3.0TMR动态增强扫描在乳腺癌早期诊断中的应用

高云展，崔涛涛，张桀瑞，吴霞霞，吴昳

1.延安市人民医院放射科，陕西延安716000；

2.延安大学附属医院CT诊断科，陕西延安716000

乳腺癌(breast cancer)是好发于年龄50～54岁女性的恶性肿瘤，由于乳腺并不是维持人体生命活动的重要器官，因此原位癌无致死性，但随着病程延长和进展，肿瘤细胞可经淋巴或血液转移至其他组织器官而威胁患者生命安全，故早期明确诊断并及时手术干预是改善预后的关键[1-3]。影像学检查在乳腺癌发现和筛查中占有重要地位，其中MRI可多参数和多角度扫描，近年来图像分辨率也获得明显提升，可较为全面地反映乳腺疾病形态特征和功能改变，动态增强扫描(dynamic contrast enhanced，DCE)技术通过评估对比剂摄取可反映肿瘤微血管特性，为乳腺癌诊断、分级和预后判断提供参考依据[4]。本研究主要分析3.0T MR平扫及DCE在乳腺癌早期诊断中的应用价值，现将结果报道如下：

1 资料与方法

1.1 一般资料回顾性分析2016年10月至2019年10月延安市人民医院182例女性乳腺疾病患者的临床资料，患者年龄28～71岁，平均(52.47±9.23)岁。纳入标准：①均经穿刺或手术病检明确诊断；②年龄18～80岁；③均完成MRI平扫和DCE检查。排除标准：①合并放化疗、手术或其他抗肿瘤治疗史；②伴乳腺假体填充；③伴MRI、穿刺或手术相关禁忌证。

1.2 MRI检查方法患者取俯卧位并保持双乳自然悬垂，采用12G留置针建立静脉通道后，应用Magnetom Verio 3.0T磁共振仪(德国Siemens公司)和8通道乳腺相控阵线圈分别对双侧乳腺、腋窝和纵膈进行横断位T1WI和抑脂T2加权成像(fs-T2WI)扫描。T1WI采用Fl3d-nonfs序列(TR 3.92 ms，TE 1.39 ms，层厚3 mm，层间距0.25 mm，FOV 360 mm×360 mm，矩阵384×288)；fs-T2WI采用反转恢复序列(TR 550 ms，TE 11 ms，翻转角90°，层厚3 mm，层间距0.5 mm，FOV 360 mm×360 mm，矩阵384×256)。完成后采用高压注射器以2.5 mL/s注射对比剂Gd-DTPA，剂量0.1 mL/kg，并以2 mL/s注射生理盐水20 mL冲洗管道，然后立即采用Vibe压脂序列进行DCE扫描(TR 4.57 ms，TE 1.57 ms，翻转角25°，层厚1 mm，层间距0.5 mm，FOV 360 mm×360 mm，矩阵512×512)，最初3 min内每间隔20 s进行连续扫描获得一期图像，然后持续扫描10 min，每次100 s，获得6期图像。将数据导入ADW4.4工作站进行处理和分析，由两名具有丰富MRI诊断经验的放射科医师采用盲法完成诊断，先观察病灶形态和强化特点，然后选择强化最明显的图像，手动勾画感兴趣区域(ROI)，处理获得ROI区域转运常数(Ktrans)、回流速率常数(Kep)以及容积分数(Ve)图像，然后分别在相应伪彩图上测量Ktrans、Kep和Ve等参数。

1.3 研究方法所有患者均在MRI检查后两周内接受穿刺或手术，并对标本进行病理检查以明确诊断，根据Bloome Richardson方法对乳腺癌恶性程度进行分级，共Ⅰ～Ⅲ级，以Ⅰ级为低度恶性(62例)，Ⅱ～Ⅲ级为高度恶性(47例)[5]。比较良恶性病灶形态特征和肿瘤血管参数Ktrans、Kep和Ve，然后分析各参数对乳腺癌诊断和恶性程度鉴别的临床价值。

