RSNA2019乳腺影像学

詹晨奥，胡益祺，杨真露，霍敏，艾涛，夏黎明

2019年RSNA年会上，乳腺影像学研究依旧是其重点内容。本文将按照不同检查手段进行相关介绍。

乳腺X线检查

1.钼靶

钼靶作为乳腺筛查工具，广泛应用于临床。人工智能(AI)是钼靶相关研究的热点内容。Ha等针对深度学习(DL)图像重建进行研究，证实了使用新DL算法进行图像重建能明显降低钼靶的辐射剂量。Burnside等开发了基于乳腺钼靶预测微钙化的AI算法。Marasinou等利用机器学习量化微钙化的分布和形态以提高乳腺癌的预测。Mutasa等利用卷积神经网络(CNN)算法成功鉴别乳腺钼靶中的单纯乳腺导管内不典型增生(ADH)和乳腺导管原位癌(DCIS)。Gastounioti等证实DL获得的乳腺钼靶表型可显示乳腺实质结构的种族差异。Lee等、Watanabe等及Mark等再次证实了AI对临床实践的指导作用及巨大潜力。Kim等证实使用AI筛查钼靶时，可提高检出率并减少假阳性率。Nam等证实了DIB-MMG作为从钼靶影像中得到的标志物，可在术前评估肿瘤浸润性，且Kim等通过实验表示DIB-MMG可作为早期诊断乳腺癌的有效诊断工具。Dembrower等使用开发的AI算法，进行乳腺钼靶癌症的检测和风险评估。

钼靶还可进行乳腺密度的评估。Rhodes等对美国女性关于乳腺密度的认知进行调查，证实了乳腺密度的重要性。而Kim等建立了可量化乳腺密度的DL模型，对131468张乳腺钼靶影像进行分析，证实该模型可指导临床医生的工作。Melissa等研究证实，隆胸女性的推移植入物的平均腺体量通常高于全植入物的平均腺体量。

2.数字化乳腺断层摄影

数字化乳腺断层摄影(DBT)是一种准三维成像技术，其诊断准确性高于钼靶，可以提高乳腺癌的检出率，减少误检率。因为其广为人知的优势，DBT正迅速成为美国和世界各地的标准诊断方法。Sona等在大型学术肿瘤中心进行的DBT研究证实，DBT可显著降低召回率，同时保持癌症检出率和阳性预测值。自DBT诞生以来，最佳角度的讨论一直是热点。Plaunova等初步研究比较了两种具有不同角度范围的DBT系统，研究结果表明广角DBT比窄角DBT更容易显示肿块型病灶和结构扭曲，同时能够减少召回率和假阳性，通过较少的成像更快速地诊断病变。而窄角DBT能较好地显示钙化灶。 对于DBT而言，庞杂的图像数据给放射科医生带来了较重的负担，使医生的阅片效率显著降低，为此，Doganay等建立了一种DL模型，该模型可对DBT图像进行预读片，有效识别出DBT图像中的可能诊断，减轻医生负担。同时，Gilboa等也开发了一种正常与未定的二分类器，其研究结果证明了AI在减少医生工作量方面的潜力。Lee等研究了基于DL技术从DBT数据中获取的DIB-DBT，结果表明DIB-DBT可实际用作DBT中乳腺癌筛查的有效诊断支持工具。Son等可通过从DBT中提取的影像学特征来预测乳腺癌的分子亚型。如今，DBT引导的真空辅助乳腺活检也是热点问题。Wang等通过研究表明，与常规立体定向真空辅助活检相比，DBT引导的真空辅助活检可以活检更多的非钙化病变，因为它不仅可以靶向钼靶上检测的钙化病变，还可以靶向仅在DBT上可见的非钙化病变。

