DCE-MRI及DWI在鑒別乳腺良、惡性病變中的價值

靳雅楠,張　焱,程敬亮,王瑩瑩

鄭州大學第一附屬醫院磁共振室 鄭州 450052

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DCE-MRI及DWI在鑒別乳腺良、惡性病變中的價值

靳雅楠,張焱#,程敬亮,王瑩瑩

鄭州大學第一附屬醫院磁共振室 鄭州 450052

摘要目的：探討動態增強MRI(DCE-MRI)及擴散加權成像(DWI)在乳腺良、惡性病變鑒別診斷中的價值。方法：對85例乳腺病變患者行乳腺MRI動態增強及DWI掃描，經后處理獲得:時間-信號強度(TIC)曲線類型、達峰時間(Tmax)、早期強化率(EER)、峰值強化率(PER)、信號增強比(SER)、峰值(SImax)及表觀擴散系數(ADC)。結果：良性病變62個，惡性病變34個，良性病變的Tmax、PER、SImax、ADC值顯著高于惡性病變(P<0.05)，良性病變的SER顯著低于惡性病變(P<0.05)，良、惡性病變EER差異無統計學意義(P=0.869)；良性病變以Ⅰ型曲線為主(45/62)，惡性病變以Ⅱ型和Ⅲ型曲線為主(27/34),TIC曲線類型在良、惡性病變中差異有統計學意義(P<0.05)；ADC鑒別乳腺良、惡性病變的診斷效能最高(AUC=0.898)。結論：DCE-MRI及DWI對鑒別乳腺病變的良、惡性病變有重要價值。

動態增強MRI(DCE-MRI)可以反映病變血流動力學特征及病灶內微血管分布情況，而擴散加權成像(DWI)可以無創地檢測活體組織中水分子無規則熱運動，間接反映了組織內微觀結構的變化。作者對乳腺動態增強的半定量參數及DWI的ADC值進行分析，評價其在乳腺良、惡性病變鑒別診斷的價值。

1資料與方法

1.1一般資料收集鄭州大學第一附屬醫院2015年1月至9月行MRI動態增強掃描的85例(共96個病灶)乳腺病變的患者資料，患者均為女性，年齡11～82歲，中位年齡41歲，所有病例均在MRI檢查1周內獲得病理結果。

1.2設備與方法采用GE Discovery 750 3.0 T超導型磁共振，8通道乳腺專用相控線圈，患者俯臥位，足先進。①MRI平掃參數。軸位T1WI:TR/TE 640 ms/7.6 ms，FOV 320 mm×320 mm，矩陣512×512，層厚/層間距4 mm/1 mm，軸位脂肪抑制T2WI:TR/TE 2 587 ms/85 ms，FOV 320 mm×320 mm，矩陣512×512，層厚/層間距4 mm/1 mm。DWI:b=0 s/mm2和800 s/mm2，TR/TE 3 600 ms/76 ms，FOV 320 mm×320 mm，矩陣256×256，層厚/層間距4 mm/1 mm，NEX(激勵次數)=4。②DCE-MRI。軸位容積成像序列Vibrant：TR/TE 3.9 ms/1.7 ms，FOV 360 mm×360 mm，矩陣512×512，層厚/層間距1.4 mm/1 mm。蒙片掃描結束后，采用高壓注射器以2.0 mL/s流速經肘靜脈注射Gd-DTPA(釓噴替酸葡甲胺)，劑量為0.1 mmol/kg，注射后追加20 mL生理鹽水沖管，延遲20 s后啟動動態掃描，再掃描5個時相，每個時相掃描時間為59 s。

1.3圖像后處理及數據測量在GE ADW 4.5 后處理工作站，使用Functool工具包分別對動態增強掃描圖形及DWI圖像進行后處理。ADC值測量：將DWI圖像導入ADC軟件，手工放置感興趣區(ROI)，經計算得到ADC值。結合動態掃描圖像，ROI的選擇應盡量避開囊變、壞死及血管區域，測量3次求平均值。將動態增強掃描圖像導入Functional，得到時間-信號強度(TIC)曲線，并測定不同時相病變的信號強度，計算半定量參數。達峰時間(Tmax)為強化達到峰值的時間；峰值(SImax)為信號強度的最大值；早期強化率(early enhancement ratio，EER)為增強后第一個時相結束時的信號強度和增強前信號強度的差值與增強前的信號強度的比值；峰值強化率(peak enhancement ratio,PER)為強化峰值的信號強度和增強前信號強度的差值與增強前的信號強度；信號增強比(signal enhancement ratio,SER)(峰值信號強度-初始信號強度)/(流出信號強度-初始信號強度)。TIC曲線分為3種類型：Ⅰ型為流入型(持續上升型)，Ⅱ型為平臺型，Ⅲ型為流出型。

1.4統計學處理應用SPSS 21.0處理數據，比較乳腺良、惡性病變半定量參數及ADC值的差異。首先對數據進行Kolmogorov-Smirnov檢驗，符合正態分布的數據進行兩獨立樣本t檢驗，不符合正態分布的數據采用Wilcoxon檢驗。檢驗水準α=0.05。

