RADS)2级及以上的乳腺病变；③乳腺MRI、DBT影像资料完整；④经手术或穿刺活检病理组织学检查确诊。排除标准：①妊娠或哺乳期女性，或6个月内计划妊娠的女性；②有乳腺疾病手术史且影响影像诊断者；③存在MRI检查禁忌证或钆剂过敏的患者。最终符合以上条件的患者163例，共计180个病灶，年龄19~76岁，中位年龄47岁。其中，可触及肿块111例，触及肿块伴乳头溢液4例，单纯乳头溢液7例，局部疼痛39例，临床症状及体征不明显2例。本研究获得绍兴市中心医院道德伦理委员会批准，患者检查前均签署DBT临床试验知情同意书。

1.2 MRI检查方法

采用德国Siemens Verio 3.0T超导型MRI扫描仪和8通道乳腺专用相控阵表面线圈，先行常规MRI平扫：采用快速自旋回波，T1加权像重复时间(TR)498 ms，回波时间(TE)10 ms，T2加权像脂肪抑制(TR 3400 ms，TE 90 ms)，层厚3 mm，层间距0.5 mm。ASSET校正，通过自旋-平面回波成像采集b=0和800 ms/m时的弥散加权图像。T1加权像多时相动态增强扫描：T1加权像脂肪抑制加水抑制(TR 5 ms，TE 29 ms)，层厚1.0 mm，无间距扫描，视野(FOV)360 mm×360 mm，矩阵360×128。动态增强前先扫蒙片，然后经手背静脉以团注方式注入对比剂钆双胺，剂量为0.2 mmol/kg，流率2.0 mL/s，即刻进行扫描, 连续采集7个时相，每时相150幅图像。采集图像自动传至医师诊断工作站，显示还包括多期扫描的多平面重建、最大密度投影及减影图像，生成时间信号曲线。

1.3 DBT检查方法

采用德国Siemens Mammomat Inspiration数字乳腺X射线机，全部病例均选用钨/铑(靶面/滤过)组合，统一按照Combo自动曝光模式下双体位投照，包括乳腺头尾位(craniocaudal，CC)和内外斜位(mediolateral oblique，MLO)。DBT乳腺检查成像前，X射线管先以0°为中心预曝光确定准确的曝光参数，以中心线左右50°大角度扫描，25次低剂量投照，通过反投照法过滤重建图像，显示断层影像中不同深度层面的信息，最终获得1 mm层厚的断层图像，层数取决于乳腺压迫板力度和乳腺厚度。计算机自动将所有断层图像重新组合在一起，重建出与全数字化乳腺X射线摄影(FFDM)类似的Insight 2D图像。阅读和评价均在专业乳腺Monitor 5M双屏显示器上进行。

1.4 图像分析

MRI、DBT图像分别由2名具有10年以上乳腺影像诊断经验的放射科医师双盲判读，所有影像资料分成两部分(MRI组、DBT组)，两次阅片间隔至少2周。乳腺病变的X射线及MRI评价均严格按照第5版BI-RADS标准 ^{[ 5]} ，将BI-RADS 4A及以下级别判定为良性或阴性，BI-RADS 4B及以上级别判定为恶性或阳性 ^{[ 6]} ；并对乳腺致密度进行分类，其中a脂肪型+b散在纤维腺体型为非致密型乳腺，c不均质致密腺体型+d极度致密型为致密型乳腺。分别对DBT、MRI图像上乳腺恶性病变进行测量，选取病变所在最大层面测量其最大径，每组数据重复测量3次取其平均值。

1.5 病理组织学检查

对照术前影像资料，手术病理取材时选择与MRI、DBT相同区域并测量其最大径。穿刺或手术标本经过常规固定、石蜡包埋、5 μm切片、HE染色及树脂封片后，由2名从事乳腺疾病诊断的高年资病理科医师负责所有病理切片诊断工作，严格参照2012年版WHO乳腺肿瘤病理分类诊断标准 ^{[ 7]} 进行。

1.6 统计学方法

用SPSS 22.0软件进行统计学分析。正态分布的计量资料以均数±标准差( x ± s)描述，非正态分布的计量资料以中位数( M)描述；计数资料以例数(百分率)描述，采用 χ ²检验。以病理结果为金标准，采用ROC曲线分析MRI、DBT诊断致密型乳腺病变的效能，并用 Z检验对ROC曲线下面积进行比较。采用Pearson相关性分析两种影像学检查技术测量乳腺恶性肿瘤最大径与病理测量结果间的关系，检验水准取 α=0.05。