1.4 统计学方法应用SPSS23.0软件分析数据，计数资料比较采用χ2检验；独立等级资料组间比较采用Wilcoxon秩和检验；计量资料符合正态分布，以均数±标准差(x-±s)表示，两组间比较采用独立样本t检验，制作受试者工作特征(ROC)曲线并计算曲线下面积(AUC)确定各指标诊断效能和阈值，以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 乳腺疾病患者的MRI检查结果182例乳腺结节患者经病理活检确诊为乳腺癌者109例，病理类型中浸润导管癌共82例，占75.23%，其余还包括原位导管癌6例(5.50%)、浸润小叶癌4例(3.67%)、导管内癌8例(7.34%)以及混合肿瘤9例(8.26%)；良性病变73例，包括纤维腺瘤37例、叶状囊性肉瘤10例、炎性增生14例、乳头状瘤5例、管状腺瘤3及其他4例。MRI扫描共检出病灶127个，病灶形状不规则且边界模糊，可见分叶征、毛刺征和血管影，T1WI显示低信号影79个，等信号影48个；fs-T2WI信号不均匀，其中等高信号混杂82个，等低信号混杂信37个，高信号影8个。与乳腺良性病变比较，乳腺癌病灶形状不规则、血管影增多、边界模糊、毛刺征及强化不均匀占比均明显升高，差异均有统计学意义(P＜0.05)，见表1、图1和图2。

图1 右侧乳腺癌，患者女性，52岁，T1WI显示右侧乳腺局灶性低信号影，T2WI抑脂序列呈高信号，增强扫描早期明显强化，中期进一步增强，晚期逐渐下降，但均强于周围正常乳腺组织

图2 左侧乳腺癌，患者女性，47岁，T1WI显示左侧乳腺团块状低信号影，T2WI抑脂序列呈高信号，增强扫描早期明显强化，中期进一步增强，晚期逐渐下降，但均强于周围正常乳腺组织

2.2 良恶性乳腺疾病患者TIC分型比较DCE

扫描显示，乳腺癌病灶TIC分型以Ⅱ型(33.94%)和Ⅲ型(58.72%)为主；乳腺良性病变TIC分型以Ⅰ型(69.86%)和Ⅱ型(24.66%)为主，两者强化类型比较差异有统计学意义(Z=9.115，P＜0.05)，见表2。

表2 良恶性乳腺疾病患者TIC分型比较[例(%)]

2.3 良恶性乳腺疾病患者Ktrans、Kep和Ve比较乳腺癌组患者的Ktrans、Kep和Ve明显高于良性病变组，差异均有统计学意义(P＜0.05)，见表3。

2.4 不同恶性程度乳腺癌患者的Ktrans、Kep和Ve比较高度恶性组患者的Ktrans、Kep和Ve明显高于低度恶性组，差异均有统计学意义(P＜0.05)，见表4。

表3 良恶性乳腺疾病患者Ktrans、Kep和Ve比较(-x±s)

表4 不同恶性程度乳腺癌患者Ktrans、Kep和Ve比较(±s)

表4 不同恶性程度乳腺癌患者Ktrans、Kep和Ve比较(±s)

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2.5 Ktrans、Kep和Ve对乳腺癌的诊断价值Ktrans、Kep和Ve诊 断 乳 腺 癌 的AUC分 别 为0.771、0.823和0.865，最佳阈值分别为0.52/min、0.75/min和0.63，灵敏度分别为68.81%、76.18%和65.14%，特异度分别为82.19%、79.45%和95.89%，见表5和图3。

表5 Ktrans、Kep和Ve对乳腺癌的诊断价值

图3 Ktrans、Kep和Ve诊断乳腺癌的ROC曲线

2.6 Ktrans、Kep和Ve对乳腺癌恶性程度的鉴别价值Ktrans、Kep和Ve鉴别乳腺癌恶性程度的AUC分别为0.740、0.796和0.695，最佳阈值分别为0.64/min、1.01/min和1.10，灵敏度分别为51.06%、61.70%和61.70%，特异度分别为87.10%、88.71%和72.58%，见表6和图4。

图4 Ktrans、Kep和Ve鉴别乳腺癌恶性程度的ROC曲线

表6 Ktrans、Kep和Ve对乳腺癌恶性程度的鉴别价值

3 讨论

穿刺活检目前仍是乳腺癌诊断金标准，但操作存在一定创伤性，常用肿瘤标志物特异性又相对较低，近年来影像技术快速发展和进步为乳腺癌早期诊断创造了有利条件，其中钼靶X线照相、B超和MRI均在临床获得广泛应用[6]。

