乳腺癌中MR动态增强的TIC与DWI联合应用的临床价值

朱默，王希明，胡粟，郝光宇，郝正梅，胡春洪，杨玲

苏州大学附属第一医院 放射科，江苏苏州 215006

乳腺癌中MR动态增强的TIC与DWI联合应用的临床价值

朱默，王希明，胡粟，郝光宇，郝正梅，胡春洪，杨玲

苏州大学附属第一医院 放射科，江苏苏州 215006

目的探讨乳腺癌中MR动态增强的时间-信号强度曲线（Time Intensity Curve，TIC）与弥散加权成像（Diffusion Weighted Imaging，DWI）联合应用的临床价值。方法对48例乳腺肿瘤患者进行MR动态增强和弥散加权成像，分析TIC和表观扩散系数（Apparent Diffusion Coefficient，ADC）值，比较两者单独运用和联合使用的差别。结果MR动态增强的TIC分型区分乳腺良恶性病变具有统计学意义（P＜0.05）；以b=1000 s/mm2，ADC值1.20×10-3mm2/s为标准，DWI区分乳腺良恶性病变具有统计学意义（P＜0.05）；联合运用动态增强的TIC和DWI分析乳腺良恶性病变，敏感性96.7%，特异性83.3%，阳性预测值90.6%，阴性预测值93.7%，准确度91.6%。结论运用MR动态增强的TIC和DWI可以有效鉴别乳腺的良恶性病变，对于乳腺癌的诊断具有重要的意义。

乳腺癌；动态增强；时间-信号强度曲线；弥散加权成像；ADC值

引言

乳腺癌是危害女性健康的重大疾病之一[1]。近年来，在我国女性群体中，乳腺癌的发病率和死亡率越来越高，患病率位居恶性肿瘤第一位[2]。早期诊断和及时治疗是治疗乳腺癌的重要措施之一，可有效降低死亡率，提高女性生命和生活质量[3]。磁共振成像（Magnetic Resonance Image，MRI）技术是检测、诊断女性乳腺良恶性肿瘤的重要手段之一，尤其是对于早期乳腺癌变的诊断极为重要[4]。MRI有多种技术，包括动态增强、弥散加权成像（Diffusion Weighted Imaging，DWI）和灌注成像等[5]。这些单一手段可有效的鉴别乳腺癌，但存在一定的误差，如特异性不强等不足，从而影响后续及时治疗。本研究将动态增强（Dynamic Contrast Enhanced，DCE）的时间-信号强度曲线（Time Intensity Curve，TIC）和DWI两种方法有机结合，以手术病理结果为金标准，联合应用于女性乳腺肿瘤的诊断，取得了一定的成果。

1 资料与方法

1.1 一般资料

选取2013年1月～2015年8月在我院乳腺治疗的女性患者48例，全部病人进行了MR DCE、DWI以及手术穿刺、活检及病理等方法检验。病理学证明，乳腺癌患者30例，年龄（47±12）岁；良性肿瘤患者18例，年龄（39±10）岁。乳腺癌患者包括25例浸润性导管癌，浸润性小叶癌3例，黏液癌2例；良性瘤包括乳腺纤维瘤10例，导管内乳头状瘤5例，囊肿3例。

1.2 仪器与方法

选用通用公司3.0T MR扫描仪，乳腺专用表面线圈为指定线圈。患者采取俯卧位，双侧乳腺垂悬入线圈中。MR常规扫描轴位FSET1WI和T2WI脂肪抑制序列。DWI采用SE-EPI轴位扫描+脂肪抑制，参数设置为扩算系1000 s/mm2，TE 70.4，TR700 ms，层厚4 mm，层距1.0 mm。动态增强选用Vibrant扫描，先静脉注射对比剂DPTA，0.2 mmol/kg，行连续无间隔扫描6次，FOV350 mm× 350 mm，层厚1.4 mm，矩阵350×288，激发1次。总扫描时相52，单时相扫描时间30 s，总时间26 min。

1.3 图像处理

所有图像均由两位经验丰富的高级医师使用MR自带工作站（ADW4.2）functool软件进行MR图像处理，对乳腺肿瘤的良恶性进行诊断。

具体过程是：利用functool进行图像后处理，选择准备分析的图像，选择SER功能按键，调节原始图像，调节阈值，定义感兴趣区（ROI），调节界面，计算函数名称，切换显示不同的函数的伪影图，保存函数图，退出处理界面。

1.3.1 弥散加权成像（DWI）ADC值计算

选定ROI，避开出血，钙化，坏死或囊变的区域，在b=1000 s/mm2条件下，3次计算ADC值，取3次平均值作为ROI结果进行记录。依据文献[6]，选定1.20×10-3mm2/s作为界定标准，高于此值，判断其为良性病变，低于此值，判定为恶性病变。

