乳腺肿物超声评分系统设计与病理对照研究

田 华，朱旭明，袁晓雷，孙建浩，黄 斌，徐鼎鼎，李 锋，陈 力

乳腺超声检查已成为目前乳腺肿瘤的常用影像学检查手段，因其具有无创性和可重复性的特点而得到广泛应用。受限于超声检查医师的临床经验及水平等因素，超声影像特征的描述受一些主观因素的干扰，目前仍缺乏超声影像特征量化的评价标准［1-2］。我们于2007年8月—2010年8月通过对BI-RADS分级的特征性声像图特征、腋窝淋巴结改变及彩色多普勒血流特点等三方面参数按良性、可疑恶性、恶性征象三个方面参数进行赋值量化，设计乳腺肿物超声评分系统应用软件，对570例乳腺良恶性肿物进行分值评估比较，现将研究结果报道如下。

1 资料与方法

1.1 研究对象 本文研究对象是2007年8月—2010年8月在我院住院治疗的乳腺肿物患者570例，女性564例，男性6例；年龄16～75岁，中位年龄39.6岁。术前行乳房超声检查，明确病变情况，共有575个病灶作为检查评估对象，均经手术后病理确诊。

1.2 超声检查方法 采用美国Philips HD I 5000型彩多普勒超声诊断仪,探头频率均为10 MHz。患者取仰卧位,外展双上肢,充分暴露双侧乳腺及腋窝,以乳头为中心作放射状多切面全面扫查。先采用二维超声检查,确定乳房肿瘤部位，同时测定肿块大小，并对肿块形态、边界、边缘、包膜情况、内部回声、肿块内部钙化灶及侧方声影、后方回声改变等声像图特征进行描述，进一步检测腋窝淋巴结情况。应用彩色多普勒血流显像观测肿块内部及肿块边缘与周围腺体组织之间血流情况,并对肿块边缘与周围腺体组织之间0.5 cm范围内血流信号进行多普勒血流取样。再启用彩色多普勒，观察乳腺肿块内血流情况分析血流特点，脉冲多普勒观察血流频谱形态，并用脉冲多普勒测量阻力指数血流峰值速度等，调整声束与血流入射角小于60°,测量其最大血流速度 (Vmax)和阻力指数(RI),超声工作站存储图像及分析结果。根据彩色多普勒血流显像中血流信号分布与肿块的相互关系，乳腺肿块的血流程度分为三类 ,分别为血流丰富、少血流、无血流；并将血流的部位周边、穿入、内部分为三类［3］。

1.3 乳腺肿物超声评分系统建构及软件设计 依据乳腺肿物BI-RADS分级乳腺超声征象的特征性声像图特征［4］、腋窝淋巴结改变、彩色多普勒血流特点［5］等三方面参数按良性、可疑恶性、恶性征象进行赋值量化（见表1），并设计乳腺肿物超声评分系统应用软件(操作界面见图1)。依据上述三方面特征，综合评估乳腺肿物超声征象参数分值和，即为乳腺肿物的超声评分分值。

表1 乳腺肿物超声评分系统赋值量化表格

图1 乳房肿物超声评分系统操作界面截图

1.4 乳腺肿物超声评分系统的分组比较 按照病灶直径大小对乳房肿物超声评分分值进行分组比较，依据肿物病灶大小分成4组：I组直径≤1.0 cm；II组直径＞1.0 cm，≤2.0 cm；III组直径＞2.0 cm，≤5.0 cm；IV组直径＞5.0 cm。应用接受者操作特征曲线（receiver operating characteristic curve，ROC）评估乳腺肿物超声评分系统诊断的敏感性及特异性。

1.5 统计学处理 数据采用SPSS 13.0统计软件，结果以均数±标准差表示，两组间均数的比较采用两样本均数t检验，P＜0.05为差异有统计学意义。所有资料在统计分析前均经过正态性检验和方差齐性检验，全组构成比检验组间无差异性（χ2=46.1）。

2 结果

2.1 病理查结果 超声检查的570例乳腺肿物均经手术病理诊断，其中乳腺良性疾病358例，均为乳腺单发病灶，病灶直径小于1.0 cm72例，1.0～2.0 cm 177例，2.0～5.0 cm 99例，大于5.0 cm10例。病理类型包括乳腺纤维瘤203例，导管内乳头状瘤12例，单发乳腺囊性增生症41例，乳腺增生症伴瘤样增生65例，男性乳腺发育症3例，乳腺积乳囊肿10例，乳腺导管扩张症伴囊肿形成15例，乳腺脂肪瘤7例（其中男性2例），乳腺分叶状肿瘤2例。乳腺恶性肿瘤212例，术前行超声检查前均未行新辅助化疗及局部放射治疗，其中单侧单发乳腺癌207例，双侧乳腺癌3例，单侧多中心乳腺癌2例，肿瘤位于右侧102例，位于左侧106例，位于双侧3例，男性乳癌1例。肿瘤直径小于1.0 cm15例，1.0～2.0 cm 74例，2.0～5.0 cm111例，大于5.0 cm12例。根据2001年中国乳腺肿瘤病理分类［6］，非浸润性癌16例，包括小叶原位癌2例，导管内癌11例，派杰病1例，导管内乳头状瘤局部癌变2例；浸润性非特殊癌180例，包括浸润性癌23例，浸润性导管癌152例，浸润性小叶癌5例；浸润性特殊癌12例，包括黏液腺癌7例，髓样癌3例，鳞癌2例。乳腺间叶组织来源恶性肿瘤3例，包括叶状肉瘤1例，低度纤维母细胞肉瘤2例。根据AJCC乳腺癌病理分期［7］，0期10例，I期15例，II期106例，III期65例，IV期16例。

