数字乳腺断层融合成像技术对乳腺癌诊断价值的分析

李 琪，王 慧，闫 赟

（扬州市江都人民医院影像科 江苏 扬州 225200）

乳腺癌是严重威胁女性健康和生命的恶性肿瘤，其发病率呈逐年上升趋势，正迅速成为我国女性主要死亡的病因之一。目前在国内全数字化乳腺摄影（fullfield digital mammography，FFDM）是诊断乳腺癌最常用的方法。数字乳腺断层融合成像技术（digital breast tomosynthesis， DBT）是一种新的成像技术，在乳腺疾病诊断中具有突出的作用，目前该技术尚未在国内广泛应用[1]。本次回顾分析我院诊治的70 例（73 个病灶）乳腺癌患者资料，通过分组比较单纯FFDM 与FFDM 联合DBT两种检查方式对病灶BI-RADS 分类与病理结果的符合率，分析DBT 对乳腺癌的诊断价值。

1 资料与方法

1.1 一般资料

以2019 年1 月1 日 到2019 年12 月31 日 在 我 院 行双侧乳腺FFDM 检查、患侧乳腺DBT 检查、并经手术或穿刺活检病理证实的70 例乳腺癌病为材料。69 例为女性，1 例为男性，年龄在42 ～85 岁，1 例为双侧乳腺病灶，2 例为病侧乳腺双病灶，共73 个病灶，其中浸润性导管癌59 个；导管内癌5 例，其中两例伴局灶性浸润；导管内乳头状瘤伴局灶导管内癌2 例；乳头状导管内癌2 例，其中1 例伴局灶性导管内癌；实性乳头状癌2 例，其中1例局灶见黏液癌；浸润性小叶癌1 例；黏液癌1 例；乳腺Paget，s 病1 例。

1.2 检查方法

1.2.1 使用西门子Mammomant inspiration 数字乳腺X 线机，每例病例完成双侧乳腺FFDM 及患侧乳腺DBT 检查，FFDM 和DBT 均采用常规体位：头尾位（craniocaudal， CC）和内外斜位（mediolateral oblique， MLO），部分患侧乳腺摄影选择2D+TOMO 检查模式，即获得患侧FFDM图像后机器自动跳转，在同一体位下、同一压迫条件下完成DBT 的图像采集。

1.2.2 对病灶评估分类使用美国放射学会（ACR）推荐的2013 年第五版乳腺X 线摄影的乳腺影像报告与数据系统（breast imaging reporting and data system，BIRADS）。在不知病理结果的情况下由两名乳腺影像诊断方向的高年资主治医师独立阅读这70 例病例图像，首先阅读FFDM 图像给出一组病灶BI-RADS 分类，间隔两周后阅读FFDM+DBT 图像再给出一组病灶BI-RADS 分类。如果两名医生对某一病例评估分类不一致，请乳腺影像诊断方向副主任医师阅片后再对病灶分类。设定BI-RADS 分类为 4B、4C、5 与病理结果相符，0、1、2、3、4A 与病理结果不相符。

1.2.3 分成四组比较FFDM、FFDM+DBT 这两种检查方式对73 个乳腺癌病灶BI-RADS 分类与病理结果符合率，回顾分析DBT 在诊断乳腺癌中的价值。四组分别是全部病例组、钙化灶组、非钙化灶多脂肪乳腺组、非钙化灶少脂肪乳腺组。全部病例组入组病例为回顾分析的所有病例；钙化灶组入组病例为常见影像征象中含有可疑恶性钙化的乳腺癌病灶，病例腺体类型不限；非钙化灶多脂肪乳腺组入组病例为常见影像征象中不含可疑恶性钙化且病例腺体类型为脂肪型和少量纤维腺体型；非钙化灶少脂肪乳腺组入组病例为常见影像征象中不含可疑恶性钙化且病例的腺体类型为不均匀致密型和极度致密型。

1.3 统计学分析

数据统计分析应用SPSS17.0 统计软件，组间比较采用χ2检验，P＜0.05 时差异有统计学意义。

2 结果

2.1 全部病例组70 例乳腺癌病例中1 例为双侧乳腺病灶，2 例为病侧乳腺双病灶，共73 个病灶。FFDM 与FFDM+DBT 两种检查方式对73 个病灶BI-RADS 分类：FFDM为4 个0、3 个3、12 个4A、21 个4B、8 个4C、25 个5，；FFDM+DBT 为1 个0、1 个3、1 个4A、8 个4B、16 个4C、46 个5。分类与病理结果相符：FFDM 是54 例，FFDM+DBT是70 例。两者对全部病例组病灶BI-RADS 分类与病理结果符合率分别为73.8%（54/73）和95.9%（70/73），χ2=13.7，P＜0.005，两者差异具有统计学意义（P＜0.05）。对全部病例组73 个病灶，FFDM+DBT 对诊断乳腺癌的准确率明显高于FFDM。

2.2 70 例乳腺癌病例中，钙化灶组为常见影像征象中包含可疑恶性钙化灶的26 例病例27 个病灶，FFDM 与FFDM+DBT 常见影像征象表现见表1。27 个病灶BI-RADS 分类：FFDM 为1 例4A、8 例4B、3 例4C、15 例5，分类与病理结果相符26 例；FFDM+DBT 为6 例4C、21 例5，分类与病理结果相符27 例。两者分类与病理结果符合率分别为96.3%（26/27）和100%（27/27），χ2=1.01，0.25 ＜P＜0.5，两者差异没有统计学意义（P＞0.05）。两种检查方式对诊断钙化灶组乳腺癌准确率没有明显差异。

