超声BI-RADS联合超声弹性成像对乳腺肿块的诊断价值

洪敏,李云亭,侯春杰

(1.磐安县人民医院 超声科,浙江 金华 322300;2.浙江省人民医院 超声科,浙江 杭州 310014)

超声BI-RADS联合超声弹性成像对乳腺肿块的诊断价值

洪敏1,李云亭1,侯春杰2

(1.磐安县人民医院 超声科,浙江 金华 322300;2.浙江省人民医院 超声科,浙江 杭州 310014)

目的:探讨乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)与超声弹性成像(UE)以及两者联合使用对乳腺肿块的诊断价值.方法:选取2014年1月至2015年12月间就诊的125例乳腺肿块患者,共乳腺肿块142个,对所有肿块进行超声BI-RADS分类,并进行UE检查,以病理结果作为诊断金标准,观察两者单独应用及联合应用的敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值和准确率.结果:本研究共142个病灶,其中经病理证实良性病灶81个,恶性病灶61个.UE三分法诊断结果显示,良性与恶性乳腺病灶的UE评分差异具有统计学意义(P<0.05),UE诊断恶性病灶的灵敏度为78.69%,特异度为81.48%,阳性预测值为83.54%,阴性预测值为76.19%.BI-RADS分类诊断结果显示,良性与恶性乳腺病灶的分类差异具有统计学意义(P<0.05),BI-RADS分类诊断恶性病灶的灵敏度为72.13%,特异度为77.78%,阳性预测值为70.97%,阴性预测值为78.75%.传统超声BI-RADS分类基础上结合UE进行调整,2种方法均与调整前结果进行比较,差异具有统计学意义(P<0.05).结论:UE三分法可以提高BI-RADS分类对乳腺肿块良、恶性病灶诊断的敏感性、特异性.

乳腺;超声BI-RADS分类;超声弹性成像

乳腺癌是目前临床发生率较高的恶性肿瘤之一,早期诊断和治疗可改善预后[1].目前诊断乳腺肿块的主要方法有彩色多普勒超声检查、钼靶X线、CT及MRI等.本研究选取125例乳腺肿块患者的142个乳腺病灶,对其行超声乳腺影像报告和数据系统(breast imaging reporting and data system,BI-RADS)分类和超声弹性成像(ultrasound elastography,UE)检查,以术后病理结果作为诊断标准,研究2种方法单独应用及联合应用对乳腺肿块的诊断敏感性、特异性和准确率.

1 对象和方法

1.1 对象 收集2014年1月至2015年12月在磐安县人民医院就诊的125例乳腺肿块患者,均为女性,年龄23~71岁,平均(48.3±8.3)岁,共检出142个肿块.肿块直径为4~15 mm,平均(10.21±2.98)mm,其中4~10 mm的肿块105个,11~15 mm的肿块37个.均经手术病理证实,对所有肿块超声表现与病理结果进行回顾性分析.纳入标准:①所有患者均为初次超声检查发现乳腺肿块;②均无乳腺手术史及化疗、放疗史;③既往无心脑肝肾等实质器官肿瘤并伴发转移者;④无精神异常者;⑤所有患者均签署知情同意书并配合本次研究,本研究内容及过程经本院医学伦理委员会批准并全程监督.

