乳腺肿物临床诊断中超微血管成像的应用价值

　　摘    要：　目的:对比分析超微血管成像 (SMI) 与彩色多普勒 (CDFI) 对乳腺肿物内血流显示的敏感性, 并分别联合BI-RADS分级诊断标准, 探讨超微血管成像 (SMI) 对乳腺肿物鉴别诊断的价值.方法:对82例乳腺肿物患者 (88个病灶) 进行双侧乳腺超声检查, 按照Adler分级标准, 分别观察同一肿物在CDFI和SMI中检出血流信号的差异, 以病理结果结合BI-RADS分级诊断标准进行评价, 分析SMI成像结合BI-RADS对评估乳腺肿物中的价值.结果:根据Adler分级标准分别用CDFI与SMI对乳腺良恶性肿物的血流进行观察, CDFI血流检出率为79.55% (70/88) , SMI血流检出率为85.23% (75/88) , 且CDFI及SMI两种模式下判断良恶性肿物Adler分级均有统计学差异 (P=0.017、P=0.02) .在穿支血流方面, SMI对其的检出率更高, 可作为肿物良恶性的诊断指标之一.与病理结果对照, SMI联合BI-RADS分级与CDFI联合BI-RADS分级诊断乳腺肿物的灵敏度分别为87.50%、82.50%, 特异度分别为91.67%、89.58%, 准确率分别为89.77%、87.50%, 阳性预测值分别为89.74%、86.84%.阴性预测值分别为89.80%、86.00%, SMI联合BI-RADS分级诊断效能高于CDFI联合BI-RADS分级, 但两者均没有统计学差异 (P>0.05) .结论:在显示乳腺肿物内微血管方面, SMI较CDFI更为敏感, SMI结合BI-RADS分级对诊断乳腺肿物性质具有重要临床价值.

　　关键词：　乳腺肿物; 超微血管成像; 彩色多普勒; Adler分级; BI-RADS分级;

　　Abstract：　Objective:Comparing the diagnostic sensitivity of superb microvascular (SMI) and color doppler flow imaging (CDFI) for the blood flow in breast neoplasms. Adopt BI-RADS grading diagnostic criteria to discuss the value of SMI in diagnose of breast neoplasms. Methods: Bilateral breast ultrasound was conducted on eighty-two patients (with eighty-eight lesions) using 2 D gray-scale. According to Adler grading criteria for the diagnose of breast neoplasms, compare the blood flow of a single neoplasm detected by CDFI or SMI. Based on the pathological results and BI-RADS grading criteria, evaluate value of SMI imaging in for diagnosing breast neoplasms with BI-RADS grading criteria. Results: The blood flow of benign and malignant tumor in breast was graded with CDFI and SMI according to Adler grading standard. The detection rate of malignant blood flow with CDFI and SMI were 79.55% (70/88) and 85.23% (75/88) with statistically significant differences (P=0.017, P=0.02) respectively. SMI had a higher detection rate in perforator blood flow which can be regarded as one of the gold standards. Based on the pathological results, the diagnostic efficiency indicators of SMI with BI-RADS grading and CDFI with BI-RADS grading were as follow: sensitivity (87.50%, 82.50%) , specificity (91.67%, 89.58%) , accuracy (89.77%, 87.50%) , positive predictive value (89.74%, 86.84%) , and negative predictive value (89.80%, 86.00%) . The diagnostic efficiency of SMI-BI-RADS was higher than that of CDFI-BI-RADS, but differences were not statistically significant (P>0.05) . Conclusion:Compared to CDFI, SMI is more sensitive in terms of displaying breast masses' microvascular. SMI combining with BI-RADS grading diagnostic criteria plays an important role in breast tumor diagnosis and treatment.