2.2 良性与恶性肿瘤根据病灶直径超声评分 应用乳腺肿物超声评分系统，对直径小于1.0 cm的I组乳腺良性肿物与恶性肿瘤评分分值比较，无差异性（P＞0.05）；对直径大于1.0 cm的II、III、IV组乳腺良性肿物与恶性肿瘤评分分值比较，均有统计学意义（P＜0.05）。（见表2）

表2 乳腺肿物超声评分分值比较(±s)

表2 乳腺肿物超声评分分值比较(±s)

注：与乳腺良性肿块比较，*P＜0.05

乳腺良性肿块（n=358例）乳腺恶性肿瘤（n=212例）I组6.83±1.53 n=72 8.65±3.74 n=15 II组6.16±3.32 n=177 10.25±2.00*n=74 III组10.53±2.27 n=99 18.68±3.42*n=111 IV组10.1±2.96 n=10 21±4.88*n=12

2.3 良性与恶性肿瘤根据病灶超声评分 各组ROC曲线下面积(AUC)比较（见表3），I组乳腺肿物超声评分系统ROC曲线下面积为（0.425±0.056），敏感性为60%，特异性为58.1%，最佳临界分值为7.50；II组乳腺肿物超声评分系统ROC曲线下面积为（0.797±0.034），敏感性为 88.7%，特异性为63.5%，最佳临界分值为10.50；III组乳腺肿物超声评分系统ROC曲线下面积为（0.979±0.009），敏感性为92.8%，特异性为94.9%，最佳临界分值为14.50；IV组乳腺肿物超声评分系统ROC曲线下面积为（0.884±0.016），敏感性为83.3%，特异性为100%，最佳临界分值为16.50。全组乳腺肿物超声评分系统ROC曲线下面积为（0.884±0.016），敏感性为86.8%，特异性为97.5%，全组最佳良恶性临界分值为13.50（见图 2）。

表3 乳房肿块超声评分系统ROC曲线下面积（AUC）比较(±s)

表3 乳房肿块超声评分系统ROC曲线下面积（AUC）比较(±s)

I组II组III组IV组 全组AUC特异性敏感性最佳良恶性临界分值0.425±0.056 0.581 0.600 0.797±0.034 0.635 0.887 0.979±0.009 0.949 0.928 0.979±0.024 1 0.833 0.884±0.016 0.975 0.868 7.510.514.516.513.5

图2 570例乳腺良性肿块与恶性肿瘤超声评分分值比较ROC曲线图（AUC:0.884±0.016）

3 讨论

超声检查仍然是目前乳房肿块首选的影像学筛查手段，但受限于检查医师的临床经验和水平的差异，乳房肿物的超声诊断仍然受主观因素的干扰，不同的检查者之间的评判结果具有较大的差异性［8］。虽然乳腺肿物良恶性质的确诊有赖于常规病理切片检查，但通过影像学的检查进行术前乳房肿块的良恶性倾向性的评估，对临床治疗策略的选择仍然具有重要指导价值，有利于对可疑乳房肿块进一步采取空芯针穿刺活检提高早期诊断率［9］。将检查者对超声图像的视觉感知影像特征给予赋值量化，建立超声影像综合评分系统，有助于减少检查者的主观因素干扰，进一步提高乳房肿物影像诊断评判准确性。乳腺影像报告和数据系统（Breast imaging reporting and data system，BI-RADS）是1992年由美国放射学会提出并推荐采用，现已扩展应用于乳腺超声和MRI诊断。BI-RADS通过对乳腺肿瘤的形状、边缘、朝向、边界、回声衰减和回声模式等方面量化超声图像特征，采用统一专业术语及诊断标准规范乳腺疾病诊断标准，获得与视觉感知较为一致的具有鉴别肿瘤良恶性能力形状复杂度度量，对于乳腺肿瘤良恶性鉴别诊断具有一定价值［10］。