3.对比增强乳腺X线成像

对比增强乳腺X线成像(CESM)有助于识别标准乳腺X线成像中的不确定结果。Amanda等对63名患者共105个被评为BIRADS 4/5的病灶进行CESM检查及活检，结果表明CESM中不强化病灶预示着较好的病理结果，证实CESM可确切地将一些可疑病灶降为BIRADS 3，同时提高了潜在恶性病变的检出率。有人提出CESM可替代MRI作为乳腺癌筛查和分期的方法，因此CESM与MRI的比较研究方面，也有较多成果。Schrading等通过对53名MRI发现BIRADS 4级病灶的女性患者进行分析，结果未能证实CESM的高敏感性和特异性。Maria等对CESM与MRI的影像组学分析潜力进行研究，证明CESM在激素受体状态和等级方面与MRI具有相似的准确度。Hwang等通过实验表明CESM对DCIS特别是非钙化DCIS的检测能力与MRI相似。Bernardi等通过实验表明，CESM尽管在评估治疗完全缓解时显示出一些局限性,但是其在新辅助化疗评估肿瘤大小和治疗应答方面与MRI相似。

Bicchierai等证实了CESM在术前乳腺癌分期中的高诊断性。Abdelhameed等证实了CESM可以准确评估新辅助化疗患者残留病灶的范围，在三阴性乳腺癌和HER2高表达乳腺癌中,CESM测量的大小与病理结果的相关性更高。

由上述可知，CESM具有很高的临床应用价值，然而CESM需要两次采集，剂量问题是个关键。而Herk等通过实验证明光谱法与KES成像技术均可在维持图像质量的前提下，减少应用剂量。Clauser等通过实验评估了低剂量对比增强乳腺X线成像(L-CESM)对常规影像学可疑妇女的诊断性能，其结果显示出高敏感性和准确性，同时还具有增加特异性和阳性预测值的潜力。

乳腺CT

乳腺CT是一种乳腺检查的手段，但因其射线量大，以及乳腺组织结构对射线极其敏感，导致相关研究一直较少，大部分研究重点在于减少辐射剂量方面。Fu等的研究结果表明，DL驱动的稀疏视图重建减少辐射剂量是可行的，证实了DL驱动的稀疏视图重建在降低乳腺CT辐射剂量以使其达到适合乳腺癌筛查水平方面具有潜在可能性。Park等对低剂量灌注CT进行研究。他们纳入257例患者共771个病灶，通过对俯卧位低剂量CT灌注进行研究，来预测淋巴结状况、肿瘤等级、肿瘤大小、雌激素受体、孕激素受体、HER2、Ki67和癌症分子亚型。该研究结果表明，使用低剂量灌注CT进行影像组学分析对于预测浸润性乳腺癌的预后生物标志物是一种有效的非侵入性工具。Hiroshi等则对CT淋巴系统造影术进行了研究。众所周知，术中前哨淋巴结(SLN)活检可能导致手术时间延长或手术治疗方案的改变，因此术前鉴别有无SLN转移十分重要。但目前还没有十分有效的检查方法。Hiroshi等通过计算机辅助分析CT淋巴系统造影术(CTLG)以研究乳腺癌术前有无SLN转移。他们纳入100例患者，包括45例转移者，55例未转移者，通过支持向量机利用筛选出的6个客观特征进行SLN的评估。结果显示敏感度为97.8%(44/45)，特异度为98.2%(54/55)，阳性预测值为97.8%(44/45)，阴性预测值为98.2%(54/55)，AUC为0.972。该研究证实了通过计算机辅助方法分析CTLG以预测SLN是否转移是可行的。