MRI在乳腺疾病早期诊断、术前评估和疗效监测中均发挥重要作用[7]。张怡[8]展开的一项回顾性研究显示MRI对临床触诊阴性乳腺癌的诊断准确率明显高于超声，且可为后续治疗提供全面影像学参考信息。本研究182例患者中乳腺癌109例，MRI检查图像特征为形状不规则且边界模糊不清，部分病例可见分叶征、毛刺征和血管影，信号强度不均匀，与乳腺良性病变相比，乳腺癌病灶形状不规则、血管影增多、边界模糊、毛刺征及强化不均匀等征象占比均明显升高，可见乳腺癌和良性病灶MRI图像形态特征和信号强度存在显著差异，与彭武祥等[9]报道结果大致相近，但部分患者仅依据形态学证据仍难以进行准确鉴别。DCE可利用减影技术消除脂肪高信号造成的干扰，进一步提升病灶形态和边缘显示效果，同时观察病灶强化情况，从而为乳腺癌诊断提供更多影像学证据[10]。本研究观察显示乳腺癌病灶TIC分型以Ⅱ型(33.94%)和Ⅲ型(58.72%)为主，而乳腺良性病变TIC分型主要为Ⅰ型(69.86%)和Ⅱ型(24.66%)，两组比较存在显著差异。付贝等[11]报道显示乳腺癌病灶TIC类型为流出型和平台型，且与血管密度和VEGF表达水平具有明显相关性。王振平等[12]研究发现三阴型乳腺癌病灶TIC曲线类型多为Ⅲ型，与Luminal型和HER-2过表达型患者存在明显不同，可见DCE扫描形态学和血流动力学特征对乳腺癌诊断、分型和治疗均具有较高参考价值。

正常乳腺组织本身具备较为丰富的血管分布，乳腺癌患者随着肿瘤细胞不断增殖和生长，可见病灶周围血管增多，并出现走行不规则、僵硬或扭曲等改变[13]。DCE不仅可清晰显示病灶形态和周围血管影，通过注射对比剂并观察其在毛细血管和病灶间的扩散规律还可反映肿瘤病灶强化特点并计算Ktrans、Kep和Ve等参数，对血管结构和功能进行定量分析[14]。张国福等[15]对子宫内膜癌患者进行研究认为恶性病变Ktrans高于良性病变，但Kep和Ve变化特征还有待进一步观察证实。本研究中乳腺癌患者Ktrans、Kep和Ve明显高于良性病变患者，且高度恶性乳腺癌患者各参数均明显高于低度恶性的患者，提示Ktrans、Kep和Ve可为乳腺癌早期诊断和恶性程度评估提供参考信息。Ktrans和Ve均可对肿瘤病灶新血管生成进行准确评估，Ktrans同时还可反映对比剂分子外漏情况，Kep则表示对比剂从病灶向毛细血管回流的能力，对评价血管通透性具有良好参考价值[16-17]。肿瘤病灶新生血管迅速增多，常存在结构紊乱和内皮不完整现象，血管通透性明显增加，因而DCE检查显示对比剂交换速度和剂量增加，与良性病变对比剂缓慢填充形成鲜明对比，故而可用于良恶性疾病鉴别，窦瑞雪等[18]研究显示DCE是评估乳腺肿瘤微循环的新型方法，其中Ktrans和Kep对乳腺良恶性疾病鉴别诊断具有较高效能，且与血管密度和VEGF存在明显相关性。本研究作ROC曲线分析显示Ktrans、Kep和Ve用 于 乳 腺 癌 诊 断 的AUC分 别 为0.771、0.823和0.865，鉴别肿瘤恶性程度的AUC分别为0.740、0.796和0.695，其中Ve对乳腺癌诊断价值较高，而Kep对乳腺癌恶性程度鉴别价值较高，分析认为肿瘤病灶首先表现为新血管生成，是良恶性疾病鉴别的关键，随着病情进展和肿瘤体积持续增加才出现血管畸形和坏死，且恶性程度较高的肿瘤生长速度更快，病灶内血管不成熟或破坏发生率随之明显升高，故而评价血管通透性的参数Kep评估恶性程度的价值更高。

综上所述，3.0T MR平扫及DCE用于乳腺癌早期诊断不仅可清晰显示肿瘤病灶形态特征和强化形式，通过计算Ktrans、Kep和Ve等参数还可对病灶血流特征进行定量分析，为临床诊断提供详细参考信息。