DCE-MRI联合集成MRI在乳腺良恶性肿块诊断中的应用

2023-05-30 03:24许志鹏何莹舒锦尔吴圳圳崔晓剑唐建红
中国现代医生 2023年13期
关键词:磁共振成像诊断肿块

许志鹏 何莹 舒锦尔 吴圳圳 崔晓剑 唐建红

[摘要] 目的 分析動态增强磁共振成像(dynamic contrast enhanced-magnetic resonance imaging,DCE-MRI)联合集成磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)在乳腺良恶性肿块诊断中的应用价值。方法 选择2021年7月至2022年7月于金华市人民医院接受乳腺MRI检查的女性患者138例共150个肿块型病灶,比较采用DCE-MRI、集成MRI及DCE-MRI+集成MRI三种方法对乳腺良恶性肿块的诊断效能。结果 150个乳腺肿块中,病理诊断恶性103个,良性47个。DCE-MRI判断20个肿块为乳腺影像报告与数据系统(breast imaging-reporting and data system,BI-RADS)3类病变,83个为BI-RADS 4类病变,47个为BI-RADS 5类病变。单因素分析结果显示,恶性病变组的preT1、△T1及preT1/T2显著大于良性病变组(P<0.05)。多因素分析结果显示,preT1是能明显区分乳腺良恶性病变的指标(P<0.05)。DCE-MRI+集成MRI联合诊断的曲线下面积明显大于单独DCE-MRI和集成MRI诊断(P<0.05),联合诊断的敏感度为79.61%,特异性为87.23,阳性预测率为93.18%,阴性预测率为66.13%。结论 DCE-MRI联合集成MRI能明显提高乳腺良恶性肿块的诊断准确率,避免非必要的侵入性手术。

[关键词] 磁共振成像;乳腺;肿块;良恶性;诊断

[中图分类号] R445.2      [文献标识码] A      [DOI] 10.3969/j.issn.1673-9701.2023.13.010

Application of DCE-MRI combined with integrated MRI in the diagnosis of benign and malignant breast masses

XU Zhipeng1, HE Ying1, SHU Jiner1, WU Zhenzhen1, CUI Xiaojian1, TANG Jianhong2

1.Department of Radiology, Jinhua Peoples Hospital, Jinhua 321000, Zhejiang, China; 2.Department of Intervention, Jinhua Peoples Hospital, Jinhua 321000, Zhejiang, China

[Abstract] Objective To analyze the application value of dynamic contrast enhanced-magnetic resonance imaging (DCE-MRI) combined with synthetic magnetic resonance imaging (MRI) in the diagnosis of benign and malignant breast masses. Methods A total of 150 mass lesions in 138 female patients who underwent breast MRI examination in Jinhua Peoples Hospital were selected to compare the diagnostic efficacy of three methods: DCE-MRI, synthetic MRI, and DCE-MRI+synthetic MRI in the diagnosis of benign and malignant masses. Results Out of 150 masses, 103 were malignant and 47 were benign. DCE-MRI identified 20 masses as breast imaging-reporting and data system (BI-RADS) class 3 lesions, 83 masses as BI-RADS class 4 lesions, and 47 masses as BI-RADS class 5 lesions. The results of univariate analysis showed that the pre T1, △T1, and pre T1/T2 levels in the malignant lesion group were significantly higher than those in the benign lesion group (P<0.05). The results of multivariate analysis showed that preT1 was a significant indicator for distinguishing between benign and malignant breast lesions (P<0.05). The area under the curve of DCE-MRI+integrated MRI was significantly larger than that of DCE-MRI and integrated MRI (P<0.05), the sensitivity of combined diagnosis was 79.61%, specificity was 87.23%, positive predictive rate was 93.18%, and negative predictive rate was 66.13%. Conclusion DCE-MRI combined with synthetic MRI can significantly improve the diagnostic accuracy of benign and malignant breast masses, and avoid unnecessary invasive surgery.