乳腺超声

1.常规超声

超声具有无创、快捷等优点，能清楚显示乳腺各层软组织及内部结构，相邻组织的改变，能较好地显示肿块的形态、位置及结构。由于无辐射性，适用于任何年龄女性患者的乳腺检查，可作为X线的补充检查。Chorev等、Chang等对乳腺超声进行了研究。他们将超声作为补充性检查加入筛查中，其研究结果均表明补充性超声检查可增加乳腺癌筛查的敏感性和癌症检出率，但降低了活检阳性率。同时Chorev等的研究结果还表明在超声基础上，增加临床数据可以提高特异性，减少不必要的活检。Destounis等研究补充性乳腺超声对不同危险分级女性的意义。结果表明在一般风险的患者中，乳腺超声可提高癌症检出率，但是检出率低于高风险患者。说明一般风险女性的乳腺筛查方案仍需要不断优化，且超声确实可以作为X线筛查的有效补充。AI在超声应用方面也展现了较多的成果。Sim等开发了一种基于超声影像组学的分类器并对其进行评估，结果表明该分类器确实可以在超声检查上将叶状肿瘤与纤维腺瘤区分，防止不必要的切除创伤。Berg等通过研究表明基于AI辅助的CADx能显著提高放射科医生的敏感性和特异性。Kim等与Sooyeon等的研究结果亦证明了计算机辅助定量系统(S-DetectTM)在影像诊断方面的巨大潜力。Li等的研究证明了超声的影像组学特征具有区分是否有侵略性生物学特征的三阴性乳腺癌的潜力。他们还通过实验表明三阴性乳腺癌的超声变化受转录组分子亚型的影响，并有可能预测预后。

2.剪切波弹性成像

剪切波弹性成像(SWE)是一种能评估组织硬度的超声技术。Huang等对SWE是否可预测浸润性乳腺癌患者对新辅助化疗的反应进行了一项前瞻性研究，该研究纳入了90名患者，在化疗活检前对患者进行SWE检查，并在第1、2和4次化疗后再次进行SWE检查，对数据进行处理与分析。结果显示反应组与无反应组之间的SWE变异性显著不同。该研究表明在新辅助化疗期间，SWE可作为浸润性乳腺癌早期肿瘤治疗反应的预测指标。

3.超声波断层扫描

以往的研究表明，超声波断层扫描(UST)测量所得的组织声速是一种成像生物标志物，可用于追踪乳腺中的肿瘤变化。Sak等研究了组织声速与他莫昔芬反应的关系。而Duric则研究了组织声速与新辅助化疗反应的关系。传统评估他莫昔芬治疗反应的检查是钼靶和动态增强MRI，评估新辅助化疗反应的检查是PET和动态增强MRI。多次进行上述检查均有风险，而组织声速能在规避风险的同时达到反应效果的评估。Duric等还利用UST对乳腺硬度进行研究，结果表明使用UST刻画病灶的硬度是可行且准确的。此外，UST可测量整个乳腺的组织硬度，这是目前其他超声设备无法实现的功能。

4.透射超声

Malik等研究了机器学习在透射超声乳腺密度计算中的应用。乳腺X线高密度是乳腺癌风险预测模型的重要输入指标。目前，乳腺密度评估依赖于二维图像或由二维重建图像构建的三维模型，而这可能无法完全反映乳腺复杂的结构。因此Malik等描述并比较了基于透射超声利用阈值和计算机算法计算乳腺密度的方法，并比较了定量乳腺密度与乳腺X线成像自动计算的乳腺密度。结果显示由透射超声得出的定量乳腺密度与X线乳腺密度明显相关，且证明了基于计算机的定量乳腺密度算法比基于阈值的算法更加稳健，重复性更好。Malik等还介绍了使用透射超声进行乳腺结构3D打印的实验，其结果显示透射超声可以生成整个乳腺的图像，还可以按组织类型客观地对其进行分割和颜色编码。这种对3D分割的乳腺组织体积进行单独成像的独特能力为3D打印模型提供了潜在的临床可能性。

5.全乳超声

Philpotts等提议利用全乳超声(WBUS)作为致密型乳腺女性的乳腺癌筛查补充手段。为证实这一提议，Philpotts等在一家大型学术机构进行实验。实验结果表明在常规乳腺X线断层扫描后，大部分WBUS检查结果正常，只有小部分患者需要随访或活检。所有BR3/4的椭圆形肿块都是良性。在WBUS补充检查中乳腺癌的检出率很低。Philpotts还进行了手持式WBUS筛查致密乳腺组织女性的效率的研究。该研究结果显示WBUS具有时间效率，每个案例的扫描时间仅需12min，由于大多数病例是正常的，不需要重新检查，因此能节省超声科医生时间。