2 结果

2.1 163例患者病理诊断结果

163例经病理证实的患者中，148例病灶为单发，13例为2个病灶(6例为同侧病灶，7例为双侧病灶)，2例为3个病灶，共计180个病灶入组。所有病灶中，病理证实为乳腺恶性病变122个，包括非特殊类型浸润性癌(IDC, NOS)83个，非特殊类型浸润性癌伴部分导管原位癌成分(IDC, NOS+DCIS)14个，导管原位癌(DCIS)13个、乳腺导管原位癌伴微浸润(DCIS-MI)7个，黏液腺癌2个，小叶原位癌2个，鳞状细胞癌1个；证实为良性病变58个，其中纤维腺瘤29个，乳腺增生伴腺瘤样结构形成、硬化性腺病17个，导管内乳头状瘤5个，囊肿4个，良性叶状肿瘤1个, 错构瘤1个，乳腺炎1个。

2.2 DBT对致密型乳腺良恶性病变的诊断效能

MRI、DBT对乳腺良性病变的检出率分别为91.4%(53/58)、75.9%(44/58)，差异有统计学意义( χ ²=5.098， P＜0.05)；诊断准确率分别为89.7%(52/58)、67.2%(39/58)，差异有统计学意义( χ ²=8.617， P＜0.01)。MRI、DBT对乳腺恶性病变的检出率分别为98.4%(120/122)、95.1%(116/122)，诊断准确率分别为94.3%(115/122)、91.8%(112/122)，差异均无统计学意义( χ ²=2.068和0.569，均 P＞0.05)。

以病理结果为金标准，绘制MRI、DBT诊断致密型乳腺病变的ROC曲线( 图 1)。结果显示，MRI、DBT诊断致密型乳腺病变的ROC曲线下面积分别为0.910、0.832，差异无统计学意义( Z=1.860， P＞0.05)；约登指数分别为61.6、65.8。MRI、DBT诊断致密型乳腺良恶性病变的敏感度分别为93.3%、86.7%，特异度分别为68.3%、79.1%，阳性预测值分别为91.9%、86.3%，阴性预测值分别为95.8%、89.1%。

图1.

MRI和DBT诊断致密型乳腺良恶性病变的ROC曲线

DBT：数字化乳腺断层融合摄影.

2.3 DBT与MRI对乳腺恶性病变的显示和测量结果相关性

乳腺恶性肿瘤病灶中89个在MRI、DBT图像上表现为圆形、分叶状或不规则肿块。其中，DBT肿块伴边缘星芒状浸润63个，伴边缘不规则、小分叶19个，伴边缘遮蔽3个，伴边缘模糊4个；MRI肿块样强化伴边缘星芒状浸润65个，伴边缘不规则18个，伴边缘光整6个。19个在DBT摄影表现为结构扭曲、非对称致密，其中18个MRI表现为非肿块样强化和1个肿块样强化，非肿块强化包括节段样强化11个、导管分支样强化3个、局灶性强化3个、区域性强化1个。7个病灶在DBT上表现为多形性微细钙化、线样分支钙化而肿块不确切，其在MRI表现为段样点簇状强化、区域性簇状小环状强化。7个病灶在DBT上未被发现，其在MRI上2个为肿块样强化，4个局灶性或段样强化，1个区域性点簇状强化。DBT、MRI图像对照中发现DBT对乳腺癌病变边缘毛刺的显示更加清楚，而MRI对于乳腺癌病变内的囊变坏死检出具有明显优势( 图 2)。

图2.

两例乳腺恶性肿瘤患者数字化乳腺断层融合摄影(DBT)、MRI图像特征对照

病例1，女性，58岁，不均质致密腺体型，左侧乳腺外上象限乳腺浸润性导管癌Ⅱ级. A：数字乳房X线照相术检查乳腺头尾位图像，肿块边缘与腺体重叠显示不清；B：DBT检查乳腺头尾位肿块最大层面图像，肿块边缘毛刺清晰，病灶边缘形态显示优于数字乳房X线照相术；C：MRI增强早期T1加权像压脂像，病灶内可见不强化坏死灶. 病例2，女性，35岁，致密腺体型，右侧乳腺中央区导管原位癌伴有微浸润. D：数字乳房X线照相术检查内外侧斜位图像，病灶内隐约可见细小点状钙化；E：DBT检查内外侧斜位，钙化呈段样分布细小点状钙化，钙化数量、范围显示优于数字乳房X线照相术；F：MRI增强早期T1加权像压脂像，钙化病灶表现为段样分布非肿块样强化.

DBT测量病灶最大径为6~119 mm，平均为(35.9±9.5)mm；MRI测量病灶最大径为6~121 mm，平均为(38.2±8.9)mm，病理测量病灶最大径为6~120 mm，平均(38.0±8.1)mm。DBT最大径测量值与病理测量结果呈正相关( r=0.887， P＜0.01)；MRI最大径测量值与病理测量结果呈正相关( r=0.949， P＜0.01)。DBT测量结果比病理结果小9.61%；MRI测量结果比病理结果大3.30%。