[Key words] Magnetic resonance imaging; Breast; Mass; Benign and malignant; Diagnosis

乳腺癌是我国女性恶性肿瘤死亡率排名第4位的疾病,提高早期乳腺癌筛查的检出率,确保患者早期及时获得治疗是降低病死率的有效对策[1]。乳腺影像报告与数据系统(breast imaging-reporting and data system,BI-RADS)是目前用于乳腺癌筛查及诊断的重要依据,其将乳腺病变按照病灶形态学及动态增强曲线特征分为7类,但其中第4类的恶性危险性跨度过大(2%~95%),会导致非必要的活检,一定程度限制临床使用价值[2-3]。中国抗癌协会相关指南推荐,乳腺X线和超声检查提示乳腺病变的患者,可使用磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)作为补充检查,以进一步判断其良恶性[2]。动态增强磁共振成像(dynamic contrast enhanced- magnetic resonance imaging,DCE-MRI)是一种重要的乳腺检查技术,其敏感度为87.50%~96.70%,但特异性较低[4-6],因此需要一种更好的MRI技术评估对比增强图像。集成MRI使用多回波和多延迟采集方法同时测量T1和T2弛豫时间及质子密度(proton density,PD)等定量值,对乳腺病变的评估可能具有较好的应用价值[7]。但目前国内相关文献研究较少,本研究旨在分析DCE-MRI联合集成MRI在乳腺良恶性肿块诊断中的应用价值,以供临床参考。

1  资料与方法

1.1  研究对象

回顾性选取2021年7月至2022年7月于金华市人民医院接受乳腺MRI检查的女性患者138例。纳入标准:①年龄≥18岁;②检查前未行穿刺活检或手术;③未合并除乳腺癌外的其他恶性肿瘤;④需要行乳腺MRI筛查的乳腺癌高危患者;⑤MRI检查及最终组织病理学诊断结果完整。排除标准:①乳腺MRI未见增强病变;②集成MRI上无法看到的小病灶;③DCE-MRI观察到非肿块样强化病变;④既往新辅助化疗史;⑤图像质量较差者。纳入患者年龄19~82岁,平均(53.17±17.02)岁;病灶共150个,均为肿块型。本研究经金华市人民医院伦理委员会批准(伦理审批号:IBR-20220042-R)。

1.2  方法

1.2.1  MRI图像采集  患者取俯卧位,使用西门子1.5T磁共振系统和乳腺专用八通道相控阵线圈采集MRI图像,获取扩散加权成像序列、T1加权DCE-MRI序列及T2加权快速自旋回波序列。DCE-MRI序列采集使用T1加权3D dynaViews动态增强扫描,参数如下:重复时间(repetition time,TR)4.43ms,回波时间(echo time,TE)1.82ms,反转角(flip angle,FA)10°,视野(field of view,FOV)360mm×360mm,切片数672,切片厚度1.5mm,矩阵:416×375;DCE-MRI序列共进行6次扫描,行蒙片扫描后以2ml/s的速度静脉注射造影剂(0.2mmol/kg),之后5次扫描均以间隔40s一次的方式进行。集成MRI数据为注射造影剂前、注射12min后采用多动态多回波(multiple dynamic multiple echo,MDME)序列采集,该序列包括2个TE和4个自动计算的饱和延迟;使用不同的TE和饱和延迟组合,每次产生8个实像和8个虚像,用于量化组织物理特性,包括纵向T1、横向弛豫时间T2和PD;MDME序列参数如下:TR 4470ms,TE 15.5/93.1ms,FOV 360mm×360mm,切片数30,切片厚度4mm,矩阵384×326,回波链长度16,加速因子2。