6.自动化乳腺超声系统

自动化乳腺超声系统(ABUS)可以克服操作人员的依赖性。Jia等对于在钼靶后添加手持超声(HHUS)和ABUS在中国女性乳腺癌诊断工作流程中的临床价值进行了评估和比较。该研究纳入了1266名女性，其中包括323名乳腺癌病例。研究结果显示在钼靶中添加超声检查可以改善乳腺癌的诊断，且与HHUS相比，ABUS的诊断性能明显更好。该结果表明在乳腺致密妇女中，钼靶的敏感性在临床时间中受到限制，添加超声检查，尤其是ABUS，可以改善诊断并克服操作员的依赖性。

7.腋窝超声

腋窝淋巴结的浸润对于乳腺癌的适当治疗至关重要。Rotili等的研究证实了腋窝超声(AUS)可作为早期乳腺癌术前分期的一种非侵入性、低成本、易于获得和准确的治疗方法。

乳腺MRI

1.常规乳腺MRI

新辅助化疗改变了乳腺癌的管理。新辅助化疗后最好的结果是病例完全缓解，但目前仍没有足够准确的微创方法来诊断，手术仍旧是金标准。Sutton等对MRI下活检在诊断新辅助化疗后病理完全缓解中的准确性进行了初步研究。与手术病理相比，MRI引导的活检在诊断新辅助化疗后的完全缓解方面的准确性非常高。该结果表明，MRI引导的活检是一种有潜力的微创方法，可准确诊断化疗后的完全缓解。Michaels等的研究表明，MRI引导下穿刺活检诊断的ADH需要行手术切除，而其他高危病变更适合进行影像学随访而不是手术切除，特别是在没有合并乳腺癌的情况下。Ram等则证实了良性结节在MRI引导下活检比6个月随访MRI更为合理。上述三项研究均证明了MRI引导下活检的重要性。Dietzel等的研究结果表明MRI联合机器学习和血管自动容积分析可以提高乳腺癌患者的生存预测。Yu Ji等在大型乳腺MRIs临床数据集中验证诊断性影像组学模型的性能，在该实验中，模型鉴别乳腺良恶性病变的AUC为0.89，证实了模型在鉴别病变方面具有较好的性能，说明该影像组学方法可能帮助临床医生改善乳腺癌的诊断和治疗。Truhn等则利用DL方法在乳腺MRI中评估恶行肿瘤，其结果也表明如在更大的数据集上进行培训，该系统诊断性能可能达到专业人员水平，这将大大节省人力资源。

2.DWI

DWI的高b值图像能够更好地显示乳腺恶性肿瘤，但缺点是扫描时间较长且容易产生伪影。Bickel等对于合成高b值图像进行了研究，结果显示与常规b值图像相比，合成高b值图像可提高图像质量和乳腺恶性肿瘤的可见性，同时避免了高b值DWI扫描的缺点。Ai等探讨了基于同步多层加速分段读出平面回波成像技术(SMS rs-EPI)的DWI在乳腺病变诊断中的可行性和有效性。结果显示与传统rs-EPI技术相比，SMS rs-EPI能显著缩短成像时间，且具有相似的诊断性能和图像质量。这有助于扩大其在乳腺影像学中的应用范围。Iima等研究不同扩散时间得到的ADC值对乳腺良恶性肿瘤的鉴别和预后的价值。Wang等的研究结果显示，基于ADC的影像组学模型是浸润性导管癌患者Ki-67指数的可行预测指标。而Celebi等也通过实验证实ADC可能在预测组织学间质肿瘤浸润淋巴细胞水平方面发挥着重要作用。

3.动态增强磁共振成像(DCE-MRI)

