剪切波彈性成像在乳腺良惡性病變鑒別診斷中的價值

張倩倩，王學梅，李銀燕，耿 晶，張義俠，李 響，康 姝

（中國醫科大學附屬第一醫院超聲科，遼寧 沈陽 110001）

乳腺癌的發病率逐年上升，如何準確的診斷乳腺癌已成為臨床一個重要問題。觸診的硬度對于乳腺良惡性病變的鑒別診斷有著重要意義，但觸診具有個人主觀性，如何客觀地評估病灶的硬度成為近年來的研究焦點，彈性成像是新發展起來的一個超聲技術，通過評估組織的彈性變化，實現組織彈性定量的研究，實時剪切波彈性成像（Shear wave elastography，SWE）通過計算剪切波的速度變化得到組織的彈性值，是定量的彈性技術，實現了聲波下的觸診，客觀地評價了病灶硬度。本研究采用SWE對乳腺病變的硬度進行分析得到病灶組織的彈性值，評價彈性模量值在乳腺良惡性病變鑒別診斷中的價值。

1 資料與方法

1.1 研究對象

收集我院乳腺外科2011年5月乳腺病變女性患者51例，共 67個病灶，年齡23～61歲，中位年齡43 歲，最大徑 0.46～7.0 cm，平均（1.84±1.16）cm，所有患者都經手術病理證實。

1.2 儀器與方法

采用 AixPlorer（Supersonic shear imagine）剪切波彈性成像超聲診斷儀，探頭頻率4～15 MHz。首先行乳腺二維超聲檢查，對乳腺病灶的二維聲像圖特征進行記錄，然后切換至彈性成像模式，不施壓，選取感興趣區域（Region of interest，ROI）靜置 3 s，測量彈性值，彈性值包括彈性平均值、最小值、最大值和標準差（SD）。同一病灶的ROI重復3次測量，取均值。將圖像存入儀器。按照美國2003年BI-RADS分級標準[1]，將鉬靶BI-RADS分級≤3作為良性，BIRADS分級≥4作為惡性，比較彈性模量值與BIRADS分級的準確性。

1.3 統計學處理

采用SPSS 17.0統計分析軟件，計量資料以均數±標準差表示。計數資料采用χ2檢驗，組間比較采用t檢驗，繪制彈性模量值的受試者工作特征曲線（Receiver-operating characteristic curve，ROC 曲線），計算曲線下面積（Area under curve，AUC），取得最合適的診斷界值，繪制四格表，計算敏感度、特異度、準確度、陽性預測值、陰性預測值，與BI-RADS分級比較有無統計學意義，以P＜0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 病理結果

病理診斷乳腺良性病變49個，包括纖維腺瘤19個，纖維腺瘤伴乳腺增生癥3個，乳腺病22個，乳腺病伴腺瘤樣增生2個，乳腺病伴灶狀脂肪壞死1個，導管內乳頭狀瘤2個；惡性18例，包括浸潤性導管癌17個，導管內癌1個。

2.2 良惡性病變的彈性模量值

較硬的組織表現為紅色，較軟的組織表現為藍色。纖維腺瘤（圖1）表現為均勻的藍色，浸潤性導管癌（圖2）出現了紅色區域，表現為紅黃藍相間，對ROI測量得出乳腺良惡性病變的彈性平均值、最小值、最大值及SD，良惡性病變的平均值、最大值及SD差異均有統計學意義（P＜0.05），最小值差異無統計學意義（表1）。

2.3 彈性模量值診斷乳腺良惡性病變的敏感度、特異度、準確度、陽性預測值、陰性預測值

彈性平均值及最大值診斷乳腺良惡性病變的ROC 曲線 AUC 分別為 0.814、0.908（表 2），彈性最大值評價乳腺良惡性病變的準確性高于平均值（圖3，4）。應用ROC曲線分析獲得乳腺良惡性病變的彈性平均值及最大值的診斷界值，當彈性平均值采用40.2 kPa作為參考值時，即平均值≤40.2 kPa時診斷為良性病灶，＞40.2 kPa時診斷為惡性病灶；當彈性最大值采用58.79 kPa作為診斷參考值時，即最大值≤58.79 kPa時診斷為良性病灶，＞58.79 kPa時診斷為惡性病灶，分別得出診斷敏感度、特異度、準確度、陽性預測值、陰性預測值（表3）。

圖1 乳腺纖維腺瘤。病灶表現為均勻的藍色。圖2 乳腺浸潤性導管癌。病灶出現了紅色區域，表現為紅黃相間。Figure 1.Breast fibroadenoma.The lesion showed homogeneous blue.Figure 2.Breast invasive ductal carcinoma.Red spots appeared in the lesions,showed area of red and yellow.

