超微血管成像技术鉴别乳腺良恶性病变的应用效果分析

2022-05-07肖嘉懿孙蕾孙瑜李彩娟

中华养生保健 2022年9期

肖嘉懿孙蕾孙瑜李彩娟

摘要：目的分析临床诊断过程中，应用超微血管成像技术鉴别乳腺疾病良恶性质的应用效果。方法回顾性分析2019年5月～2021年5月牡丹江医学院附属红旗医院收治的67例乳腺病变患者临床资料，所有患者均已接受超声检查，乳腺病灶血流分级方法为Adler血流分级法。比较应用彩色多普勒血流显像（CDFI）技术以及应用超微血管成像（SMI）技术时的血流检出率;分析CDFI技术以及SMI技术反映出的血管形态分布特点;对病灶处血管分布模式进行逐一分型;对比良恶性病变的差异。结果 SMI对乳腺病灶的血流检出率明显高于CDFI（P<0.05）。CDFI技术和SMI技术模式下乳腺良性病变及乳腺恶性病变的Adler血流分级、病变间血管形态差异均有统计学意义（P<0.05）。良性病变病灶的血管形态以乏血管型、线性、曲线型、树枝状居多，恶性病变病灶的血管形态以蟹足状为主，且血管粗大并扭曲。结论超微血管成像（SMI）技術能够显著提升乳腺病灶血管检出率，且此技术能够较为清晰地观察和分析病灶Adler血流分级情况和血管形态特点，有利于进一步鉴别乳腺良恶性病变情况。

关键词：超微血管成像技术;乳腺病变;良恶性质;彩色多普勒超声

中图分类号：R737.9 文献标识码：A 文章编号：1009-8011（2022）-9-0020-04

Abstract： Objective To analyze the clinical effect of ultramicroangiography in differentiating the benign and malignant nature of breast diseases in the process of clinical diagnosis. Methods The clinical data of 67 patients with breast lesions treated in Hongqi Hospital affiliated to Mudanjiang Medical College from May 2019 to May 2021 were analyzed retrospectively. All patients were examined by ultrasound. The blood flow classification of breast lesions was Adle blood flow classification. The blood flow detection rates of color Doppler flow imaging （CDFI） and superb microvascular imaging （SMI） were compared. The distribution characteristics of vascular morphology in CDFI and SMI were analyzed， the vascular distribution patterns in the lesions were classified one by one， and the differences between benign and malignant lesions were compared. Results The detection rate of blood flow in breast lesions by SMI was significantly higher than that by CDFI. There were significant differences in Adler blood flow grade and vascular morphology between benign and malignant breast lesions by CDFI and ultramicro-angiography （SMI）. The vascular morphology of benign lesions was mainly hypovascular， linear， curved and dendritic， while that of malignant lesions was mainly crabfoot-shaped， and the blood vessels were thick and twisted. Conclusion SMI can significantly improve the detection rate of blood vessels in breast lesions， and this technique mode can clearly observe the Adler blood flow classification of breast lesions and analyze the morphological characteristics of blood vessels in order to further distinguish between benign and malignant breast lesions.

Keywords： superb microvascular imaging; breast lesions; good and bad nature; color Doppler ultrasound

乳腺癌主要发生在女性群体中，且近几年发病率呈上升趋势，对女性身心健康、生命安全均造成较严重的影响[1]。肿瘤良恶性鉴别的首选检查手段为超声检查，但是良恶性肿瘤的超声影像特征有许多相似之处，因此单纯依赖超声影像进行鉴别时，可能会出现误诊[2]。有研究称，在乳腺良恶病变的鉴别中，增加对肿瘤血流特征的观察有利于提高临床诊断的准确性[3]。这是由于肿瘤的发生、进展、侵袭以及转移均离不开血供。恶性病变肿瘤的新生血管发育尚不成熟时，其结构存在缺陷，比如血管管壁较薄、基底膜不完整或是平滑肌缺乏、血管扩张或是空间分布呈不规则状等[4]，而且与良性肿瘤相比，其血供更为丰富。超微血管成像（SMI）技术可以对低速血流信号和组织移动时产生的信号进行区分[5]。本次研究将67例乳腺病变患者纳入研究，对比分析CDFI技术下和SMI技术下的乳腺病变血管形态分布特征，探讨利用SMI技术鉴别乳腺良恶性病变的应用价值。