1.2 仪器和方法 采用日立二郎神和飞利浦IUElite彩色多普勒超声诊断仪,探头频率6~13 MHz.对所有患者行普通超声扫描,查找病灶位置,计量病灶直径,再进一步行彩色多普勒超声检查,观察病灶位置的血液供应状态;再行UE检查,根据病灶的大小合理调节感兴趣区域(region of interest,ROI)范围,图像中央内包含病灶,采用正确的加压方法,压力与压放频率综合指标采用2~4,通过对弹性图像的综合分析,给出ROI的弹性评分[2].超声图像分析以2013年美国放射学会的BI-RADS第二版为标准.普通超声检查按照肿块形态是否规则、方位是否平行、边缘是否光整、内部回声情况、后方回声是否增强或衰减、肿块内外有无钙化灶、血供范围等进行分类,评分标准良性为1~3类,恶性为4~5类.按照UE的5种评估方法对BI-RADS分类进行调整,即以肿块的质地软硬划分为质软、质中、质硬[3-4].超声弹性图参照文献[5]报道的改良5分评分标准,弹性评分1~3分为质软或质中,弹性评分4~5分为质硬[5].传统超声BI-RADS分类基础上参照UE进行调整分类方法:①质硬调升一级,质软/中调降一级;②质硬上调一级,质软/中保持不变.以上图像分析、UE评估及BI-RADS分类均由2名经验丰富的超声医师独立完成,采用双盲法,结果不一致的由2人商讨后取得统一.

1.3 统计学处理方法 采用SPSS19.0统计软件建立数据库并进行统计分析.计量资料以表示;计数资料以率(%)表示,组间比较采用χ2检验及连续性校正公式.P<0.05为差异有统计学意义.

2 结果

2.1 病理学结果 本研究中125例患者共142个病灶,其中良性病灶81个(其中直径4~10 mm的病灶56个、10~15 mm的病灶25个),恶性病灶61个(其中直径4~10 mm的病灶49个、10~15 mm的病灶12个).恶性病灶中,乳腺浸润性导管癌31个,乳腺浸润性小叶癌10个,导管内乳头状癌7个,乳腺髓样癌2个,炎性乳腺癌3个,乳腺黏液癌4个,混合癌4个.良性病灶中,纤维腺瘤26个,乳腺纤维囊性腺病16个,导管内乳头状瘤15个,乳腺囊肿10个,乳腺叶状肿瘤7个,肉芽肿性乳腺炎5个,乳腺脂肪瘤2个.

2.2 传统超声BI-RADS分类法诊断乳腺良恶性肿块的价值 经病理证实的良性与恶性乳腺病灶的BIRADS分类结果和各项超声特征检出率的差异具有统计学意义(P<0.05).恶性病灶中,形态欠/不规则占77.05%,不平行位(病灶长轴与人体长轴不平行)占11.48%,边缘不光整占73.77%,低回声占88.52%,后方回声衰减/混合性占39.34%,有钙化占37.70%,内部或边缘区血供占68.85%,弹性质硬占78.69%,见表1.

2.3 传统超声BI-RADS结合UE调整分类后比较 经病理证实的良性与恶性乳腺病灶的UE评分差异具有统计学意义(P<0.05),恶性质硬诊断性灵敏度为78.69%,特异度为81.48%,阳性预测值为83.54%,阴性预测值为76.19%.传统超声BI-RADS分类基础上结合UE进行调整(见图1-2),方法一:质硬病灶BI-RADS分类上升一级,质软/中病灶下降一级;方法二:质硬病灶BI-RADS分类上升一级,质软/中病灶保持不变.与调整前单独应用BI-RADS分类法诊断结果进行比较,BI-RADS分类与UE联合诊断法对恶性病灶的诊断效能更高,差异具有统计学意义(P<0.05),见表2.

3 讨论

超声诊断乳腺良性或恶性病灶主要是根据其形态、边缘、内部回声、钙化等进行综合评判[5].超声BI-RADS分类通常认为1~3类为良性病灶,4~5类者为恶性高度怀疑病灶,建议手术切除或行病理活检[6].因乳腺病变组织成分比较复杂,通常具有一定叠加,从而增加了普通超声图像上诊断良恶性的难度.