1.2.2  MRI图像分析  ①DCE-MRI:基于BI-RADS确定DCE-MRI序列的肿块病变类别。分别由3名放射科医生回顾性审查和评估入选的病变肿块中DCE-MRI的形态学特征和时间-信号强度曲线,选择早期信号增加最大的感兴趣区域进行分析,3名医生各自绘制用于确定时间-信号强度曲线模式的3个感兴趣区域后,将乳腺肿块分为BI-RADS 3类、4类或5类。其中,BI-RADS 3类(可能良性)为边缘光滑的圆形、椭圆形局灶性肿块,在DCE-MRI的延迟期未消失,亦未在DCE-MRI早期快速增强;BI-RADS 4类(怀疑异常)为不规则肿块,边缘光滑或不规则,在DCE-MRI延迟期出现洗脱效应,或在DCE-MRI延迟期无洗脱效应但在DCE-MRI初期快速增强;BI-RADS 5类(恶性可能性极高)为边缘呈毛刺状的不规则肿块,表现为DCE-MRI初期快速增强、延迟期消失及边缘增强。观察者间BI-RADS分类出现差异时,由3名观察者讨论解决,将3类肿块病变归为良性,4类、5类病变归为恶性。②集成MRI:使用集成MRI数据对T1、T2及PD进行定量评估。在集成T2加权图像上手动绘制感兴趣区域,尽可能多地保留病变边界内的异常,同時病变中心应包括在感兴趣区域中,软件自动计算获得注射造影剂前后乳腺病变的纵向弛豫时间T1、横向弛豫时间T2和PD(注射造影剂前:preT1、preT2、prePD,注射造影剂后:GdT1、GdT2、GdPD),并手动计算下列定量数据:△T1=preT1–GdT1,△T2=preT2–GdT2,△PD=prePD–GdPD,preT1/T2,GdT1/T2;最终取3名放射科医生绘制的感兴趣区域获得的平均定量值进行分析,并以此作为病灶良恶性的判断依据。③DCE-MRI联合集成MRI:结合DCE-MRI与集成MRI结果对病变良恶性进行诊断,若DCE-MRI中BI-RADS分类(3类3分,4类4分,5类5分)与集成MRI评分(良性0分,恶性1分)相加为5分或6分,则判定为恶性,若≤4分则为良性。肿块直径的定义为其在DCE-MRI上3个重新格式化平面中的最大直径(即矢状面、冠状面及横轴面),由3名放射科医生测量后取平均值。

1.3  统计学方法

使用SPSS 26.0统计软件处理数据。使用t检验或Mann-Whitney U检验比较病理检查良性与恶性病变的集成MRI计算结果,将有统计学意义的变量纳入二元Logistic回归进一步分析,并采用受试者操作特征曲线(receiver operator characteristic curve,ROC曲线)评估集成MRI对区分良恶性病变的最佳阈值及诊断效能。采用曲线下面积、敏感度、特异性、阳性预测率、阴性预测率比较3种不同方法诊断乳腺良恶性肿块的效能。P<0.05为差异有统计学意义。

2  结果

2.1  病理诊断结果及肿块大小

138例患者均通过空心针活检、麦默通旋切活检或手术获得标本,150个肿块中,恶性103个,其中非特殊型浸润性癌90个,导管内原位癌7个,黏液腺癌3个,其他3个;其余47个肿块均为良性,其中纤维腺瘤19个,导管内乳头状瘤12个,叶状肿瘤5个,纤维囊性变3个,局灶性纤维化3个,其他5个。中位肿块直径1.89cm(0.70~11.00cm)。

2.2  DCE-MRI的诊断结果

DCE-MRI判断20个肿块为BI-RADS 3类病变,经病理诊断均为良性;判断83个为BI-RADS 4类病变,经病理诊断56个(67.47%)为恶性,27个(32.53%)为良性;判断47个为BI-RADS 5类病变,经病理诊断均为恶性。

2.3  集成MRI的诊断结果

以病理学诊断结果为金标准,将良性与恶性病变的集成MRI定量数据进行单因素和多因素分析,确定用于预测乳腺良恶性病变的指标。单因素分析结果显示,恶性病变组的preT1、△T1及preT1/T2显著大于良性病变组(P<0.05),见表1。多因素分析结果显示,preT1是能明显区分乳腺良恶性病变的指标(P<0.05),见表2。ROC曲线显示,preT1预测乳腺良恶性病变的截断值为1244ms,预测95个肿块为恶性,其中13个(13.68%)病理学确诊为良性;预测55个肿块为良性,其中21个(38.18%)病理学确诊为恶性。

2.4  DCE-MRI+集成MRI、DCE-MRI及集成MRI的诊断效能比较

三种方法诊断乳腺良恶性肿块的敏感度、特异性、阳性预测率及阴性预测率见表3、表4;联合诊断的曲线下面积明显大于DCE-MRI及集成MRI(Z=4.951、3.584,P<0.05)。

3  讨论

DCE-MRI采用三维快速梯度回波技术,其通过较高的空间及时间分辨率動态观察病灶形态学变化和强化特征,并掌握肿瘤血流灌注情况,间接判断肿瘤良恶性,目前已广泛应用于乳腺良恶性肿块的诊断中[8]。刘迎春等[9]研究发现,基于MRI的BI-RADS 4a

类、4b类、4c类及5类病变中良性占比分别为20.19%、3.85%、0.96%及0.96%。而本研究中,有32.53%的BI-RADS 4类病变最终经病理学诊断为良性,比上述研究更高,可能是乳腺癌筛查人群不同导致。