DCE-MRI可提供大量的影像学数据，关于DCE-MRI研究可分为3类：①背景实质强化(BPE)；②动力学参数；③基于AI的肿瘤特征。

BPE可能增加乳腺癌的风险，因此相关研究也是一大重点。Niell等采用半自动分割算法提取BPE的定量指标，结果显示BPE的定量测量有可能预测乳腺癌的发生风险，但仍需要大样本数据进行验证。Arefan等的研究结果表明定量BPE与乳腺癌远处复发风险和腋窝淋巴结转移均有关。Lee等开发了基于DL的乳腺MR图像中乳腺纤维组织(FGT)和BPE体积分割和分类的算法，并对其进行评估。该研究结果显示，这种基于DL的算法可以为乳腺MR图像总的FGT和BPE提供可靠的分割和分类结果。这与预测预后不良息息相关。You等评估了女性激素水平与正常乳腺BPE或ADC之间的关系，并分析了BPE和ADC值对癌症的可检测性。结果显示BPE定量值与孕酮水平显著相关，乳腺癌的可检测性取决于两者对比度增强图像的BPE等级和DWI的ADC等级。

Kim，Luo等对于动力学参数进行了相关研究。Kim等研究表明，计算机辅助诊断提取的MRI动力学特征可作为乳腺癌患者无远处转移生存率的定量指标。Luo等的研究结果表明DCE-MRI动力学定量参数的直方图和纹理特征可鉴别Luminal A和Luminal B乳腺癌。

Deng等通过DCE-MRI与DL模型集成的影像组学分析预测乳腺癌患者淋巴结的区域转移。Xue等也通过实验证明了基于影像组学特征与临床特征相结合可预测腋窝淋巴结转移。Zhao等通过影像组学证实了其可识别新辅助化疗完全缓解的患者。Wang等的实验表明通过使用ResNet算法进行DL，将邻近的肿瘤周围组织作为输入，可产生约90%的高鉴别诊断准确率。

4.多参数MRI

Song等探讨了3T多参数MRI(mpMRI)预测Ⅰ-Ⅱ期Luminal型乳腺癌的Ki-67增值指数及组织学分级的价值，结果显示mpMRI提供的肿瘤形态特征和动力学特征指标可用于预测早期Luminal型乳腺癌的增殖活性和组织学分级，从而优化个性化治疗。Tsai等的实验证实具有T2c(增强后T2)和DCE序列的mpMRI影像组学模型有可能预测ER阳性患者的复发风险。而Tao等通过mpMRI开发影像组学列线图以预测乳腺癌，其结果表明结合Ktrans、T2WI和ADC的影像组学特征可构建最佳模型，而该模型可用于预测每位患者的乳腺癌风险，并将有助于提高术前乳腺癌的诊断准确性。

乳腺PET-CT/MRI

Sun等针对无症状患者进行了全身PET/CT与PET/MRI的比较，评估二者的癌症筛查效能。研究结果显示，两种方法均可在早期检测到多种癌症；但与PET/CT相比，PET/MRI在除肺外的实体器官中具有更高的检测率和更高的敏感度；同时考虑到减少辐射剂量，因此建议将PET/MRI作为无症状受试者的癌症筛查程序的一部分。Romeo等的研究结果表明，PET/MRI检查可能有助于早期预测局部晚期乳腺癌患者对新辅助化疗的反应，功能参数(灌注及代谢)可能会识别出完全缓解的患者。Martin等对于乳腺MRI、全身MRI、PET/MRI及AUS是否能代替SLN切除术进行了研究。结果表明PET/MRI和AUS对于乳腺癌患者的淋巴结分期均具有可接受的诊断准确性，并且优于乳腺MRI和全身MRI；但是PET/MRI和AUS均不能可靠的鉴别淋巴结阳性和阴性患者，因此，SLN活检不能被影像所替代。Bruckmann等比较了全身MRI和PET/MRI对于原发性乳腺癌NM分期的评估。这是一项多中心试验，全身MRI扫描方案包括从头到腿的横向T2WI、T1WI与DWI序列。结果表明PET/MRI和全身MRI对乳腺癌患者的M分期评估较准确，且PET/MRI在N、M的分期中均略优于MRI。