乳腺癌中MR動態增強的TIC與DWI聯合應用的臨床價值

朱默，王希明，胡粟，郝光宇，郝正梅，胡春洪，楊玲

蘇州大學附屬第一醫院 放射科，江蘇蘇州 215006

乳腺癌中MR動態增強的TIC與DWI聯合應用的臨床價值

朱默，王希明，胡粟，郝光宇，郝正梅，胡春洪，楊玲

蘇州大學附屬第一醫院 放射科，江蘇蘇州 215006

目的探討乳腺癌中MR動態增強的時間-信號強度曲線（Time Intensity Curve，TIC）與彌散加權成像（Diffusion Weighted Imaging，DWI）聯合應用的臨床價值。方法對48例乳腺腫瘤患者進行MR動態增強和彌散加權成像，分析TIC和表觀擴散系數（Apparent Diffusion Coefficient，ADC）值，比較兩者單獨運用和聯合使用的差別。結果MR動態增強的TIC分型區分乳腺良惡性病變具有統計學意義（P＜0.05）；以b=1000 s/mm2，ADC值1.20×10-3mm2/s為標準，DWI區分乳腺良惡性病變具有統計學意義（P＜0.05）；聯合運用動態增強的TIC和DWI分析乳腺良惡性病變，敏感性96.7%，特異性83.3%，陽性預測值90.6%，陰性預測值93.7%，準確度91.6%。結論運用MR動態增強的TIC和DWI可以有效鑒別乳腺的良惡性病變，對于乳腺癌的診斷具有重要的意義。

乳腺癌；動態增強；時間-信號強度曲線；彌散加權成像；ADC值

引言

乳腺癌是危害女性健康的重大疾病之一[1]。近年來，在我國女性群體中，乳腺癌的發病率和死亡率越來越高，患病率位居惡性腫瘤第一位[2]。早期診斷和及時治療是治療乳腺癌的重要措施之一，可有效降低死亡率，提高女性生命和生活質量[3]。磁共振成像（Magnetic Resonance Image，MRI）技術是檢測、診斷女性乳腺良惡性腫瘤的重要手段之一，尤其是對于早期乳腺癌變的診斷極為重要[4]。MRI有多種技術，包括動態增強、彌散加權成像（Diffusion Weighted Imaging，DWI）和灌注成像等[5]。這些單一手段可有效的鑒別乳腺癌，但存在一定的誤差，如特異性不強等不足，從而影響后續及時治療。本研究將動態增強（Dynamic Contrast Enhanced，DCE）的時間-信號強度曲線（Time Intensity Curve，TIC）和DWI兩種方法有機結合，以手術病理結果為金標準，聯合應用于女性乳腺腫瘤的診斷，取得了一定的成果。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取2013年1月～2015年8月在我院乳腺治療的女性患者48例，全部病人進行了MR DCE、DWI以及手術穿刺、活檢及病理等方法檢驗。病理學證明，乳腺癌患者30例，年齡（47±12）歲；良性腫瘤患者18例，年齡（39±10）歲。乳腺癌患者包括25例浸潤性導管癌，浸潤性小葉癌3例，黏液癌2例；良性瘤包括乳腺纖維瘤10例，導管內乳頭狀瘤5例，囊腫3例。

1.2 儀器與方法

選用通用公司3.0T MR掃描儀，乳腺專用表面線圈為指定線圈?；颊卟扇「┡P位，雙側乳腺垂懸入線圈中。MR常規掃描軸位FSET1WI和T2WI脂肪抑制序列。DWI采用SE-EPI軸位掃描+脂肪抑制，參數設置為擴算系1000 s/mm2，TE 70.4，TR700 ms，層厚4 mm，層距1.0 mm。動態增強選用Vibrant掃描，先靜脈注射對比劑DPTA，0.2 mmol/kg，行連續無間隔掃描6次，FOV350 mm× 350 mm，層厚1.4 mm，矩陣350×288，激發1次。總掃描時相52，單時相掃描時間30 s，總時間26 min。

1.3 圖像處理

所有圖像均由兩位經驗豐富的高級醫師使用MR自帶工作站（ADW4.2）functool軟件進行MR圖像處理，對乳腺腫瘤的良惡性進行診斷。

具體過程是：利用functool進行圖像后處理，選擇準備分析的圖像，選擇SER功能按鍵，調節原始圖像，調節閾值，定義感興趣區（ROI），調節界面，計算函數名稱，切換顯示不同的函數的偽影圖，保存函數圖，退出處理界面。

1.3.1 彌散加權成像（DWI）ADC值計算

選定ROI，避開出血，鈣化，壞死或囊變的區域，在b=1000 s/mm2條件下，3次計算ADC值，取3次平均值作為ROI結果進行記錄。依據文獻[6]，選定1.20×10-3mm2/s作為界定標準，高于此值，判斷其為良性病變，低于此值，判定為惡性病變。