　　Keyword：　breast neoplasms; superb microvascular imaging (SMI) ; color doppler flow imaging (CDFI) ; Adler grading; BI-RADS grading;

　　近年来, 乳腺疾病严重威胁着女性的身心健康, 其发生率逐年递增且趋于年轻化[1].早期明确癌性病灶并及早对症治疗是提高乳腺癌患者生存率关键所在, 随着各种检查手段的不断完善, 乳腺癌的早期检出率也有所提高[2].超声检查是有效的影像检查方法之一.乳腺癌的病理类型很多, 其病理组织形态不同往往会导致其超声图像的表现也有一定差异.当肿块的二维声像图相似时, 检测乳腺癌肿块内的血流情况显得尤为重要.超微血管成像 (superb microvascular imaging, SMI) 又称魔镜成像, 是一种创新的血管成像技术, 通过一个强大的智能算法, 将血流信号从叠加在一起的组织运动伪像中有效分离, 保留最细微的低流速血流信息, 呈现详实的细节和清晰度.有研究显示, 相对于彩色多普勒血流显像 (color doppler flow imaging, CDFI) , SMI成像更易检出血流速度较低的微血管[3].

　　本研究应用CDFI和SMI成像技术检测乳腺肿物内血流分布情况, 并结合BI-RADS分级标准对乳腺肿物进行良恶性鉴别诊断.

　　1、 资料与方法

　　1.1 、研究对象

　　选择2016年7月至2017年7月因乳腺疾病在锦州医科大学附属第一医院超声科就诊并住院治疗的患者82例, 共88个乳腺病灶, 采用CDFI及SMI对患者进行双侧乳腺检查, 并结合BI-RADS分级标准进行评价.依据病理类型, 检出乳腺良性肿物48个, 患者年龄17～64岁, 平均 (44.48±11.64) 岁.检出乳腺恶性肿物40个, 患者年龄37～76岁, 平均 (52.9±10.97) 岁.

　　1.2、 方法

　　1.2.1 、检查方法

　　采用东芝Aplio400彩色多普勒超声, 选择的探头频率为5～14 Hz, 患者取仰卧或侧卧位, 充分暴露双侧乳腺及腋窝, 在乳腺4个象限放射状连续扫查, 确定肿物的位置, 同时对双侧腋窝进行扫查.分别记录肿物常规二维超声特点, 包括大小、形态、边界、回声、周围组织及钙化情况等.用CDFI观察记录肿物血流分布走形情况, 启用SMI模式, 在相同操作下, 观察并记录同一切面下肿物的血流情况, 结合BI-RADS分级对肿物进行分级评价.所有检查均由2名有5年医师资格的医师执行, 若诊断意见出现异议, 再由2～3名高年资超声医师对超声图像进行合议得出诊断结果.

　　1.2.2、 评价指标

　　乳腺肿块内血流信号分级[4]标准:0级, 肿块内无血流信号;Ⅰ级, 肿块内可见 1～2处点状血流信号, 血流量较少;Ⅱ级, 肿块内可见许多长度超过肿块半径的血管, 存在 3～4处点状血流信号, 血流量较多;Ⅲ级, 肿块内可见 3条以上血管, 交织成网状分布;穿支血管诊断标准:1个切面上探测到的血管长度大于肿块长径的1/3, 并且多普勒能探及稳定的动脉频谱[5].

　　按照美国放射学院推荐的BI-RADS分级诊断标准[6]:0级, 超声无征象;1级, 超声图像未见异常;2级, 良性病变, 基本排除恶性征象;3级, 可疑良性病变, 恶性概率小于2%;4级, 可疑恶性病变, 恶性概率为2%～95%;5级, 提示恶性病变, 恶性概率为大于95%; 6级, 已穿刺活检, 病理证实是恶性病变.

　　1.3、 统计学分析

　　采用SPSS 22.0软件进行数据分析, 计数资料间的比较采用卡方检验, P<0.05 为有统计学差异.