1.3.2 动态增强的时间-信号强度（TIC）分析

同上，选定ROI的病灶信号最强区域，使用软件绘制TIC进行分型。所有的TIC可分为3类：A型，快进快出型，判定为恶性；B型，平台型，判定为恶性；C型，缓慢上升型，判定为良性；D型，无明显强化型，判定为良性。

1.4 统计学分析

应用SPSS 20.0统计软件处理数据，计量资料采用（±s）表示，进行t检验，计量资料采用χ2检验。P＜0.05表示差异具有统计学意义。

2 结果

2.1 乳腺肿瘤的动态增强的TIC分析

MR的动态增强的TIC分型以A，B两型为恶性肿瘤，C、D两型为良性肿瘤。统计数据计算得出TIC分型的χ2值为11.954，P＜0.05，TIC乳腺肿瘤良恶性分型具有统计学意义（P＜0.05）。在恶性病灶中，9个病灶为A型曲线（30.0%），19个病灶为B型曲线（63.3%），2个病灶C型（6.7%）；良性病灶中，9个病灶为C型（50%），8个病灶为B型（44.4%），1个病灶为A型（5.6%）。B型曲线在两种病灶中超过40%，不能准确的区分良恶性病灶。以A型和B型诊断为恶性病灶，敏感度93.3%（28/30），特异度50%（9/18），阳性值75.6%（28/37），阴性值81.1%（9/11），准确度77.1%（37/48），见表1。

表1 动态增强的时间-信号强度信号分型与乳腺良恶性病灶关系

2.2 乳腺肿瘤的ADC值分析

DWI的ADC值以1.2×10-3mm2/s为界限，低于此值，判断为恶性病灶，高于或等于此值，判断其为良性病灶。ADC值数据统计计算得到χ2值为4.159，P＜0.05，表明ADC值对乳腺良恶性病变诊断具有统计学意义。在恶性病变中，26个ROI的ADC值低于1.2×10-3mm2/s（86.7%），4个ROI高于此值（13.3%）；在良性病变中，11个ROI的ADC值高于或等于标准值（61.1%），7个ROI的ADC值低于标准值（38.9%）。敏感度86.7%（26/30）特异度61.1%（11/18），阳性值78.9%（26/33），阴性值73.3%（11/115），准确度77.8%（37/48），见表2。

表2 乳腺肿瘤的ADC值与乳腺良恶性病灶关系

2.3 上述两种影像学联合应用诊断乳腺良恶性病变

TIC联合DWI的ADC值进行综合判断。两者判断都倾向于恶性时，诊断为恶性；两者判断都倾向于良性时，诊断为良性。本研究中，30例乳腺恶性癌变患者，TIC和ADC均判断为恶性病例为26例；3例TIC判断为可疑恶性，ADC判断其为恶性，判断其为恶性病灶；1例TIC和ADC均判断为良性，构成假阳性结果。在18例良性病例中，9例TIC联合ADC均判断为良性；6例ADC判断为良性，TIC判断为可疑良性，诊断其为良性；3例TIC判断为可疑恶性，ADC判断为恶性，判断其为恶性，构成假阳性结果。

两者联合应用的数据统计其敏感性96.7%（29/30），特异性83.3%（15/18），阳性预测值90.6%（29/32），阴性预测值93.7%（15/16），准确度91.6%（44/48）。动态增强的TIC联合DWI的ADC值综合判断在敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值和准确度方面都优于单一方法（见表3）。

2.4 典型病例（图1）

图1 女性，55岁，左乳浸润性导管癌II级

3 讨论

乳腺癌是危害女性健康重大疾病之一，其发病率位居女性恶性肿瘤的第一位[7]。乳腺癌治疗的关键是早期筛查和针对性治疗[8]。目前临床上筛查乳腺癌的主要方法包括查体、超声检查、X线钼靶和MR检查[9]。乳腺癌尤其是早期癌变往往不具有典型特征，与良性病变相比难以区别，使用常规检查、乳腺超声以及钼靶等方法易造成漏诊和误诊[10]。核磁共振成像不存在电离辐射，可选用非离子造影剂，对软组织的成像分辨率较高，可选用多个参数建模等优点，可以有效提高组织病变成像的分辨率，更加清晰准确的判断乳腺良恶性病变，有效地提高乳腺癌变发现率和诊断准确率[11]。MR技术除常规检测手段外，还具有DCE、DWI和灌注成像等技术方法[12]。MR单一的手段虽可较准确的诊断乳腺癌的病变，但存在一定的误差，如特异度不足等缺陷，增加了乳腺癌恶性肿瘤的漏诊率。因此，本研究将MR的DCE和DWI技术引入到乳腺癌的常规诊断当中。