1 资料与方法

1.1 一般资料

本次研究回顾性分析2019年5月～2021年5月牡丹江医学院附属红旗医院收治的67例乳腺病变患者的临床资料，所有患者均为女性，所有研究对象均经病理学检查进行了明确诊断。其中良性病变患者46例，患者年龄20～69岁，平均年龄（44.68±6.35）岁，其中单发病灶患者42例，多发病灶患者4例。乳腺恶性病变患者21例，患者年龄20～70岁，平均年龄（45.14±6.87）岁，其中单发病灶患者20例，多发病灶患者1例。所有患者均对此研究知情，并签署知情同意书。此次研究已经向牡丹江医学院附属红旗医院医学伦理相关部门提出申请，并获得医学伦理委会员的批准。

1.2 纳入与排除标准

纳入标准：①所有患者均在术前2 d内接受常规二维超声检查、CDFI和SMI技术检查。②所有患者均接受手术切除治疗或是穿刺活检取得准确的病理诊断结果。③所有患者在接受检查前均未接受过放疗或化疗治疗。④病灶最大直径不超过50 mm。

排除标准：①其他癌症患者。②精神疾病患者。③临床资料不全者以及拒不配合完成检查者。

1.3 方法

所有研究对象均在接受手术治疗前的3～5 d接受常规超声检查以及SMI检查，所选设备为彩色超声诊断仪（生产企业：Toshiba;型号：Aplio 500），为了保障检查结果的准确性，需由2名至少有5年超声检验经验的医师进行操作。超声高频线阵探头型号为14L5，频率设置为14 MHz，设备配备SMI软件。检查时患者需取仰卧位，将乳腺以及腋窝处和锁骨上窝处充分暴露出来以便超声探头进行详细探查。先进行常规超声检查，检查时对两侧乳腺、腋窝进行详细的扫查并明确病变位置，记录病灶位置、大小、所处方位、边缘、回声等情况，了解病灶是否有钙化現象，并根据获得的二维超声影像特点使用乳腺影像报告数据系统分类。然后启动CDFI模式，对肿块再次进行多角度和多切面的检查，观察病灶处的血流情况，注意检查时不可对肿块造成挤压，及时调整取样框尺寸，使其可以涵盖肿块以及周边1 cm范围内的组织;参数调整如下：壁滤波低于50 Hz，血流速度低于5 cm/s，调节彩色增益直至无伪影且能够检测到小血管，选择血流最丰富的切面保存图像。保持该切面不变启动SMI模式，参数设置与CDFI模式相同，并保存此模式下的图像，再调节至灰阶模式SMI，同时调整取样框尺寸并保存该图像。对病灶的CDFI及SMI影像进行观察和分析，分析两种模式下乳腺病灶血供情况、血管形态分布特征。检查后需由2名具有至少5年乳腺超声影像阅片经验的医师对超声影像分别独立进行评估，最终得到统一结论，若结论不统一时需商讨后得出统一结论。

1.4 观察指标

比较CDFI模式下和SMI模式下的血流检出率、血流分析及血管分布形态特征。

Adler半定量分级法[6]：0级为病灶边缘以及病灶内部无血流信号;1级为血流量较小，能够见到1～2个点状或是短棒状的血流信号;2级为血流量中等，能够见到3～4个点状的血流信号或是一个长条状血流信号，长度与病灶半径长度相近或是略超过病灶半径;3级为血流量较多，能够见到5个或是5个以上的点状血流信号，或是可以见到2条重要的血管。

血管形态特征主分为乏血管型、线性或曲线型、树枝状、血管粗大扭曲或蟹足状，其中乏血管型为病灶内没有探及到血流信号或是仅有零星点状血流信号;线性或曲线型为病灶内可以探及到单条或是多条互不交叉的直线型或是略微弯曲的血管，且走行自然、粗细均匀，仅有部分为环线状受压血管;树枝状为病灶内的血管分布形状类似树枝，血管粗细较为均匀，分支清楚、分布较匀;血管粗大扭曲表现为病灶内能够见到2支以下的粗大且伴有扭曲状的血管，管径粗细及分布均不均匀[7];蟹足状表现为病变血管呈放射状分布，类似于“蟹足”，增粗且伴有扭曲的血管超过（含）2条，或者在病灶的边缘处可见呈毛刺样的细微血管[8]。如果同一病灶同时出现2种形态时以血流丰富的血管形态做为其主要形态特征。