　　2、 结果

　　2.1 、病理结果

　　术后病理分析证实共有48例 (54.55%) 良性病灶, 40例 (45.45%) 恶性病灶.48例良性病灶的病理类型包括纤维腺瘤24例 (50%) , 腺病19例 (39.58%) , 炎性肿物3例 (6.25%) , 导管内乳头状瘤2例 (4.17%) ;40例恶性病灶的病理类型包括浸润性导管癌24例 (60.00%) , 浸润性小叶癌6例 (15.00%) , 导管原位癌5例 (12.50%) , 导管内乳头状癌3例 (7.50%) , 黏液癌2例 (5.00%) .

　　2.2、 CDFI及SMI声像图血流分级表现

　　检测的88例乳腺肿物中, CDFI和SMI血流检出率分别为79.55 % (70/88) 和85.23% (75/88) , CDFI和SMI对恶性肿物血流检出率分别为87.50% (35/40) 和90.00% (36/40) , 且以Ⅱ、Ⅲ级为主.CDFI和SMI对良性肿物血流检出率分别为72.92% (35/48) 和81.25% (39/48) ;且以0～Ⅰ级为主.根据Adler分级标准评估乳腺肿物内血流分级情况 (表1) .CDFI与SMI检测良性肿物血流情况比较有统计学差异 (P=0.015) , CDFI与SMI检测恶性肿物血流情况比较有统计学差异 (P=0.031) , 结果表明SMI较常规CDFI对血流显示明显提高, 对血管数目的显示有所增多.

　　2.3、 SMI模式下乳腺肿物的血管分布特征

　　乳腺良恶性血管的分布及形态是不同的, 恶性肿瘤多表现为血管粗细不均, 可见迂曲走行的血管由病变周边伸入病灶内 (图1) .良性肿瘤多表现为血管粗细均一, 平直, 走行自然 (图2) .SMI对乳腺良恶性肿物的中心血流及穿支血流的检出率有统计学差异 (P=0.005, P=0.004) , 对周边血流的检出率无统计学差异 (P=0.108, 表2) .

　　表1 CDFI与SMI对乳腺肿物内血流信号的Adler分级

　　图1 CDFI与SMI对乳腺恶性肿物的血流检出情况

　　Fig.1 Blood flow detection of malignant breast masses by CDFI and SMI

　　A:CDFI模式下对肿物血流的检出为周边点状血流; B:SMI模式下对同一肿物内的血流显示为穿支血流.

　　A: In CDFI mode, the blood flow of the tumor was detected as peripheral blood flow; B: In SMI mode, the blood flow of the tumor was detected as perforating blood flow.

　　图2 CDFI与SMI对乳腺良性肿物的血流检出情况

　　Fig.2 Blood flow detection of benign breast masses by CDFI and SMI

　　A:CDFI模式下对肿物血流的检出为周边点状血流; B:SMI模式下对同一肿物血流的检出为周边点状血流.

　　A: In CDFI mode, the blood flow of the tumor was detected as peripheral blood flow; B: In SMI mode, the blood flow of the tumor was detected as peripheral blood flow.

　　表2 SMI对乳腺良恶性肿瘤血流分布显示情况

　　2.4、 BI-RADS分级分别联合CDFI及SMI对乳腺肿物的诊断

　　超声BI-RADS分级分别联合CDFI及SMI诊断乳腺肿物, 如果满足BI-RADS分级及血流检测阳性之一则联合诊断为阳性, 其他均为阴性.88例乳腺肿物, SMI联合BI-RADS分级诊断及CDFI联合BI-RADS分级诊断, 与病理结果对照见表3, SMI联合BI-RADS分级与CDFI联合BI-RADS分级对诊断乳腺肿物的灵敏度、特异度、准确度、阳性预测值、阴性预测值比较, 均无统计学差异 (P>0.05, 表4) .