表3 两种影像学联合应用诊断乳腺良恶性病灶

核磁共振的DCE技术是分析病灶的血流动力学特征来鉴别乳腺病灶的良恶性。恶性肿瘤相比于良性病灶，在血管的通透性、病变的微循环和组织间隙结构等方面都具有不同的生理学和物理学上的差异。MR DCE借助这些特点，通过对比剂的放大作用，可得到不同的时间-信号强度。由于恶性肿瘤组织高代谢的生长造成微血管较多，血管内皮不成熟和通透性高等特征，使得MR DCE信号强，消退快，对应于TIC的A型（快进快出）和B型（平坦型）；良性肿瘤血流较弱，MR信号出现、上升和下降都较慢，对应于TIC的C（缓慢上升型）型和D型（无明显强化型）。在本研究中，10例为A型曲线，9例为恶性肿瘤，1例为良性肿瘤；27例B型曲线，19例为恶性肿瘤，8例为良性肿瘤；11例C型曲线，9例为良性肿瘤，2例为恶性肿瘤；D型曲线不存在。统计数据表明P＜0.05，TIC对良性病变和恶性病变的分型具有统计学意义。TIC分型对恶性肿瘤诊断的敏感度较高（93.3%），但特异度（50%）和准确度（77.1%）较差，不能准确的诊断良性病变。在B型曲线中，良性病灶和恶性病灶有较大的重叠，不能有效的诊断。

DWI是运用乳腺组织内水分子运动特征进行成像，可有效反映组织的微观结构。恶性肿瘤的组织间隙少，细胞密度高，水分子运动受限，扩散能力差，从而影响DWI的ADC值，造成了恶性肿瘤的ADC值较良性病灶的低。国内外研究证实当ADC值选取1.2×10-3mm2/s作为界定标准时，可较有效区分良性肿瘤和恶性肿瘤。在本研究中，选取ADC值1.2×10-3mm2/s作为区分乳腺组织的良恶性，P＜0.05，表明DWI区分乳腺癌的良恶性具有统计学的意义。ADC值表明其敏感度（86.7%）较好，可有效鉴别恶性肿瘤，特异性（61.1%）较差，不能有效的鉴别良性肿瘤，良性肿瘤的ADC值差异较大。

本研究中，将核磁共振的DCE和DWI技术两者联合运用后，可以有效提高乳腺病变的准确性。两者联用敏感度达到96.7%，特异度有效提升，增加到83.3%（TIC 50%，ADC 61.1%）更加准确的诊断乳腺病变良恶性。在准确度，阳性预测值和阴性预测值方面同样都具有显著性提升，有效地降低了假阳性和假阴性例子的发生。

MR的TIC和ADC联合运用鉴别乳腺肿瘤的良恶性，敏感度更高，大幅改善了单 一方法特异性较差的缺陷。同时，假阳性和假阴性的案例错误显著减少。本研究将两种MR技术联合运用，以手术病理结果为标准，诊断乳腺癌变的良恶性，显著提高了乳腺癌诊断的准确性，减少了漏诊率 和误诊率，为女性乳腺癌的鉴别提供了良好的鉴别方法，保障了患者的生命和生活的质量。

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Clinical Effectiveness of Application of Combination of MR Dynamic Contrast-Enhanced Time Intensity Curve and Diffusion Weighted Imaging in Breast Cancers

ObjectiveTo investigate the clinical effectiveness of application of combination of MR dynamic contrast-enhanced TIC and diffusion weighted imaging in breast cancers.Methods48 cases of patients with breast cancer were screened by using MR dynamic contrast-enhanced (DCE) and diffusion weighted imaging (DWI). TIC, ADC and the combination of these two were compared.ResultsIt was of statistically significant difference to evaluate the benign and malignant breast tumors by using TIC (P＜0.05). When b=1000 s/mm2and ADC=1.20×10-3mm2/s, it was of statistically signif cant difference to diagnose the malignant tumor with the method of DWI (P＜0.05). When TIC curves and ADC values were combined to evaluate the malignant breast cancers, the sensitivity, specif city, positive predictive value, negative predictive value and accuracy were 96.7%, 83.3%, 90.6%, 93.7% and 91.6%.ConclusionIt is helpful to diagnose the malignant and benign breast tumors by using the combination of TIC and DWI.

breast cancer; dynamic contrast-enhanced; TIC; DWI; ADC value

ZHU Mo, WANG Xi-ming, HU Su, HAO Guang-yu, HAO Zheng-mei, HU Chun-hong, YANG Ling
Department of Radiology, the First Aff liated Hospital of Soochow University, Suzhou Jiangsu 215006, China

R445.2；R737.9

B

10.3969/j.issn.1674-1633.2016.12.016

1674-1633(2016)12-0066-03

2016-05-16

2016-06-23

杨玲，副主任医师。研究方向：中枢神经、乳腺影像学诊断。

通讯作者邮箱：jsyangling@163.com