本研究发现基于DCE-MRI对乳腺良恶性肿块进行诊断的敏感度为100.00%,明显高于其他两种方法,但特异性仅为42.55%,说明常用的MRI诊断方法易导致过多的良性病例被误诊。且目前大多数医院对乳腺BI-RADS 4类病变的处理方式较笼统,暂无个体化评估标准,部分良性病变难免因评估过度而被迫接受侵入性手术[10]。本研究也存在类似情况,说明该问题值得重视。但良性病变在常规乳腺MRI上难以解释,在不牺牲敏感度的情况下,很难通过进一步改进成像方法或技术分析获得更高的特异性及阳性预测率。因此,单独使用BI-RADS分类系统,DCE-MRI难以区分良恶性病变。

集成MRI是一种较新的定量MRI图像处理技术。研究表明,集成MRI尽管略微低估T1和T2弛豫时间,并略微高估PD值,但其足够准确,且可重复性及稳定性较高,可用于临床实践[11-12]。既往研究显示,恶性乳腺病变组织的T1值比正常组织长,且良性与恶性乳腺病变preT1值存在显著差异[13]。因此评估组织的固有物理特性(包括T1值),可能有助于区分乳腺病变的良恶性。但影响T1值量化的因素较多,包括扫描顺序、扫描参数、磁场强度等;且既往关于集成MRI的研究多以颅内疾病诊断、脑实质发育检测及骨关节疾病诊断等为主[14]。因此,需要进一步研究来阐明集成MRI对乳腺癌筛查的最佳分析方法和诊断效能。本研究中,恶性肿块的平均preT1值明显长于良性乳房肿块;多因素分析表明,preT1是使用集成MRI重要的定量值,可独立区分恶性和良性乳房肿块。而良恶性病变之间的T2值和PD值没有统计学上的显著差异。Zhang等[15]发现,T2值对乳腺癌诊断没有显著贡献。而preT1诊断乳腺良恶性肿块的曲线下面积为0.770,且特异性及阳性预测率比DCE-MRI更高,与DCE-MRI联合应用可能会获得满意的结果。

本研究进一步采用DCE-MRI+集成MRI进行联合诊断,结果发现联合诊断的曲线下面积明显大于DCE-MRI及集成MRI,可有效弥补DCE-MRI诊断特异性偏低的弊端,且阳性预测率也高于其他两种方法,说明联合诊断对乳腺良恶性肿块诊断具有一定应用价值,与Matsuda等[13]研究基本一致。但添加MDME序列获得集成MRI数据所需的扫描及后处理时间可能会长于常规乳腺MRI,后期有必要采用技术优化等方法缩短扫描及后处理时间,使MDME序列更适用于临床实践。

本研究存在的局限性:①本研究为回顾性研究,且样本量较少,集成MRI数据诊断乳腺良恶性肿块的截断值仍需要多中心大样本研究证实;②乳房MRI筛查通常在高危人群中进行,恶性风险明显高于使用传统乳腺X线筛查人群,可能存在选择偏倚;③本研究排除非肿块样增强病灶和小病灶,但其通常与激素刺激增加有关,恶性病变早期及良性病变均有可能,而目前尚无非肿块样增强病变的标准化分类方案,今后需继续分析集成MRI用于此类病灶的诊断价值;④由于各种限制,未将集成MRI计算出的定量值与传统方法获得的定量值进行比较,尚需进一步验证其准确性;⑤徐梦莹等[16]研究表明,preT2和prePD是乳腺恶性肿块诊断的独立预测因子,与本研究结论不一致,可能与不同中心患者差异、纳入标准不同及病例数量偏少有关,后期有待开展多中心、前瞻性、大样本研究以进一步证实本研究结论。

综上所述,DCE-MRI联合集成MRI能明显提高乳腺良恶性肿块的诊断准确率,避免非必要的侵入性手术。

[参考文献][1] 赫捷, 陈万青, 李霓, 等. 中国女性乳腺癌筛查与早诊早治指南(2021, 北京)[J]. 中华肿瘤杂志, 2021, 43(4): 357–382.

[10] 朱旭娜, 刘丽东, 苏丹柯, 等. 乳腺磁共振BI-RADS 4类病变恶性征象分析及Nomogram预测模型的构建[J]. 临床放射学杂志, 2020, 39(12): 2406–2410.

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