乳腺癌组织来源于乳腺导管上皮和乳腺小叶终末导管及腺泡细胞，乳腺恶性肿瘤不断增殖生长的过程，也是肿瘤新生血管形成和生发的过程。血管造影证实，乳腺恶性肿瘤新生血管供血从肿瘤周边嵌入内部,随肿瘤生长不断更新分布和增加血管数量，形成紊乱血管吻合和动-静脉分流。乳腺恶性肿瘤的血流丰富程度与血管数量与肿瘤的体积大小呈正比关系［11］。传统的二维超声诊断乳腺疾病的准确率为75%，结合彩色多普勒血流检查可进一步提高诊断准确率可提高到90%左右［12］，因此，在乳房二维超声检查的基础上，联合彩色多普勒超声血流特点指标，有助于提高术前对乳房肿块性质判断［13］。

本文对进行超声检查的乳房肿物采用BI-RADS的影像学特征、腋窝淋巴结改变及彩色多普勒血流特点进行赋值量化，设计成乳房肿物超声评分系统，并编程对乳房肿块患者进行分值评估，按肿物直径大小进行分层比较，结合乳房肿物病理结果进行敏感性和特异性分析。全组乳腺肿物超声评分系统ROC曲线下面积为（0.884±0.016），敏感性为86.8%，特异性为97.5%，最佳良恶性临界分值为13.50。结果比较显示，在该评分系统对直径大于1.0 cm的乳房肿块II、III、IV组分值比较显示存在明显的差异性。ROC曲线下面积值提示，该评分系统软件对直径大于1.0 cm的乳房肿块具有较高的敏感性和特异性。而I组直径小于1.0 cm的良恶性肿物分值比较无差异性，显示该评分系统对直径小于1.0 cm的乳房肿块比较无明显区分度，提示对直径小于1.0 cm的乳房良恶性肿块声像图之间存在交叉重叠现象，导致存在假阴性或假阳性的可能结果［14］。

本文设计编程的乳房肿块超声评分系统，通过提取超声影像特征进行赋值量化分析，对鉴别评判乳房肿块良恶性倾向可提供参考，具有一定的实用价值，可尝试应用于计算机超声辅助诊断［15］。

［1］Jesneck JL,Lo JY,Baker JA.Breast mass lesions：computer-aid⁃ed diagnosis models with mammographic and sonographic descrip⁃tors［J］.Radiology.2007,244(2):390-398.

［2］李丽,吴长君,邱前义,等.超声征象评分系统对乳腺实性结节分类诊断的研究［J］.中华超声影像学杂志，2008,17（10）:883.

［3］朱庆莉,姜玉新,孙强,等.乳腺癌的彩色多普勒血流分布特征与组织病理学对照研究［J］.中国医学影像技术,2005,21(10):1516.

［4］Lazarus E,Mainiero MB Schepps B,et al.BI-RADS Lexicon for US and Mammography:Interobserver Variability and Positive Pre⁃dictive Value［J］.Radiology.2006,239(2):385.

［5］丛新丽,李树祝,武乐斌,等.乳腺癌血流特征彩色多普勒超声诊断的研究［J］.中国医学影像技术,2003,19(12):1636.

［6］李树玲.乳腺肿瘤学［M］.第2版.北京：科学技术文献出版社，2007,131.

［7］Edge,SB.;Byrd,DR.;Compton,CC,et al.American Joint Com⁃mittee on Cancer:AJCC Cancer Staging Manual［M］.7th ed.New York:Springer.2010，471.

［8］李洪林,薛铁,陈宇,等.建立基于乳腺影像学报告及数据系统的乳腺超声诊断数据库［J］.中华医学超声杂志(电子版),2008,5(4):690.

［9］李金平,李 娟,吴立刚,等.超声引导下乳腺病变空芯针穿刺活检临床价值研究［J］.中国实用外科杂志,2010,30(12):1053.

［10］Orel SG.,Kay N,Reynolds C,et al.BI-RADS Categorization:As a Predictor of Malignancy［J］.Radiology,1999,211(3):845.

［11］Delille JP,Slanetz PJ,Yeh ED,et al.Breast cancer:regional blood flow and blood volume measured with magnetic susceptibili⁃ty based MR imaging-initial results［J］.Radiology,2002,223(2):558.

［12］刘研,黄剑华,唐降龙,等.乳腺超声中多普勒特征的提取及应用［J］.哈尔滨工业大学学报,2010,42(9):1424.

［13］Athanasiou A,Tardivon A,Ollivier L,et al.How to optimize breast ultrasound［J］.Eur J Radiol.2009,69(1):6.

［14］高军喜，余小琴，姚兰辉,等.超声直接及间接征象的乳腺图像和报告数据体系评分对乳腺实性肿块的诊断价值［J］.中华肿瘤杂志，2011，33（6）：465.

［15］李晓峰,沈毅,王强,等.超声乳腺肿瘤图像计算机辅助诊断系统［J］.吉林大学学报(工学版)，2009，39（3）：770.