　　表3 SMI、CDFI模式分别结合BI-RADS分级诊断乳腺肿物的效能

　　表4 SMI-BI-RADS与CDFI-BI-RADS对乳腺肿物的诊断

　　3 、讨论

　　超声检查是目前临床常用的诊断乳腺肿物良、恶性的方法, SMI是一种全新的评价微血流灌注超声显像技术, 不仅可以清晰地显示乳腺癌肿块内部及周边的血流信号, 还可以检测出管径大于0.1 mm的低流速的微血管[7], 尤其对穿支血流的显示更为明显, 可在不使用造影剂的情况下清晰地检测出微细血管及低流速血管[8].以往临床主要通过CDFI检测血流, 但CDFI只能显示管径大于0.2 mm的血管及高速血流[9], 无法清晰显示肿物内微血管的形态及分布, SMI可弥补CDFI的不足.乳腺恶性肿瘤具有高度血管依赖性, 尤其是微血管[10], 了解其内的微血管分布情况, 有助于明确诊断.本研究CDFI和SMI对肿物血管的诊断按照Adler分级标准, 比较乳腺良恶性肿瘤血流信号的检出率, 结果显示无论是良性还是恶性肿物, SMI对血流显示的丰富程度均高于CDFI, 尤其在检测恶性肿物血流丰富情况下差异更为明显, 且多见Ⅱ、Ⅲ级不规则分支血管.但尚存在一些因素影响对血流分级情况的判断:①病灶体积过大或过小, 位置过深.②病灶内新生的微血管管径过于细小, 血流较少且流速低, 导致显示不清.进一步用SMI观察肿瘤周边、内部及穿支血流的具体分布及数量, 观察到乳腺良恶性肿物内微血管不仅检出率不同, 其形态差异也明显, 穿支血流在乳腺恶性肿物内较良性肿物内显示数量多且有分支, 分布也不均匀, 而良性肿物内多为周边血流及内部点状血流, 分布较均匀.超声造影技术早于SMI用于显示肿物内的微血流, 有研究显示SMI与超声造影显示病灶内微血管的部位、走形有良好的一致性, 可用于术前无创评估恶性肿物内微血流[11].SMI对恶性肿物内的穿支血流检出率较好, 可提高对肿物良恶性的诊断准确率.

　　二维超声结合BI-RADS分级诊断恶性肿瘤主要依靠病灶的边界、形态、纵横比、内部回声、后方回声衰减以及钙化等.随着对血流动力学不断地研究, 良恶性肿物的血流检出均有所提高, 为肿物的鉴别诊断提供重要依据.有研究表明SMI对恶性肿物内的微血流的显示与病理微血管密度 (microvessel density, MVD) 相关性较好[12], 本研究将BI-RADS分级分别联合CDFI及SMI进行乳腺肿物诊断, 并以病理结果为金标准, 结果显示SMI联合BI-RADS分级的诊断效能高于CDFI联合BI-RADS分级, 但无统计学差异.本研究还发现个别良性肿物也有较丰富的环绕血流, 但其二维形态规则;个别恶性肿物却是乏血供或无血供, 单独依据血流情况鉴别肿物良恶性容易造成假阳性和假阴性, 所以血流情况不能作为诊断良恶性肿物的唯一标准, 还需依据二维超声特点综合进行评估, 可有效地防止漏、误诊.

　　SMI成像与其他超声成像技术相比, 能更敏感、准确地检测出乳腺肿物内的血流信号, 尤其是低速微血流信号.SMI成像可对乳腺肿物内的血流形态分布进行初步诊断, 在鉴别乳腺肿瘤良恶性方面起重要作用, 随着其技术的不断完善, SMI成像技术在临床诊断方面可能应用更广.

