加权评分法在乳腺结节良恶性鉴别诊断中的应用价值研究

武敬平，于蕾，赵玉珍*，王瑛，郭丹丹，刘健

乳腺结节的良恶性鉴别诊断一直是乳腺超声检查的重要内容，随着美国放射学会乳腺影像报告和数据系统（BI-RADS）［1］的应用，乳腺超声有了相对规范的评分系统。但其评分细则缺乏统一标准，尤其是针对BIRADS 4级乳腺结节，没有提出乳腺超声亚分类的划分原则［1-3］。部分学者对BI-RADS 4级的亚分类进行了探索［4-8］。本研究基于《中国浅表器官超声检查指南》［2］和美国放射学会BI-RADS第五版［1］中有关乳腺超声的内容，对乳腺结节超声征象进行加权评分，旨在探索可行的乳腺超声评分路径，并为BI-RADS的细化提供统一标准。

1 资料与方法

1.1 一般资料 选择2012年1月—2016年12月于中日友好医院超声诊断科进行乳腺检查的患者。纳入标准：患者在本院进行手术并获得相关病理结果。排除标准：（1）无法获得病理结果；（2）无法配合乳腺超声检查、超声评分；（3）病理结果示交界性肿瘤。共有185例患者的194个结节纳入本研究，其中男1例，女184例；结节直径0.5～9.3 cm；恶性结节103个，其中浸润性导管癌80个，导管内癌12个，浸润性小叶癌2个，黏液癌2个，低分化癌2个，髓样癌1个，恶性叶状瘤1个，导管内癌并浸润性导管癌1个，导管内乳头状癌并导管原位癌1个，浸润性导管癌并浸润性小叶癌1个；良性结节91个，其中纤维腺瘤47个，腺病20个，叶状瘤8个，导管内乳头状瘤7个，脂肪坏死4个，炎性病变2个，脂肪瘤1个，错构瘤1个，表皮样囊肿1个。

1.2 仪器与方法 应用GE Voluson E8 彩色多普勒超声诊断仪，采用高频探头（11 L），首先对乳腺进行全面扫查，发现病变后对病灶部位进行多切面扫查并留取典型切面图片存储。参照《中国浅表器官超声检查指南》［2］对结节的形态、方位、边缘、回声模式、后方回声特征、周边高回声晕环、微钙化等进行描述并对乳腺结节良恶性进行鉴别诊断。（1）对每个恶性超声征象（形态不规则、非平行方位、边缘不规整、低回声、后方回声衰减、高回声晕环、微钙化）进行特异度研究。根据特异度的范围对超声征象进行评分：≤50%评0分，＞50%～60%评1分，＞60%～70%评2分，＞70%～80%评3分，＞80%～90%评4分，＞90%～100%评5分；1个结节可以有多个恶性征象，将所有恶性超声征象评分相加得出加权评分总分。边缘不规整包括边缘模糊、边缘成角、边缘微小分叶、边缘毛刺4项，对各个征象分别进行评分，并取最大值作为结节边缘的评分；后方回声衰减要除外粗大钙化灶后方的衰减和侧方声影干扰；低回声表示结节全部或大部分区域回声低于皮下脂肪。（2）以1.5 cm为界，分为小结节（≤1.5 cm，81个）和大结节（＞1.5 cm，113个），研究加权评分法对所有结节及大、小结节良恶性的诊断价值。

1.3 统计学方法 应用SPSS 17.0统计学软件进行数据处理。计量资料以（±s）表示，绘制加权评分法诊断乳腺结节良恶性的受试者工作特征曲线（ROC曲线），并计算ROC曲线下面积（AUC）、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、正确率；良恶性结节加权评分比较采用非参数检验；计数资料比较采用χ2检验。以P＜0.05为差异有统计学意义。

表1 加权评分中各征象特异度及评分Table 1 Sepecificity and score of different signs in the diagnosis of benign and malignant breast nodules

2 结果

2.1 加权评分中各征象特异度及评分 评分较低的征象（非典型征象）：低回声0分，形态不规则、边缘模糊、边缘微小分叶1分；评分较高的征象（典型征象）：边缘毛刺、后方回声衰减、非平行方位、高回声晕环，均为5分（见表1）。

2.2 良恶性结节加权评分 良性结节加权评分为0～20分，平均（3.0±4.0）分（见图1、2）；恶性结节加权评分为0～25分，平均（11.8±6.6）分（见图3、4）。恶性结节加权评分大于良性结节，差异有统计学意义（Z=-9.270，P＜0.001）。

2.3 加权评分法诊断乳腺良恶性结节的价值 加权评分法诊断所有结节、小结节、大结节良恶性的AUC分别为0.884、0.785、0.953（见图5～7、表2）。加权评分法诊断大结节良恶性的正确率高于小结节，差异有统计学意义（χ2=12.949，P＜0.001）。