1.5 统计学方法

将所获得的数据由2名工作人员录入Excel 2019软件建立数据库并进行核对，利用SPSS 24.0统计学软件进行数据处理。资料描述：计数资料以[n（%）]表示，CDFI模式下和SMI模式下的血流检出率、乳腺病灶血管形态分布情况均采用χ2进行检验，计量资料以（x±s）表示，利用t进行检验，Adler分级应用Wilcoxon进行检验，若P<0.05，表示差异有统计学意义。

2 结果

2.1 病灶类型分布

67例患者中共发现72个病灶，良恶性病灶分别为51个和21个，见表1。

2.2 血流分级

72个病灶中，有57个病灶在CDFI模式下检出血流，检出率为79.17%（57/72），良性病变检出率72.55%（37/51），恶性病变检出率为95.24%（20/21）。SMI检出血流的病灶有67个，检出率为93.06%（67/72），良性病变检出率92.16%（47/51），恶性病变检出率为95.24%（20/21）。可见SMI检出率明显高于CDFI的检出率（P=0.030，χ2=4.703）。

CDFI模式下良恶性病变血流Adler分级差异有统计学意义（Z=-6.873，P<0.001），其中良性病变的各级分布比较均匀，恶性病变则以2～3级为主。SMI模式下良恶性病变血流Adler分级差异有统计学意义（Z=-5.694，P<0.001），良恶性病变均以3级为主，见表2。

2.3 血管形态

CDFI模式下乳腺良恶性病变血管形态差异有统计学意义（P<0.001，χ2=19.821）;SMI模式下乳腺良恶性病变血管形态差异有统计学意义（P<0.001，χ2=21.757）;良性病灶的主要表现为乏血管形、线性或曲线性、树枝状，恶性病变以血管粗大扭曲和蟹足状为主要血管表现形态，见表3。

3 讨论

乳腺肿瘤从生长到转移的各个环节都离不开血液的供应，CDFI是临床上最为常见的用于评估血供情况的方法，但是此项技术只能显示出流速较高且血管直径超过200 µm的血管[9]，对于直径较小的微细血管则无法进行有效检测。SMI技术可以有效观察到直径超过100 µm的血管，因此可以弥补CDFI技术在微细血管观察方面的不足之处[10]。但是对于SMI模式下的血流分级在鉴别乳腺病变性质的准确性上，临床意见一直有所差异[11]。本次研究的结果显示两种模式下良恶性病灶间的Adler半定量分差异有统计学意义（P<0.05），提示CDFI和SMI模式在鉴别乳腺病变的良恶性质均有一定的作用;而且与CDFI模式相比较，SMI模式在检出血流信号的总检出率以及3级血流的检出率更高（P<0.001），这一结果提示SMI模式下在血流信号检出方面敏感性更高，能够有效检出病灶处的微细血管。

对病灶处血管进行检测时，SMI模式一方面比CDFI模式的敏感性更高，另一方面可以更为清楚地显示血管形态的分布[12]。由本次研究结果可见，在CDFI模式以及SMI模式下，良性的乳腺肿瘤主要表现为乏血管型、线性或曲线型、树枝状，恶性乳腺肿瘤以血管粗大扭曲和蟹足状为主要表现[13]。恶性肿瘤的血管会有如此特征，分析这与此类肿瘤的新生血管的管壁较薄且基底膜尚不完整有一定关系，加上肿瘤会呈浸润性生长，所以会导致血管的分支表现为粗细不均匀、走行方向纡曲，并且有动静脉瘘的现象[14]。本次研究尚存在不足之处，即缺少SMI模式下的血管形态分布特征與微细血管密度的相关性分析，而且在血流分级以及血管形态特征的分析上存在主观性。此外，对于乳腺影像报告及数据系统（BI-RADS）分类不能明确的肿块没有通过SMI模式与BI-RADS分类进行综合分析。本次研究与薛雯[15]等的研究结果比较一致，其对281例乳腺病变患者进行研究，结果同样显示SMI技术可显著提高病灶血管的检出率，通过对血流的分级以及对血管形态特征进行分析，有利于对乳腺肿瘤的良恶性质进行鉴别。

综上所述，与CDFI技术相比较而言，SMI技术对微细血管的血流信号更为敏感，在鉴定乳腺良恶性病变方面具有一定的应用价值，临床值得应用。

参考文献

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