乳腺影像报告与数据系统临床应用进展

宋丽君，张家君，卢 川*

(1.泰山医学院放射学院，山东 泰安 271016；2.泰山医学院附属医院超声科，山东 泰安 271000)

乳腺影像报告与数据系统临床应用进展

宋丽君1，张家君2，卢 川1*

(1.泰山医学院放射学院，山东 泰安 271016；2.泰山医学院附属医院超声科，山东 泰安 271000)

乳腺影像报告与数据系统(BI-RADS)是一个涵盖乳腺X线、超声及磁共振影像解读报告的标准化系统。BI-RADS促进了医学影像学检查报告的标准化，减少了乳腺影像解读时的混淆，是广泛应用于乳腺X线摄影、超声、MRI中的风险评估和质量保证工具。本文对BI-RADS的发展史、临床价值、局限性以及与其他影像等技术结合的临床应用等进行综述。

乳腺影像报告与数据系统；乳腺肿瘤

美国放射学会(American College of Radiology, ACR)于1993年发布了第1版乳腺影像报告与数据系统(breast imaging reporting and data system, BI-RADS)[1]。该系统先后更新了5版，涵盖乳腺X线、超声及MRI的诊断与报告。本文对BI-RADS的发展史、临床价值、局限性以及与其他影像等技术结合的临床应用等进行综述。

1 BI-RADS发展史

1.1 第1版 1993年ACR正式推出第1版BI-RADS，内容包括：乳腺X线摄影检查的标准化词典、总体的报告结构、最终的评估分类及处理建议。评估分类概括为：0类，评估未完成；1类，正常；2类，良性；3类，可能良性，建议短期随访；4类，可疑恶性，应考虑活检；5类，高度怀疑恶性，应采取合适的措施；6类，病理证实为恶性，应采取合适的措施[1]。但第一版BI-RADS并未被广泛接受。1994年，Heilbrunn[2]对BI-RADS提出质疑，指出X线报告中的不规范现象源于放射科医师的经验缺乏，而不是术语问题。BI-RADS更严重的缺陷是其仅限于形态学，强调了病变像什么，而不是代表什么。对此，D'Orsi等[3]发文进行回应：经验丰富的医师比经验少的医师可更好地做出评估，医师评估病变的工具就是术语，如果没有标准化术语描述肿块或钙化的重要特征，就没有方法训练或获得客观数据以提高诊断特异性，认为不能跳过“形态术语”的关键步骤。1995年Baker等[4]报道采用BI-RADS标准化词典在乳腺肿瘤定性诊断时确实可提高乳腺活检的阳性预测值。

1.2 第2版 1995年第2版BI-RADS基本延续了第1版框架，但对第2版BI-RADS的临床应用报道较少。在应用过程中，也有研究报告指出BI-RADS存在的一些问题，如：Bérubé等[5]指出由于描述术语的特异性较低，导致4类病变的阳性预测值不高。Baker等[6]认为由于良、恶性描述术语不全面，且肿瘤图像复杂多变，有时很难找到一个准确描述词来描述病变。Albendi等[7]则针对上述问题，提出了一些新的描述词，希望可更准确地描述病变。

1.3 第3版 1998年第3版BI-RADS增加了图谱，形象直观地解释和定义了每个描述词，BI-RADS的临床应用报告也逐渐增多。2000年Mandelson等[8]应用BI-RADS分类标准，对388例不同密度乳腺的病灶进行评估，指出分级应用结果受乳腺密度影响较大，随着腺体致密度的增加，BI-RADS对恶性病变的阳性预测值降低。Bock等[9]指出，虽然男女乳腺解剖结构、疾病检查和诊断等方面存在很大差异，但使用BI-RADS对男性乳腺病灶进行分级，能提高男性乳腺肿瘤诊断的敏感度和特异度。Berg等[10]研究指出，进行BI-RADS相关知识的系统训练，有助于增加医师判断乳腺病灶影像学特征的一致性，提高对恶性病变的活检建议率。

1.4 第4版 2003年ACR正式出版了第4版BI-RADS，增加了超声和MRI的内容[11]。此版提出对X线摄影的4类病变进行亚分类，即4A类为低度恶性可能、4B类为中度恶性可能、4C类为恶性可能性较大但非典型的恶性。亚分类细化了BI-RADS诊断分类，但未具体介绍这种亚分类的划分标准，导致其在实际应用中出现困难。