3 讨论

据统计，我国每年女性乳腺癌发病16.9万，居女性常见恶性肿瘤第二位；女性乳腺癌死亡人口约为4.5万，乳腺癌是女性第六位常见的恶性肿瘤死亡原因［9］。超声在乳腺结节良恶性鉴别诊断方面发挥着重要作用。BI-RADS在临床中应用越来越多，但是对于4a、4b、4c、5级之间的界限划分没有统一的标准。本研究基于乳腺结节的各个征象，对恶性超声征象进行加权评分，从而探讨其应用价值。

表2 加权评分法对乳腺结节良恶性鉴别诊断价值Table 2 Value of ultrasound weighted score in differential diagnosis of benign and malignant breast nodules

图1 乳腺纤维瘤加权评分0分Figure 1 0 weighted score of breast fibroma

图2 乳腺纤维腺瘤加权评分11分Figure 2 11 weighted score of fibroadenoma of the breast

图3 浸润性乳腺癌加权评分20分Figure 3 20 weighted score of invasive breast cancer

图4 低分化癌加权评分0分Figure 4 0 weighted score of low differentiated cancer

乳腺结节的恶性超声征象很多，包括形态不规则、非平行方位、低回声、微钙化等［1-3］，但是，对于每个征象，超声评分多少才是比较客观的呢？显然，某些征象一看到就想到了恶性可能（如边缘毛刺），而某些征象则不然（如低回声）。为了更加客观地对研究指标进行量化评分，本研究引入了特异度这一概念。特异度是指某项诊断实验的真阴性率［10］，而误诊率=1-特异度。也就是诊断特异度越高，其误诊率越小。如指标1特异度为50%，误诊率就是50%；指标2特异度是90%，误诊率就是10%，指标1的误诊率是指标2的5倍。本研究结果显示，评分较低的非典型征象有低回声、形态不规则、边缘模糊、边缘微小分叶，评分较高的典型征象有非平行方位、边缘毛刺、高回声晕环、后方回声衰减。上述评分相对公平地体现了各个指标的诊断权重。本研究中超声征象分类与部分研究类似［5，8］，亦与部分研究存在差异［6-7］。原因可能为超声检查的人为因素干扰，例如边缘模糊一项，不同医师可能看法不同。现在非常热门的人工智能则有可能减少人为因素的干扰。

图 5 加权评分法对所有结节良恶性鉴别诊断的ROC曲线Figure 5 The ROC curve in the differential diagnosis of all breast nodules by weighted score

图6 加权评分法对大结节良恶性鉴别诊断的ROC曲线Figure 6 ROC curve in differential diagnosis of breast nodules more than 1.5 cm by weighted score

图7 加权评分法对小结节良恶性鉴别诊断的ROC曲线Figure 7 ROC curve in differential diagnosis of breast nodules less than or equal to 1.5 cm by weighted score

本研究结果显示，恶性结节的加权评分明显高于良性结节。对所有结节而言，加权评分法的最佳诊断截点是5.5分，说明加权评分法对乳腺结节良恶性诊断有较高的应用价值。但是，对于某些特征不明显的良恶性结节，良恶性结节评分之间存在部分交叉关系。为了进一步研究加权评分法在大小结节的诊断价值，本研究对于直径≤1.5 cm结节而言，最佳诊断截点是4.5分，诊断灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、正确率分别为80.5%、65.0%、70.2%、76.5%、72.8%；对于直径＞1.5 cm结节而言，最佳诊断截点是5.5分，诊断灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、正确率分别为93.5%、90.2%、92.1%、92.0%、92.0%。小结节的诊断正确率低于大结节。原因可能为大结节肿瘤侵袭性较强，恶性超声特征表现比较明显；另外，由于乳腺腺体与甲状腺腺体不同，不是均匀回声的结构［2］（终末导管小叶单元等回声或低回声，而腺叶之间的间质为高回声），因此，当结节体积较小时，其恶性特征容易混淆［11］，如微钙化过于细小，超声无法分辨；结节与腺体中的相邻终末导管小叶单元相邻，判断结节的边界或是否存在成角就比较困难。因此，加权评分法对大结节有更高的应用价值。

超声加权评分法如何应用于BI-RADS呢？理论上讲，加权评分越高结节恶性可能性越大，当样本量足够大时，可以根据结节恶性率来判断分级，在一定程度上减少了主观因素的干扰。上述划分方法简单实用，由于观察指标相对较少，因此也有利于临床推广。

作者贡献：武敬平参与试验设计、实施、论文撰写；赵玉珍进行实验设计；于蕾、王瑛、郭丹丹、刘健参与资料收集；赵玉珍负责质量控制及审校，对文章整体负责，并进行监督管理。

本文无利益冲突。