剪切波弹性成像在乳腺良恶性病变鉴别诊断中的价值

张倩倩，王学梅，李银燕，耿 晶，张义侠，李 响，康 姝

（中国医科大学附属第一医院超声科，辽宁 沈阳 110001）

乳腺癌的发病率逐年上升，如何准确的诊断乳腺癌已成为临床一个重要问题。触诊的硬度对于乳腺良恶性病变的鉴别诊断有着重要意义，但触诊具有个人主观性，如何客观地评估病灶的硬度成为近年来的研究焦点，弹性成像是新发展起来的一个超声技术，通过评估组织的弹性变化，实现组织弹性定量的研究，实时剪切波弹性成像（Shear wave elastography，SWE）通过计算剪切波的速度变化得到组织的弹性值，是定量的弹性技术，实现了声波下的触诊，客观地评价了病灶硬度。本研究采用SWE对乳腺病变的硬度进行分析得到病灶组织的弹性值，评价弹性模量值在乳腺良恶性病变鉴别诊断中的价值。

1 资料与方法

1.1 研究对象

收集我院乳腺外科2011年5月乳腺病变女性患者51例，共 67个病灶，年龄23～61岁，中位年龄43 岁，最大径 0.46～7.0 cm，平均（1.84±1.16）cm，所有患者都经手术病理证实。

1.2 仪器与方法

采用 AixPlorer（Supersonic shear imagine）剪切波弹性成像超声诊断仪，探头频率4～15 MHz。首先行乳腺二维超声检查，对乳腺病灶的二维声像图特征进行记录，然后切换至弹性成像模式，不施压，选取感兴趣区域（Region of interest，ROI）静置 3 s，测量弹性值，弹性值包括弹性平均值、最小值、最大值和标准差（SD）。同一病灶的ROI重复3次测量，取均值。将图像存入仪器。按照美国2003年BI-RADS分级标准[1]，将钼靶BI-RADS分级≤3作为良性，BIRADS分级≥4作为恶性，比较弹性模量值与BIRADS分级的准确性。

1.3 统计学处理

采用SPSS 17.0统计分析软件，计量资料以均数±标准差表示。计数资料采用χ2检验，组间比较采用t检验，绘制弹性模量值的受试者工作特征曲线（Receiver-operating characteristic curve，ROC 曲线），计算曲线下面积（Area under curve，AUC），取得最合适的诊断界值，绘制四格表，计算敏感度、特异度、准确度、阳性预测值、阴性预测值，与BI-RADS分级比较有无统计学意义，以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 病理结果

病理诊断乳腺良性病变49个，包括纤维腺瘤19个，纤维腺瘤伴乳腺增生症3个，乳腺病22个，乳腺病伴腺瘤样增生2个，乳腺病伴灶状脂肪坏死1个，导管内乳头状瘤2个；恶性18例，包括浸润性导管癌17个，导管内癌1个。

2.2 良恶性病变的弹性模量值

较硬的组织表现为红色，较软的组织表现为蓝色。纤维腺瘤（图1）表现为均匀的蓝色，浸润性导管癌（图2）出现了红色区域，表现为红黄蓝相间，对ROI测量得出乳腺良恶性病变的弹性平均值、最小值、最大值及SD，良恶性病变的平均值、最大值及SD差异均有统计学意义（P＜0.05），最小值差异无统计学意义（表1）。

2.3 弹性模量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、阴性预测值

弹性平均值及最大值诊断乳腺良恶性病变的ROC 曲线 AUC 分别为 0.814、0.908（表 2），弹性最大值评价乳腺良恶性病变的准确性高于平均值（图3，4）。应用ROC曲线分析获得乳腺良恶性病变的弹性平均值及最大值的诊断界值，当弹性平均值采用40.2 kPa作为参考值时，即平均值≤40.2 kPa时诊断为良性病灶，＞40.2 kPa时诊断为恶性病灶；当弹性最大值采用58.79 kPa作为诊断参考值时，即最大值≤58.79 kPa时诊断为良性病灶，＞58.79 kPa时诊断为恶性病灶，分别得出诊断敏感度、特异度、准确度、阳性预测值、阴性预测值（表3）。

图1 乳腺纤维腺瘤。病灶表现为均匀的蓝色。图2 乳腺浸润性导管癌。病灶出现了红色区域，表现为红黄相间。Figure 1.Breast fibroadenoma.The lesion showed homogeneous blue.Figure 2.Breast invasive ductal carcinoma.Red spots appeared in the lesions,showed area of red and yellow.

