剪切波弹性成像技术联合超声BI-RADS分类鉴别诊断乳腺良恶性病变的价值

陈继赵 谢春梅 孙希文

乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一，近年来发病率呈上升和低龄化趋势[1-3]。常规超声检查技术在乳腺癌筛查中发挥了极其重要的作用，但常规超声不能有效地反映病灶组织的硬度信息，导致其在乳腺病灶良恶性鉴别诊断中存在一定局限性。剪切波弹性成像（SWE）技术是近年发展起来的弹性检查新技术，能够测量病灶硬度的定量信息，有助于提高乳腺良恶性病灶的鉴别诊断效能[4]。本研究旨在探讨应用SWE技术以及联合超声BI-RADS分类在乳腺病灶良恶性鉴别诊断中的应用价值。

方 法

1.研究对象

选取2018年10月至2019年6月就诊的115例病变患者（132个病灶）为研究对象，年龄20～76岁，平均年龄（43.31±13.94）岁。病灶最大径5.00～40.00mm，平均（15.26±8.05）mm，均为女性。纳入标准：常规超声诊断为BI-RADS 3～5类的实性或实性为主的混合性病灶，未经任何处理和治疗；排除标准：隆乳术后；非肿块性乳腺病变；孕期或哺乳期。以上病例均经手术或粗针穿刺活检获得病理结果。

2.仪器与方法

常规超声和超声剪切波弹性成像均使用Canon Aplio i900超声诊断仪，PLI-1204BX线阵高频探头，频率5～18MHz，内置SWE 定量分析软件。患者取仰卧位，双手上举至头后，充分暴露双侧乳房。先行常规超声检查，记录病灶的大小、方位、形态、边缘、内部回声、血流特征及特殊征象等。在获得病灶最大横切面或纵切面后切入SWE模式，探头与皮肤之间加入足够量的耦合剂，保持垂直于目标病灶，压力尽可能小，选择合适的取样框大小，调整图像的清晰度获得稳定、可重复的图像，冻结回放，选择对比较好的图像进行分析处理，测量并记录病灶弹性平均值（Emean）、方差（Esd）、病灶组织与正常脂肪组织的对比值（Eratio），每个病灶均测量3次以上并取其平均值。

3.图像分析及诊断标准

由两位经验丰富的超声医师依据2013年美国放射学会提出的超声BI-RADS分类标准对病灶进行评估，意见不一致的情况下通过讨论达成共识。以病理结果为金标准，Emean、Esd、Eratio及超声BIRADS分类为检验变量，构建受试者工作特征(ROC曲线)，确定约登指数最大时的诊断临界值。BIRADS分类：≥4类为阳性，3类为阴性；SWE定量参数Emean≥临界值为阳性，＜临界值为阴性；BIRADS分类结合剪切波参数诊断：BI-RADS≥4B类；4A类(Emean≥临界值)为阳性；BI-RADS 3类；4A类(Emean＜临界值)为阴性。比较良恶性病灶组的Emean、Esd和Eratio的差异及BI-RADS分类独立及结合Emean临界值评价乳腺良恶性病变的灵敏度、特异度、准确度、阳性预测值的差异。

4.统计方法

应用SPSS 23对数据进行统计分析，并应用MATLAB软件进行可视化分析。以病理学结果为金标准，采用独立样本t检验，分析Emean、Esd和Eratio对乳腺良恶分类的统计意义。计算三个指标的统计P值，并绘制对应的ROC曲线，根据结果确定最佳诊断截断值。根据截断值，利用MATLAB软件计算对应的敏感度、特异度、准确度和阳性预测值，并对分类结果进行可视化分析。

结 果

1.病理结果

132个乳腺病灶中，良性86个，其中纤维腺瘤57个，管内乳头状瘤 7个，良性叶状肿瘤2个，乳腺病18个，乳腺炎2个；恶性46个，其中浸润性癌40个，原位癌6个。

2. SWE定量参数的诊断价值

乳腺恶性病灶组Emean、Esd和Eratio均明显 高 于 良 性 病 灶 组，分 别 为(64.72±24.62)kPa对(23.43±17.69)kPa，(33.34±12.85)kPa对(8.99±10.47)kPa，(6.03±2.93)kPa对(2.95±1.84)kPa，两组比较差异具有统计学意义（P＜0.001）。

图1 以病理结果为金标准，BI-RADS分类、Emean临界值以及Emean临界值联合BI-RADS分类对乳腺病灶良恶性评估结果的可视化图。

以病理结果为金标准，绘制ROC曲线，SWE三个参数变量Emean、Esd、Eratio曲线下面积分别为0.93、0.92、0.81，其中Emean曲线下面积最高，选择其ROC曲线最左上角的点为诊断阈值，相对应的Emean值为40.5kPa，其诊断乳腺良恶性病变的敏感度、特异度、准确度、阳性预测值分别为80.43%、93.02%、88.64%、86.05%（见表1）。