1.3.2 動態增強的時間-信號強度（TIC）分析

同上，選定ROI的病灶信號最強區域，使用軟件繪制TIC進行分型。所有的TIC可分為3類：A型，快進快出型，判定為惡性；B型，平臺型，判定為惡性；C型，緩慢上升型，判定為良性；D型，無明顯強化型，判定為良性。

1.4 統計學分析

應用SPSS 20.0統計軟件處理數據，計量資料采用（±s）表示，進行t檢驗，計量資料采用χ2檢驗。P＜0.05表示差異具有統計學意義。

2 結果

2.1 乳腺腫瘤的動態增強的TIC分析

MR的動態增強的TIC分型以A，B兩型為惡性腫瘤，C、D兩型為良性腫瘤。統計數據計算得出TIC分型的χ2值為11.954，P＜0.05，TIC乳腺腫瘤良惡性分型具有統計學意義（P＜0.05）。在惡性病灶中，9個病灶為A型曲線（30.0%），19個病灶為B型曲線（63.3%），2個病灶C型（6.7%）；良性病灶中，9個病灶為C型（50%），8個病灶為B型（44.4%），1個病灶為A型（5.6%）。B型曲線在兩種病灶中超過40%，不能準確的區分良惡性病灶。以A型和B型診斷為惡性病灶，敏感度93.3%（28/30），特異度50%（9/18），陽性值75.6%（28/37），陰性值81.1%（9/11），準確度77.1%（37/48），見表1。

表1 動態增強的時間-信號強度信號分型與乳腺良惡性病灶關系

2.2 乳腺腫瘤的ADC值分析

DWI的ADC值以1.2×10-3mm2/s為界限，低于此值，判斷為惡性病灶，高于或等于此值，判斷其為良性病灶。ADC值數據統計計算得到χ2值為4.159，P＜0.05，表明ADC值對乳腺良惡性病變診斷具有統計學意義。在惡性病變中，26個ROI的ADC值低于1.2×10-3mm2/s（86.7%），4個ROI高于此值（13.3%）；在良性病變中，11個ROI的ADC值高于或等于標準值（61.1%），7個ROI的ADC值低于標準值（38.9%）。敏感度86.7%（26/30）特異度61.1%（11/18），陽性值78.9%（26/33），陰性值73.3%（11/115），準確度77.8%（37/48），見表2。

表2 乳腺腫瘤的ADC值與乳腺良惡性病灶關系

2.3 上述兩種影像學聯合應用診斷乳腺良惡性病變

TIC聯合DWI的ADC值進行綜合判斷。兩者判斷都傾向于惡性時，診斷為惡性；兩者判斷都傾向于良性時，診斷為良性。本研究中，30例乳腺惡性癌變患者，TIC和ADC均判斷為惡性病例為26例；3例TIC判斷為可疑惡性，ADC判斷其為惡性，判斷其為惡性病灶；1例TIC和ADC均判斷為良性，構成假陽性結果。在18例良性病例中，9例TIC聯合ADC均判斷為良性；6例ADC判斷為良性，TIC判斷為可疑良性，診斷其為良性；3例TIC判斷為可疑惡性，ADC判斷為惡性，判斷其為惡性，構成假陽性結果。

兩者聯合應用的數據統計其敏感性96.7%（29/30），特異性83.3%（15/18），陽性預測值90.6%（29/32），陰性預測值93.7%（15/16），準確度91.6%（44/48）。動態增強的TIC聯合DWI的ADC值綜合判斷在敏感性、特異性、陽性預測值、陰性預測值和準確度方面都優于單一方法（見表3）。

2.4 典型病例（圖1）

圖1 女性，55歲，左乳浸潤性導管癌II級

3 討論

乳腺癌是危害女性健康重大疾病之一，其發病率位居女性惡性腫瘤的第一位[7]。乳腺癌治療的關鍵是早期篩查和針對性治療[8]。目前臨床上篩查乳腺癌的主要方法包括查體、超聲檢查、X線鉬靶和MR檢查[9]。乳腺癌尤其是早期癌變往往不具有典型特征，與良性病變相比難以區別，使用常規檢查、乳腺超聲以及鉬靶等方法易造成漏診和誤診[10]。核磁共振成像不存在電離輻射，可選用非離子造影劑，對軟組織的成像分辨率較高，可選用多個參數建模等優點，可以有效提高組織病變成像的分辨率，更加清晰準確的判斷乳腺良惡性病變，有效地提高乳腺癌變發現率和診斷準確率[11]。MR技術除常規檢測手段外，還具有DCE、DWI和灌注成像等技術方法[12]。MR單一的手段雖可較準確的診斷乳腺癌的病變，但存在一定的誤差，如特異度不足等缺陷，增加了乳腺癌惡性腫瘤的漏診率。因此，本研究將MR的DCE和DWI技術引入到乳腺癌的常規診斷當中。