Table 1 The mean,minimum,maximum and standard deviation(SD)of elasticity value for benign and malignant breast lesions

Table 2 The area under the curve(AUC)of the mean and maximum elasticity value

Table 3 The sensitivity,specificity,accuracy,positive predictive value and negative predictive value of the mean,maximum elasticity value and BI-RADS classification

2.4 弹性模量值与钼靶BI-RADS分级比较

本组病灶中钼靶BI-RADS分级≤3有37个，BI-RADS分级≥4有30个，与病理结果对照，得出钼靶BI-RADS分级的敏感度、特异度、准确度、阳性预测值、阴性预测值（表3），弹性最大值的诊断准确性比BI-RADS分级高，弹性平均值的特异度、准确度及阳性预测值比BI-RADS分级高，由此看出弹性平均值及最大值对于乳腺良恶性病变的鉴别诊断有较高的价值。

3 讨论

触诊的硬度对于乳腺良恶性病变的鉴别诊断有着重要意义，但触诊具有个人主观性，如何客观地评估病灶的硬度成为近年来的研究焦点，而弹性成像正是利用高新技术实现了声波下的触诊，客观地评价病灶的硬度。1991年Ophir等提出“弹性成像”的概念，是对组织施加一个激励，在弹性力学或生物力学物理规律作用下，组织产生位移、应变或速度分布的响应，经过处理，从而反映弹性模量等力学属性的差异。但目前的弹性成像技术大部分为半定量的测量方法，本研究采用的是SWE技术，该技术通过测量组织的密度获得杨氏模量即组织的弹性值，为定量的测量方法。SWE不同于传统超声，不仅实现了声波下的触诊，同时获得了组织弹性的绝对值，克服了传统半定量弹性成像的主观性，而且具有重复性，是一种新的弹性量化技术[2-5]。

文献报道[6]乳腺病变的弹性值由大到小的顺序是：浸润性导管癌＞腺病＞腺病伴纤维腺瘤形成或导管内乳头状瘤＞纤维腺瘤＞腺体＞脂肪，本组病灶恶性的平均值和最大值分别是（59.05±36.19）kPa、（108.72±45.17）kPa，乳腺病的平均值及最大值分别是（23.80±10.67） kPa、（31.14±15.35） kPa，纤维腺瘤的平 均值 及 最 大 值分别是 （20.13±12.3）kPa、（28.31±17.08）kPa。一般来说，良性病灶比正常的乳腺组织硬，比恶性病灶软[7]，但是也有软的恶性病灶，比如髓状的、黏蛋白状的、乳头状的及坏死的浸润性导管癌；也有硬的良性病灶，比如脓肿周围的炎症、手术疤痕、放射疗法导致的皮肤增厚等[8]。本组乳腺良恶性病灶的弹性模量值均低于国外文献[9]，其原因可能与中西方乳腺组织结构差异有关[10]。研究中发现恶性病灶的最硬区域大多数位于病灶的周围而不是病灶的中心[11]，有学者认为这可能代表了导管原位癌（DCIS）的癌周硬度，也有学者认为这与乳腺癌的纤维成形反应有关，另有认为与乳腺癌的浸润性生长有关[12-13]。

弹性平均值及最大值诊断乳腺良恶性病变的ROC曲线下面积分别为0.814、0.908，表明弹性最大值诊断乳腺良恶性病变的准确性较高，当弹性平均值以40.2 kPa作为诊断界值时，有一定的漏诊率，但误诊率较低；当弹性最大值以58.79 kPa作为诊断界值时，漏诊率及误诊率均较低。虽然已有文献报道平均值及最大值可以为乳腺良恶性病变的鉴别提供诊断依据[10-11]，但国内尚没有对SD诊断价值的报道，在本组研究中良恶性病变的SD差异有统计学意义，提示SD同样也可为乳腺良恶性病变的鉴别诊断提供帮助，因为内部回声是否均匀是诊断乳腺良恶性病变的一项重要指标，而SD是对感兴趣区回声是否均匀的评价指标，SD越大，表示回声越不均匀，恶性的可能性越大[11]，这预示在今后的研究中要综合弹性平均值、最大值和SD来鉴别诊断乳腺良恶性病变。

乳腺钼靶X线摄像是病人的常规检查，在临床中广泛应用，准确性较高，但国内尚没有文献对弹性模量值与BI-RADS分级准确性做比较，从本研究可以看出弹性最大值的诊断准确性比BI-RADS分级高，弹性平均值的特异度、准确度及阳性预测值比BI-RADS分级高，这提示在临床中结合弹性成像可以减少乳腺病变的漏诊率及误诊率，减少乳腺病人的随访及活检，为病人减轻痛苦。但是本研究例数有限，有待于扩大样本量进一步研究。未来，SWE将逐渐应用在临床中，可以为临床乳腺良恶性病变的鉴别诊断提供帮助，提高乳腺良恶性病变的诊断准确性。

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