表1 良、恶性乳腺肿块超声BI-RADS描述术语的差异性比较(n)

图1 右乳腺低回声肿物,手术病理为纤维腺瘤形成

图2 左乳腺低回声肿物,手术病理为浸润性导管癌

表2 142例乳腺肿块超声BI-RADS分类调整后结果(n)

有研究表明UE对乳腺病灶的诊断准确率显著高于传统超声检查方法[7].UE采用生物组织弹性信息对疾病进行诊断,根据恶性病变弹性系数高于正常腺体或良性病变的特征,为乳腺病变良恶性的鉴别提供诊断依据.UE对乳腺良恶性肿瘤的诊断和鉴别诊断具有较好的应用价值,但其仍具有一定的漏诊率与误诊率,故需寻求更为准确的乳腺病变诊断方法.

本研究将UE和超声BI-RADS分类标准联合应用,研究二者联合的方法对乳腺小肿块的灵敏度和特异度等指标[8].有研究[9]认为UE联合BI-RADS分类对乳腺肿块的良恶性鉴别诊断均有较高的灵敏度和特异度.本研究结果中根据UE对超声BI-RADS进行调整后的灵敏度和特异度较调整前均提高,与上述研究资料结果相符.本研究采用UE并按照第二版BI-RADS中三分法对乳腺肿块的BI-RADS分类做出调整[10].如果常规超声显示乳腺肿块为恶性,且当三分法为质软/质中时,可对改正超声诊断的阴性预测值的作用加大.乳腺病灶在常规超声诊断为恶性的情况下,UE三分法显示为质硬,则对乳腺恶性的诊断准确度较高[11].

本研究中常规超声及BI-RADS指标分类对乳腺肿块诊断灵敏度均较低,可能和恶性肿块的超声图像表现不典型、良恶性肿块间征象重叠以及恶性征象的发生率偏低有关,但其特异度较高,证明了上述征象在乳腺癌中发生率高于良性肿块.

综上所述,UE三分法对BI-RADS分类调整可有效提高乳腺肿块良、恶性病变诊断灵敏度、特异度等指标.

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(本文编辑:赵翠翠)

The value analysis of ultrasound BI-RADS combined with ultrasound imaging in the diagnosis of breast masses

HONG Min1, LI Yunting1, HOU Chunjie2.
1.Department of Ultrasonography, Pan'an County People's Hospital, Jinhua, 322300; 2.Department of Ultrasonography, Zhejiang Provincial People's Hospital, Hangzhou,310014

Objective:To investigate the value of the breast imaging reporting and data analysis system (BIRADS) combined with ultrasonic elastography (UE) in the breast masses diagnosis.Methods:142 breast tumors were collected from125 cases of patients with breast tumors from January 2014 to December 2015, then we classified all breast masses by the ultrasonic BI-RADS, and had a ultrasound elastography (UE) examination, which the pathological results were used as the gold standard for diagnosis, to study the sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value and accuracy rate of two methods single-handed and combined application.Results:There were 142 lesions in this study, of which 81 were benign lesions and 61 were malignant lesions. UE three law diagnosis results show that statistically significant differences in UE scores between benign and malignant breast lesions (P<0.05), the sensitivity of UE in diagnosis of malignant lesions was 78.69%, the specificity was 81.48%, the positive predictive value was 83.54%, the negative predictive value was 76.19%. BIRADS classification results showed statistically significant differences in classification of benign and malignant breast lesions (P<0.05), the sensitivity of diagnosis of malignant lesions in BI-RADS classification was 72.13%,the specificity was 77.78%, the positive predictive value was 70.97%, the negative predictive value was 78.75%.On the basis of traditional ultrasonic BI-RADS classification combined with UE adjustment, the 2 methods were compared with the pre adjustment results, the difference was statistically significant (P<0.05).Conclusion:UE score method can improve the sensitivity and specificity of BI-RADS classification for diagnosis of benign and malignant breast lesions.

breast; ultrasound bi-rads classification; ultrasound elasticity imaging

R445.1

B

10.3969/j.issn.2095-9400.2017.10.014

2016-10-11

浙江省科技厅公益项目(2017C33097);磐安县科技

计划项目(2016-15).

洪敏(1981-),男,江西抚州人,副主任医师.