1.5 第5版 2013年第5版BI-RADS对超声和MRI相关内容进行了大幅度更改及扩充。如超声部分，该版去除了粗大钙化和微钙化的划分，根据位置将钙化分为3种：肿块内、肿块外和导管内钙化。取消了“病灶—组织交界(boundary)”、“边界锐利(abrupt interface)”等描述词，增加了复杂囊肿、术后积液、血管异常等特殊情况[12]。MRI部分，将病灶形状描述词“分叶(lobular)”更新为“椭圆(oval)”，边界“光滑(smooth)”更新为边界“光整(circumscribed)”，增加了“内乳淋巴结(intromammary lymph node)”及“皮肤病变(skin lesion)”等新内容[12]。此外，与乳腺X线相对应，乳腺超声4类肿块被界定为4A类(低度可疑恶性，2%<恶性可能≤10%，)、4B类(中度可疑恶性，10%<恶性可能≤50%)、4C类(高度可疑恶性，50%<恶性可能≤95%)[12]。该版还新增了超声弹性成像的内容及乳腺解剖、男性乳腺和超声图像质量等相关内容[13]。

2 BI-RADS的临床价值和局限性

2.1 临床价值 BI-RADS不但标准化了乳腺影像表现术语、影像报告的格式，还对病变进行了分类以及不同分类病变的处理意见。其中：0类评价不完全，建议临床医师结合其他检查；1类阴性病灶，可临床常规随访12个月；2类良性病灶，建议常规随访6～12个月；3类为可能良性病灶，建议半年内进行复查；4类为可能恶性，但不是典型的恶性病灶，建议临床医师进行穿刺或手术治疗；5类高度恶性可能，建议手术治疗；6类病理已经证实为恶性，应手术治疗。

该系统应用于临床后，国内外许多学者对其临床价值进行了研究，李洪德等[14]应用超声、钼靶2种方法筛查了954名妇女，并对筛查结果进行超声、钼靶及两者组合3种BI-RADS法分类，发现应用超声与钼靶两者结合进行BI-RADS分类可提高妇女常规乳腺筛查中2类病灶检出率，对于3～4B类病灶，超声比钼靶的检出率低。Ying等[15]则指出，单独应用X线进行BI-RADS分类时，诊断乳腺癌的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、ROC曲线下面积分别为81.71%、85.44%、76.72%、88.83%、0.886；单纯使用超声进行BI-RADS分类时，诊断乳腺癌的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、ROC曲线下面积分别为95.53%、80.43%、74.13%、96.84%、0.948。与X线相比，超声具有更高的敏感度和诊断准确率，两者特异度相似。两者联合应用时，诊断乳腺癌的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、ROC曲线下面积分别为99.19%、74.70%、69.74%、99.37%、0.955。两者联合应用的准确率与超声相似，但明显高于钼靶。表明单独应用BI-RADS对病灶定性诊断有较好的作用，联合应用时诊断价值更高。当两者联合不能定性时，可行MRI进一步诊断。Price等[16]研究证实三者联合应用时，鉴别诊断效能更高，可避免不必要的穿刺及手术。

2.2 局限性 BI-RADS在临床中虽具有较高的应用价值，但在实践中仍存在一定的局限性，主要表现为BI-RADS在不同观察者间的变异。Lee等[17]探讨了不同医师应用BI-RSADS描述词诊断乳腺病灶的一致性，结果显示，不同医师判断乳腺病灶有无钙化的一致性最好(Kappa值=0.82)，判断有无肿块的一致性好(Kappa值=0.67)，判断钙化形态及分布的一致性中等(Kappa值=0.51、0.60)，判断病灶对称性和结构扭曲的一致性弱(Kappa值=0.21、0.28)。高年资医师间应用BI-RADS诊断乳腺病灶的一致性并不高于低年资医师。但BI-RADS应用于不同类型乳腺病灶的诊断一致性差异较大，因此，在对乳腺病灶定性诊断时，应考虑到应用BI-RADS评估特殊征象(如病灶对称性、结果扭曲)的变异性。

Lee等[18]研究认为不同年资影像科医师应用BI-RADS诊断乳腺病灶时，高年资住院医师间的一致性高于低年资住院医师。高年资住院医师的ROC曲线下面积为0.78，低年资住院医师的ROC曲线下面积为0.52，提示不同工作经验的医师间应用BI-RADS诊断病灶的差异较大。石健等[19]研究指出，BI-RADS尽管降低了对影像医师的主观干扰，但其缺少对不同病变进行分级的客观标准，特别是3类和4类病灶在影像上的表现具有一定的重叠性，有时不易区分其良恶性。此外，有研究[20]表明医师间对BI-RADS 3类病变的诊断正确性较低；该类病变分类在不同医师间的总体一致性较差[21]。