表3 兩種影像學聯合應用診斷乳腺良惡性病灶

核磁共振的DCE技術是分析病灶的血流動力學特征來鑒別乳腺病灶的良惡性。惡性腫瘤相比于良性病灶，在血管的通透性、病變的微循環和組織間隙結構等方面都具有不同的生理學和物理學上的差異。MR DCE借助這些特點，通過對比劑的放大作用，可得到不同的時間-信號強度。由于惡性腫瘤組織高代謝的生長造成微血管較多，血管內皮不成熟和通透性高等特征，使得MR DCE信號強，消退快，對應于TIC的A型（快進快出）和B型（平坦型）；良性腫瘤血流較弱，MR信號出現、上升和下降都較慢，對應于TIC的C（緩慢上升型）型和D型（無明顯強化型）。在本研究中，10例為A型曲線，9例為惡性腫瘤，1例為良性腫瘤；27例B型曲線，19例為惡性腫瘤，8例為良性腫瘤；11例C型曲線，9例為良性腫瘤，2例為惡性腫瘤；D型曲線不存在。統計數據表明P＜0.05，TIC對良性病變和惡性病變的分型具有統計學意義。TIC分型對惡性腫瘤診斷的敏感度較高（93.3%），但特異度（50%）和準確度（77.1%）較差，不能準確的診斷良性病變。在B型曲線中，良性病灶和惡性病灶有較大的重疊，不能有效的診斷。

DWI是運用乳腺組織內水分子運動特征進行成像，可有效反映組織的微觀結構。惡性腫瘤的組織間隙少，細胞密度高，水分子運動受限，擴散能力差，從而影響DWI的ADC值，造成了惡性腫瘤的ADC值較良性病灶的低。國內外研究證實當ADC值選取1.2×10-3mm2/s作為界定標準時，可較有效區分良性腫瘤和惡性腫瘤。在本研究中，選取ADC值1.2×10-3mm2/s作為區分乳腺組織的良惡性，P＜0.05，表明DWI區分乳腺癌的良惡性具有統計學的意義。ADC值表明其敏感度（86.7%）較好，可有效鑒別惡性腫瘤，特異性（61.1%）較差，不能有效的鑒別良性腫瘤，良性腫瘤的ADC值差異較大。

本研究中，將核磁共振的DCE和DWI技術兩者聯合運用后，可以有效提高乳腺病變的準確性。兩者聯用敏感度達到96.7%，特異度有效提升，增加到83.3%（TIC 50%，ADC 61.1%）更加準確的診斷乳腺病變良惡性。在準確度，陽性預測值和陰性預測值方面同樣都具有顯著性提升，有效地降低了假陽性和假陰性例子的發生。

MR的TIC和ADC聯合運用鑒別乳腺腫瘤的良惡性，敏感度更高，大幅改善了單 一方法特異性較差的缺陷。同時，假陽性和假陰性的案例錯誤顯著減少。本研究將兩種MR技術聯合運用，以手術病理結果為標準，診斷乳腺癌變的良惡性，顯著提高了乳腺癌診斷的準確性，減少了漏診率 和誤診率，為女性乳腺癌的鑒別提供了良好的鑒別方法，保障了患者的生命和生活的質量。

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Clinical Effectiveness of Application of Combination of MR Dynamic Contrast-Enhanced Time Intensity Curve and Diffusion Weighted Imaging in Breast Cancers

ObjectiveTo investigate the clinical effectiveness of application of combination of MR dynamic contrast-enhanced TIC and diffusion weighted imaging in breast cancers.Methods48 cases of patients with breast cancer were screened by using MR dynamic contrast-enhanced (DCE) and diffusion weighted imaging (DWI). TIC, ADC and the combination of these two were compared.ResultsIt was of statistically significant difference to evaluate the benign and malignant breast tumors by using TIC (P＜0.05). When b=1000 s/mm2and ADC=1.20×10-3mm2/s, it was of statistically signif cant difference to diagnose the malignant tumor with the method of DWI (P＜0.05). When TIC curves and ADC values were combined to evaluate the malignant breast cancers, the sensitivity, specif city, positive predictive value, negative predictive value and accuracy were 96.7%, 83.3%, 90.6%, 93.7% and 91.6%.ConclusionIt is helpful to diagnose the malignant and benign breast tumors by using the combination of TIC and DWI.

breast cancer; dynamic contrast-enhanced; TIC; DWI; ADC value

ZHU Mo, WANG Xi-ming, HU Su, HAO Guang-yu, HAO Zheng-mei, HU Chun-hong, YANG Ling
Department of Radiology, the First Aff liated Hospital of Soochow University, Suzhou Jiangsu 215006, China

R445.2；R737.9

B

10.3969/j.issn.1674-1633.2016.12.016

1674-1633(2016)12-0066-03

2016-05-16

2016-06-23

楊玲，副主任醫師。研究方向：中樞神經、乳腺影像學診斷。

通訊作者郵箱：jsyangling@163.com