3.超声BI-RADS分类的诊断价值

超声BI-RADS分类与病理结果相对照，各类恶性率如下：3类0.0%（0/61），4A类9.52%（2/21），4B类72.22%（13/18），4C类 94.74%（18/19），5类100%（13/13）。应用BI-RADS 分类诊断乳腺良恶性病变的敏感度、特异度、准确度、阳性预测值分别为100.00%、70.93%、81.06%、64.79%（表1）。超声BI-RADS分类误判的25个病灶在4A、4B、4C类中均有出现，但主要集中在4A类，占76%（19/25）。

4.超声BI-RADS分类联合SWE参数Emean临界值诊断乳腺良恶性病变的价值

超声BI-RADS分类联合SWE参数Emean临界值诊断乳腺良恶性病变的敏感度、特异度、准确度、阳 性 预 测 值 分 别 为100.00%、88.37%、92.42%、82.14%（见表1）。以Emean 40.50kPa作为诊断乳腺病灶良恶性临界值，4A类的恶性率为14.29%（3/21），21例4A类中有18例可调整为3类。

5.应用MATLAB软件

可视化分析后可以直观地看出，超声BI-RADS分类敏感度较高，即图中红色样本点下方部分全部获得正确的分类，而Emean诊断特异度较高，即图中蓝色样本点下方部分仅少数几例病灶被错误分类，而超声BI-RADS分类和Emean联合后准确度最高（图1）。

讨 论

第五版超声BI-RADS分类标准[5]在我国得到了广泛应用，具有很高的临床价值。该分类标准主要是依据乳腺病灶的形态学特征，进行良恶性风险评估并提出相关处理建议，其中建议4类和5类的病灶均需通过穿刺活检或手术获得组织病理学诊断，然而4类病灶良恶性跨度非常大（恶性可能＞2%但＜95%），超声表现上存在较大重叠[6]。本研究结果显示超声BI-RADS分类标准评价乳腺病灶良恶性时灵敏度很高（100.00%），但特异度偏低（70.93%），出现误判的25个病灶在4A、4B、4C类中均有出现，但主要集中在4A类，占76%（19/25）。4A类病灶，低度可疑恶性，许多学者认为大多数的4A类病灶可建议定期随访，但是如何筛选出这部分可随访病灶，目前并没有确切的标准，因此急需一种无创且可靠的方法作为超声BI-RADS分类的补充，以提高鉴别诊断的准确度，从而减少不必要的穿刺活检或手术。

生物组织的弹性（或硬度）变化常与病理现象紧密相关，病变组织和正常组织往往存在弹性模量或硬度的差异，这种差异为临床上疾病的诊断提供重要的参考信息。常规超声可准确获得病灶组织的形态学特征，但无法获取病灶组织的硬度信息。SWE是近年来发展起来的弹性新技术，能够准确获取病灶组织硬度信息，具有实时、无创、定量、易操作、重复性好[7]等特点。本研究结果显示，乳腺良恶性病变间的SWE三个定量参数差异均具统计学意义（P＜0.001），其中Emean的ROC曲线下面积最高（0.93），诊断临界值为40.5kPa，与Yang等[8]研究相似。以Emean 40.5kPa作为临界值诊断乳腺病灶良恶性时特异度很高（93.02%），敏感度略有不足（80.43%），说明单独使用SWE技术能够较准确地提供乳腺病灶的硬度信息，并可对乳腺病灶的良恶性作出初步判断。同时对本研究结果进一步分析发现，使用Emean评价乳腺病灶良恶性时假阳性和假阴性均有出现，分析原因可能与乳腺肿瘤组织成分比较复杂，良恶性病变的软硬度存在一定程度的重叠相关[9]，如早期乳腺癌，导管原位癌，或内部坏死癌等恶性肿块可能较软；而良性肿瘤内部纤维化程度高或合并钙化会使病灶硬度增高。本研究出现误诊的两个病灶病理结果分别为乳腺病伴纤维组织增生和乳腺急慢性炎症（图2），病灶硬度增高均可能与病灶内纤维化程度高相关。

将Emean临界值与超声BI-RADS分类联合应用，超声BI-RADS分类敏感度高和Emean临界值特异度高的优势相互叠加，因此准确度获得很大的提升（92.42%）。本组研究中，4A类占15.90%（21/132），恶性率9.52%（2/21），以Emean 40.5kPa作为诊断乳腺病灶良恶性临界值，4A类的恶性率为14.29%（3/21），可使85.71%(18/21)的 4A类肿块调整为3类，从而减少不必要的手术或穿刺。因而SWE对乳腺病灶硬度的评估可作为超声BI-RADS分类的重要补充，两者相结合可以优势互补。

综上所述，SWE可较客观地反映乳腺病灶组织的硬度信息，是术前诊断乳腺病灶良恶性的有效辅助手段，与超声BI-RADS分类相联合，有助于提高乳腺良恶性病变诊断的准确度，尤其对4A类病灶的校正，可一定程度上减少不必要的手术或穿刺活检。