3 BI-RADS联合其他影像技术的临床应用

为克服BI-RADS的不足，很多学者探讨了该系统与其他影像新技术的联合应用价值。

3.1 BI-RADS联合应变率弹性成像 Arslan等[22]单独应用BI-RADS诊断时，其诊断乳腺病灶的准确率、敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为53%、100%、11.6%、50%、100%，应变力弹性成像结合BI-RADS诊断乳腺病灶的准确率、敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为92.5%、86.8%、97.7%、97.1%、89.4%，提示联合应用应变率弹性成像和BI-RADS时，乳腺病灶的诊断准确率、特异度和阳性预测值提高，其敏感度、阴性预测值降低，两者联合可提高乳腺良恶性病变的鉴别诊断效能。

3.2 BI-RADS联合剪切波弹性成像 Wang等[23]在诊断非肿块型乳腺病灶时，将剪切波弹性成像技术纳入常规超声BI-RADS，发现非肿块型乳腺癌病灶的最大弹性模量、平均弹性模量、最小弹性模量、弹性模量比值及硬边征均高于良性非肿块型病灶(P均<0.05)，其诊断敏感度有所下降，但特异度和阳性预测值有所提高，降低了良性病灶中67.7%不必要的临床活检。

3.3 BI-RADS联合CEUS 研究[24]表明，单独应用超声BI-RADS诊断乳腺癌的特异度、敏感度和准确率分别为77.9%、88.9%、84.0%，采用CEUS联合BI-RADS可提高诊断特异度、敏感度和准确率到82.1%、96.9%、90.3%。单独使用超声BI-RADS的ROC曲线下面积小于两者联合时的曲线下面积。

3.4 BI-RADS联合三维能量多普勒超声(three-dimensional power doppler sonography, 3D-PDS) 刘聪等[25]应用3D-PDS结合BI-RADS诊断乳腺病灶，获得ROC曲线下面积为0.866，大于单独应用超声BI-RADS及3D-PDS的ROC曲线下面积(0.820、0.727)。

3.5 MRI BI-RADS征象与乳腺癌分子亚型相关性研究 Navarro Vilar等[26]研究结果表明，MRI BI-RADS描述征象与乳腺癌病理亚型有显著的相关性，如三阴性型乳腺癌表现为边界清楚、形态规则，类似于良性病变，易漏诊；Lminal型乳腺癌常呈形态欠规则、边界不清、毛刺征等恶性征象，漏诊较少。

3.6 BI-RADS联合双能量对比增强光谱乳腺X线成像(dual-energy contrast-enhanced spectral mammography， DE-CESM) 有学者[27]将DE-CESM与BI-RADS结合，评估乳腺癌筛查中的97例肿块型微钙化病灶，并与真空辅助活检后病理相对照,结果显示，其诊断的总体准确率、敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为87.24%、88.89%、86.56%、72.72%和95.08%。

综上所述，通过5次修订，BI-RADS规范了乳腺超声、钼靶和MRI表现术语、影像报告的格式，还对病变进行了分类，并提出了不同分级病变的处理意见，从而对乳腺疾病的处理起指导作用。超声、钼靶和MRI的联合应用，以及与其他影像等技术相结合可提高诊断的准确率、特异度等。但该系统在国内尚未被一些医师应用于临床，在今后应充分重视该系统的应用，以提高乳腺疾病的诊治水平。

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Clinicalapplicationsofbreastimagingreportinganddatasystem

SONGLijun1,ZHANGJiajun2,LUChuan1*

(1.SchoolofRadiology,TaishanMedicalUniversity,Tai’an271016,China; 2.DepartmentofUltrasound,theAffiliatedHospitalofTaishanMedicalUniversity,Tai’an271000,China)

Breast imaging reporting and data system (BI-RADS) is a standardized system for reporting breast pathology covered mammography, ultrasound and MRI. BI-RADS improves the standardization in interpretation of medical imaging and reduces the confusion of breast imaging interpretation. It is a widely accepted risk assessment and quality assurance tool in mammography, ultrasound and MRI. The development history, clinical applications, limitations of BI-RADS, as well as the clinical applications combined with other imaging techniques were reviewed in this article.

Breast imaging reporting and data system; Breast neoplasms

宋丽君(1988—)，女，山东临沂人，在读硕士。研究方向：浅表器官及腹部超声诊断。E-mail： sssonglijun@163.com

卢川，泰山医学院放射学院，271016。E-mail: clu@tsmc.edu.cn

2017-04-07

2017-08-21

R737.9; R445

A

1003-3289(2017)11-1728-04

10.13929/j.1003-3289.201704026