3 讨论

有研究报道，数字乳房X线照相术诊断乳腺癌的敏感度为79%，但对致密型乳腺的乳腺癌诊断敏感度仅为50.0%~72.9% ^{[ 8]} ，限制了其在国内女性致密型乳腺病变诊断中的应用。DBT技术是基于传统数字乳房X线照相术研发的一种新技术，X射线球管在15°~50°进行多次低剂量曝光，利用不同投射角度将乳腺重建为层厚1 mm的影像，使隐藏在乳房纤维腺体中的病变在薄层图片上得以清晰显示。相比数字乳房X线照相术，DBT可以从整体上提高乳腺病变的检出率与诊断的准确度，尤其在致密型乳腺中更为显著 ^{[ 9- 13]} 。

本文资料显示，DBT对致密型乳腺恶性病变的检出率、诊断准确率、敏感度和ROC曲线下面积均略低于MRI，但差异无统计学意义，提示DBT对乳腺恶性病变的诊断效能接近MRI，与前期的研究结果 ^{[ 14]} 相符。MRI检查全程对乳腺腺体无压迫、无辐射，不仅能检测新生血管生成，获取肿瘤的血流动力学信息，本研究还采用弥散加权成像、波谱测量提高MRI诊断准确率，有效评估瘤体形态改变前的生理、生化代谢状况。MRI对乳腺病灶检出的敏感性高，Oztekin等 ^{[ 15]} 研究发现MRI检出乳腺癌的敏感度为100%，本研究中MRI检出乳腺恶性肿瘤的敏感度为93.3%，考虑可能与致密型乳腺相对较为明显的背景强化会掩盖强化信号相仿乳腺病变的检出有关。但是MRI对乳腺病变的特异度较差，本文资料显示为68.3%，低于DBT诊断的特异度。另外乳腺MRI检查耗时长、对微小钙化不敏感、对幽闭恐惧症或体内有金属异物的患者检查受限，限制了其大范围应用。DBT采用多角度连续曝光获得薄层断层图像提高病灶与正常腺体的对比度，更为直观、清晰地显示病灶形态细节，尤其针对致密型乳腺中表现为肿块伴毛刺及结构扭曲的恶性病变的显示更有优势，与国内外文献研究结果一致 ^{[ 12- 13]} ，这可为DBT大范围应用于临床诊断性检查或筛查提供实验依据。

本组资料显示DBT对良性病变的检出率、诊断准确率低于MRI，与Bian等 ^{[ 16]} 研究结果类似。Bian等 ^{[ 16]} 发现DBT对致密乳腺良性肿块的检出率、诊断准确率分别为70.8%、68.1%，对良性肿块的BI-RADS分类无统计学意义。出现上述原因可能将致密型乳腺作为研究对象，多数良性肿块表现为等密度，与致密的纤维腺体组织密度差异较小，导致DBT减少组织重叠的优势有一定程度降低，对于极度致密型乳腺良性病变的显示仍有待大样本深入研究。MRI对于无明确边界乳腺肿瘤、乳腺导管内病变、感染等的检出率均优于DBT，尤其对于极度致密型乳腺背景下乳腺病变检出更具意义。

术前精确测量乳腺癌病灶大小和侵犯累及范围直接决定肿瘤的分期，影响患者个体化治疗方案的选择，因此尤为重要。Luparia等 ^{[ 14]} 采用数字乳房X线照相术、DBT、MRI及超声影像技术分别评估乳腺癌患者术前肿瘤大小的准确性，提出DBT和MRI优于数字乳房X线照相术和超声，DBT和MRI测量值与病理肿瘤大小有更好的相关性( r分别为0.89、0.92)。本研究结果与之相符合，证明MRI是评估乳腺癌病灶最准确的影像学检查方法。本组资料显示MRI测量结果略大于病理结果，临床实践证明MRI对病灶范围高估的部分，病理组织学上对应的可能是导管原位癌、癌肿相伴随的卫星灶及乳腺小梁间隔淋巴管浸润，这些是与复发密切相关的危险因素。两组影像学检查技术显示乳腺恶性病变形态和边缘特征相似，并有以下三种情况：①乳腺癌在DBT、MRI图像上表现为不规则肿块伴边缘星芒状最为常见；②在DBT表现为结构扭曲、非对称致密，在MRI表现为非肿块样强化包括段样强化、导管分支样强化、局灶性强化等，且两者形态相似；③在DBT上表现为多形性微细钙化、线样分支钙化而肿块不确切，在MRI表现为段样点簇状强化、区域性簇状小环状强化。

综上所述，DBT能较好地诊断致密腺体背景下乳腺的良恶性病变并能准确评估其大小，对乳腺恶性病变诊断效能与乳腺MRI相近, 有望成为国内女性致密型乳腺的首选检查方式之一。

本研究的局限性如下:第一，本组研究处于DBT临床应用初级阶段, 样本数有限，对于不同病理类型的影像学表现未进行对照分类统计；第二，对影像学测量的结果因软件限制未采用容积算法。今后我们将基于前期研究的结果深入分析不同组织学分级、分子亚型乳腺癌的DBT影像特征，寻求一种新的无创性影像学评估手段，提高临床乳腺癌个体化治疗的精准性。

Funding Statement

浙江省医药卫生科技计划（2018KY8299）；绍兴市公益性技术应用研究计划（2018C30140）