Table 1 The mean,minimum,maximum and standard deviation(SD)of elasticity value for benign and malignant breast lesions

Table 2 The area under the curve(AUC)of the mean and maximum elasticity value

Table 3 The sensitivity,specificity,accuracy,positive predictive value and negative predictive value of the mean,maximum elasticity value and BI-RADS classification

2.4 彈性模量值與鉬靶BI-RADS分級比較

本組病灶中鉬靶BI-RADS分級≤3有37個，BI-RADS分級≥4有30個，與病理結果對照，得出鉬靶BI-RADS分級的敏感度、特異度、準確度、陽性預測值、陰性預測值（表3），彈性最大值的診斷準確性比BI-RADS分級高，彈性平均值的特異度、準確度及陽性預測值比BI-RADS分級高，由此看出彈性平均值及最大值對于乳腺良惡性病變的鑒別診斷有較高的價值。

3 討論

觸診的硬度對于乳腺良惡性病變的鑒別診斷有著重要意義，但觸診具有個人主觀性，如何客觀地評估病灶的硬度成為近年來的研究焦點，而彈性成像正是利用高新技術實現了聲波下的觸診，客觀地評價病灶的硬度。1991年Ophir等提出“彈性成像”的概念，是對組織施加一個激勵，在彈性力學或生物力學物理規律作用下，組織產生位移、應變或速度分布的響應，經過處理，從而反映彈性模量等力學屬性的差異。但目前的彈性成像技術大部分為半定量的測量方法，本研究采用的是SWE技術，該技術通過測量組織的密度獲得楊氏模量即組織的彈性值，為定量的測量方法。SWE不同于傳統超聲，不僅實現了聲波下的觸診，同時獲得了組織彈性的絕對值，克服了傳統半定量彈性成像的主觀性，而且具有重復性，是一種新的彈性量化技術[2-5]。

文獻報道[6]乳腺病變的彈性值由大到小的順序是：浸潤性導管癌＞腺病＞腺病伴纖維腺瘤形成或導管內乳頭狀瘤＞纖維腺瘤＞腺體＞脂肪，本組病灶惡性的平均值和最大值分別是（59.05±36.19）kPa、（108.72±45.17）kPa，乳腺病的平均值及最大值分別是（23.80±10.67） kPa、（31.14±15.35） kPa，纖維腺瘤的平 均值 及 最 大 值分別是 （20.13±12.3）kPa、（28.31±17.08）kPa。一般來說，良性病灶比正常的乳腺組織硬，比惡性病灶軟[7]，但是也有軟的惡性病灶，比如髓狀的、黏蛋白狀的、乳頭狀的及壞死的浸潤性導管癌；也有硬的良性病灶，比如膿腫周圍的炎癥、手術疤痕、放射療法導致的皮膚增厚等[8]。本組乳腺良惡性病灶的彈性模量值均低于國外文獻[9]，其原因可能與中西方乳腺組織結構差異有關[10]。研究中發現惡性病灶的最硬區域大多數位于病灶的周圍而不是病灶的中心[11]，有學者認為這可能代表了導管原位癌（DCIS）的癌周硬度，也有學者認為這與乳腺癌的纖維成形反應有關，另有認為與乳腺癌的浸潤性生長有關[12-13]。

彈性平均值及最大值診斷乳腺良惡性病變的ROC曲線下面積分別為0.814、0.908，表明彈性最大值診斷乳腺良惡性病變的準確性較高，當彈性平均值以40.2 kPa作為診斷界值時，有一定的漏診率，但誤診率較低；當彈性最大值以58.79 kPa作為診斷界值時，漏診率及誤診率均較低。雖然已有文獻報道平均值及最大值可以為乳腺良惡性病變的鑒別提供診斷依據[10-11]，但國內尚沒有對SD診斷價值的報道，在本組研究中良惡性病變的SD差異有統計學意義，提示SD同樣也可為乳腺良惡性病變的鑒別診斷提供幫助，因為內部回聲是否均勻是診斷乳腺良惡性病變的一項重要指標，而SD是對感興趣區回聲是否均勻的評價指標，SD越大，表示回聲越不均勻，惡性的可能性越大[11]，這預示在今后的研究中要綜合彈性平均值、最大值和SD來鑒別診斷乳腺良惡性病變。

乳腺鉬靶X線攝像是病人的常規檢查，在臨床中廣泛應用，準確性較高，但國內尚沒有文獻對彈性模量值與BI-RADS分級準確性做比較，從本研究可以看出彈性最大值的診斷準確性比BI-RADS分級高，彈性平均值的特異度、準確度及陽性預測值比BI-RADS分級高，這提示在臨床中結合彈性成像可以減少乳腺病變的漏診率及誤診率，減少乳腺病人的隨訪及活檢，為病人減輕痛苦。但是本研究例數有限，有待于擴大樣本量進一步研究。未來，SWE將逐漸應用在臨床中，可以為臨床乳腺良惡性病變的鑒別診斷提供幫助，提高乳腺良惡性病變的診斷準確性。

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