2.3 非钙化灶多脂肪乳腺组为14 例病例，其中1 例为双侧乳腺各一病灶，1 例患侧乳腺双病灶，共计16 个病灶。FFDM除1个病灶表现为阴性、1个病灶为乳头轻度增大，主要影像征象为14 个肿块。FFDM+DBT 除1 个病灶表现为乳头轻度增大，主要影像征象为肿块14 个，局灶性非对称1 个。对病灶BI-RADS 分类，FFDM 为2 个0、1 个4A、6 个4B、7 个5；FFDM+DBT 为1 个0、1 个3、3 个4B 类、1 个4C、10 个5。分类与病理结果相符：FFDM 是13 例，FFDM+DBT 是14 例。本组BI-RADS 分类与病理结果符合率分别为81.3%（13/16）和87.5%（14/16），χ2=0.74，0.25＜P＜0.5，两者差异没有统计学意义（P＞0.05）。对非钙化灶多脂肪乳腺组16 个病灶，两种检查方式诊断乳腺癌准确率没有明显差异。

表1

表2

2.4 非钙化少脂肪乳腺组30 例病例均为单病灶，共计30 个病灶。FFDM 和FFDM+DBT 两者常见影像征象表现如表2。此组病灶BI-RADS 分类：FFDM 为2 个0、3 个3、10个4A、7 个4B、5 个4C、3 个5；FFDM+DBT 为1 个4A、5 个4B、9 个4C 类、15 个5 类。分类与病理结果相符：FFDM 是15 例，FFDM+DBT 是29 例。两者分类与病理符合率分别为50%（15/30）和96.7%（29/30），χ2=16.7，P＜0.005，两者差异有统计学意义（P＜0.05）。FFDM 结合DBT，对非钙化少脂肪乳腺组30 个乳腺癌病灶诊断准确率明显高于FFDM。

3 讨论

目前在国内FFDM 是诊断乳腺癌最常用的方法，而这种检查方法的敏感性和特异性是随着乳腺致密程度的增加而降低的。研究表明，我国乳腺癌发病年龄较西方发达国家年轻化约10 年和女性乳腺偏小且致密特点，限制了FFDM 诊断的准确率，单纯乳腺X 线检查易漏诊[2]。与本次回顾分析全部病例组病例，单纯FFDM 检查对全部病例组分类与病理符合率仅为73.9%，FFDM 对乳腺癌的诊断存在一定的限制。

DBT 重组获取的三维（3D）图像，可减少病变和正常腺体组织的重叠，从而提高病灶的可见度和检出率[3]。FFDM+DBT 对全部病例组的分类与病理符合率为95.9%，大大提高了诊断乳腺癌的准确率。DBT 摄影消除组织重叠，提高了乳腺病变的检出及肿块边缘的显示，增加例诊断医师对乳腺病变诊断的自信度，尤其是对致密型腺体背景下的非钙化病灶形态（如肿块伴毛刺、结构扭曲）的评估具有重要价值[4]。回顾分析可见，FFDM 结合DBT 提高了诊断乳腺癌的准确率，主要体现在对非钙化灶少脂肪乳腺组病例的诊断。结合DBT 提高病灶特征如肿块密度为高密度、形态为不规则、边缘为模糊、小分叶及星芒的显示率，减少假阴性；提高FFDM 为非对称病灶真实影像表现，部分病例结合DBT 检查为典型恶性肿块，部分病灶内见多个大小不等、边缘不清的结节；提高了结构扭曲病灶中白星显示率。DBT 对非钙化灶少脂肪乳腺组病灶内部特征的显示能力，提高了诊断乳腺癌的准确性，同时提高BI-RADS 分类为4C、5 的数量，增加了诊断乳腺癌的信任度。

有学者认为DBT 的诊断优势主要针对致密型背景下的非钙化性病变，而对钙化性病变诊断没有明显优势，对钙化灶病变的诊断仍需要结合常规FFDM 的2D 图像[5-6]。DBT的薄层图像不利于钙化数量及分布的观察，本次回顾分析钙化灶组病例中25 例可疑恶性钙化均依据FFDM 所见。多脂肪少腺体背景下对病灶主要影像征象不构成组织重叠、遮盖。本次回顾分析，对钙化灶组、非钙化多脂肪乳腺组的病例，两者诊断准确率没有明显差异，但结合DBT 图像，对钙化灶组非钙化病灶真实的影像表现的显示具有同样重要价值，提高BI-RADS 分类为4C、5 的数量，增加了诊断乳腺癌的信任度。

4 结论

FFDM 联合DBT，总体上提高了乳腺癌的诊断准确率，DBT 对乳腺癌的诊断价值主要体现在对不含有可疑恶性钙化且腺体类型是ACR c、ACR d 少脂肪致密型乳腺的乳腺癌，正是这类病灶限制了FFDM 诊断乳腺癌的准确率。DBT在一定程度上消除了FFDM 诊断乳腺癌的限制性，提高了诊断准确性，对诊断乳腺癌具有重要的价值。