　　参考文献

　　[1] 刁雪红, 刘迎春, 陈林, 等.新型实时剪切波弹性成像对乳腺肿块良恶性的鉴别诊断价值[J].影像诊断与介入放射学, 2017, 26 (3) :183-186.DIAO X H, LIU Y C, CHEN L, et al.Value of real-time shear wave elastography in the differential diagnosis of benign and malignant breast lesion[J].Diagnostic Imaging &Interventional Radiology, 2017, 26 (3) :183-186.
　　[2] 张建军, 丁洁.彩色多普勒超声对乳腺肿块诊断的临床价值[J].新疆医学, 2015, 14 (6) :764-767.ZHANG J J, DING J.Clinical value of diagnosis of breast masses with color doppler ultrasound[J].Xinjiang Medical Journal, 2015, 14 (6) :764-767.
　　[3] MA Y, LI G, LI J, et al.The diagnostic value of superb microvascular imaging (SMI) in detecting blood flow signals of breast lesions:a preliminary study comparing sim to color Doppler flow imaging[J].Medicine (Baltimore) , 2015, 94 (36) :el502.
　　[4] 张玲, 何以敉, 林礼务, 等.乳腺癌彩色多普勒血流成像及淋巴结转移与HIF-1a表达的相关性研究[J].中国超声医学杂志, 2013, 29 (1) :41-44.ZHANG L, HE Y M, LIN L W, et al.Correlation between color doppler flow imaging and lymph node metastasis of breast cancer and the expression of HIF-1α[J].Chinese Journal of Ultrasound in Medicine, 2013, 29 (1) :41-44.
　　[5] 詹嘉, 陈璐, 万敏, 等.微血管成像技术探查BI-RADS4类乳腺肿块内穿支血管的价值[J].中国超声医学杂志, 2014, 30 (11) :977-980.ZHAN J, CHEN L, WAN M, et al.The value of superb mircovascular imaging for detecting perforator vessels in BI-RADS 4 breast lesions[J].Chinese Journal of Ultrasound in Medicine, 2014, 30 (11) :977-980.
　　[6] AMERICAN COLLEGE OF RADIOLOGY.Breast imaging reporting and data system atlas (BI-RADS atlas) [R].4ed.Reston:Am Coll Rediol, 2003:1-257.
　　[7] 马燕, 李刚, 李晶, 等.超微血管成像技术检测乳腺良恶性肿物血流[J].中国医学影像技术, 2015, 31 (5) :659-662.MA Y, LI G, LI J, et al.Superb mircovascular imaging for detecting blood flow of breast neoplasms[J].Chinese Journal of Imaging Technology, 2015, 31 (5) :659-662.
　　[8] 李响, 康姝, 王学梅, 等.超微血管成像与彩色多普勒血流成像在乳腺肿瘤诊断中的应用[J].中国医学影像技术, 2015, 3 (5) :663-337.LI X, KANG S, WANG X M, et al.Application of superb mircovascular imaging and CDFI in diagnosis of breast masses[J].Chinese Journal of Imaging Technology, 2015, 31 (5) :662-667.
　　[9] STANZANI D, CHALA L F, BARROS N, et al.Can Doppler or constrast-enhanceed ultrasound analysis add diagnostically im portent information about the nature of breast lesions[J].Clinics (Sao Panlo) , 2014, 69 (2) :87-92.
　　[10] OZAWA Y, KOBAYASHI S, HARA M, et al.Morphological differences between schwannomas and ganglioneuromas in the mediastinum:utility of the craniocaudal length to major axis ratio[J].Br J Radiol, 2014, 87 (1036) :20130777.
　　[11] 赵荣梅, 姜紫韵, 薛红元, 等.SMI在乳腺导管内乳头状瘤中的诊断价值[J].中国超声医学杂志, 2018, 34 (11) :986-988.ZHAO R M, JIANG Z Y, XUE H Y, et al.SMI in the diagnosis of breast intraductal papilloma[J].Chinese Journal of Ultrasound in Medicine, 2018, 34 (11) :986-988.
　　[12] 马燕, 李晶, 任卫东, 等.超微血管成像与乳腺肿瘤微血管密度的相关性研究[J].临床与病理杂志, 2016, 36 (4) :364-369.MA Y, LI J, REN W D, et al.Correlation analysis between superb mircovascular imaging and pathological microvessel density in breast tumors[J].Journai of Clinical and Pathological Research, 2016, 36 (4) :364-369.