2結果

2.1病理學檢測結果85例患者96個病灶中良性病變62個，其中纖維腺瘤39個，乳腺炎性病變5個，腺病伴或不伴導管擴張10個，導管內乳頭狀瘤8個；惡性病變34個，包括導管內癌6個，導管內癌伴浸潤性癌4個，浸潤性癌23個，黏液腺癌1個。一例左乳浸潤性導管癌患者的病理學檢測結果見圖1A，一例左乳青春期纖維瘤患者的病理學檢測結果見圖2A。

2.2DCE-MRI半定量參數及ADC值良性病變的Tmax、PER、SImax值高于惡性病變，良性病變的SER低于惡性病變，良、惡性病變EER差異無統計學意義，見表1。TIC曲線：良性病變Ⅰ型45個、Ⅱ型15個、Ⅲ型2個；惡性病變Ⅰ型7個、Ⅱ型13個、Ⅲ型14個。良、惡性病變的TIC曲線類型差異有統計學意義(表2)。惡性病變的ADC值低于良性病變(t=7.972，P<0.05)。典型病例的MRI表現見圖1、2。

2.3DCE-MRI半定量參數診斷良、惡性病變的效能根據各參數的受試者特征曲線獲得各參數鑒別乳腺良惡性病變的敏感度和特異度。其中ADC值診斷效能最高，其ROC曲線下面積(AUC)為0.898，敏感度86.3%，特異度88.0%，診斷良惡性病變的臨界值為1.235×10-3mm2/s。TIC曲線以Ⅱ+Ⅲ型曲線作為鑒別良、惡性病變的診斷標準，其敏感度為79.4%，特異度為72.6%。參數分析結果見表3。

表1　乳腺良、惡性病灶DCE-MRI半定量參數比較

表2　乳腺良、惡性病灶TIC曲線比較

Z=5.785，P<0.001。

A：左乳浸潤性導管癌，WHOⅡ級(HE，×200);B:動態增強早期，左乳見團塊狀強化影；C:TIC曲線類型為Ⅱ型(平臺型)；D：ADC值為0.948×10-3 mm2/s。圖1　一例45歲左乳浸潤性導管癌女患者病理學及MRI表現

A：左乳纖維腺瘤(HE，×200);B：動態增強早期，左乳見團塊狀強化影；C：TIC曲線類型為Ⅰ型(持續上升型)；D：ADC值為1.45×10-3 mm2/s。圖2　一例14歲左乳青春期纖維腺瘤女患者病理學及MRI表現

參數臨界值敏感度/%特異度/%AUCADC/(mm2·s-1)1.235×10-386.388.00.898PER/%132.990.839.40.647SER/%94.991.750.30.762Tmax/s200.065.386.20.785SImax945.437.794.70.628

3討論

DCE-MRI通過注入順磁性的對比劑得到TIC曲線能夠直觀反映病灶內血流灌注及血管滲透等血流動力學特點,但Gd-DTPA對腫瘤良惡性并無生物學特異性，當惡性腫瘤體積小，血供少也可出現緩慢增強的特征[1]。該組中，良性病變TIC曲線以Ⅰ型為主，占72.6%(45/62)；惡性病變曲線類型以Ⅱ、Ⅲ型為主，占79.4%(27/34)，以Ⅱ+Ⅲ型曲線作為鑒別良、惡性病變的診斷標準，其敏感度為61.4%，特異度為86.5%。

對DCE-MRI的半定量參數EER、PER、SImax、Tmax、SER在良、惡性病變中的差異進行分析，發現除EER外，其余參數的差異均有統計學意義。Kuhl等[2]認為EER在良、惡性病變鑒別中價值有限。王麗等[3]也認為良、惡性病變的早期強化參數無顯著差異。血管生成是腫瘤發生的一個重要原因，惡性腫瘤新生血管增多，微血管密度增加，結構紊亂，血管通透性升高[4],增強早期惡性病變就有較高的血流灌注，但由于其血管通透性升高，高灌注的同時也伴隨高外滲，而良性病變微血管外滲相對較少，另外月經周期也能影響T1的EER[5]，這可能是導致EER在良、惡性病變中無顯著差異的原因。該研究中，良性病變的SImax及PER較惡性病變高，但其在良、惡性病變中分布有較大的重疊，AUC分別為0.628、0.647。王世威等[6]認為PER在乳腺癌、纖維腺瘤及其他良性病變中差異有統計學意義，但其敏感度及特異度略低，與作者的研究基本一致。歐陽翼等[7]認為SImax在良、惡性病變的差異無統計學意義，且曲線下面積重疊較大。乳腺良性腫瘤特別是纖維腺瘤多為富血供的腫瘤，灌注血流豐富，增強后明顯強化[8]，而乳腺惡性腫瘤多數伴囊變、壞死，腫瘤實質部分雖表現為高灌注，但因其血管通透性高，向周圍外滲速度亦加速，而SImax是灌注與外滲的平衡點，因此，雖惡性腫瘤血流灌注高，但SImax和PER卻低于良性腫瘤。惡性腫瘤因高灌注和高滲透的特點，Tmax較短[9]，該組以200 s作為良、惡性病變的臨界值，敏感度65.3%，特異度86.2%，AUC為0.785。SER代表了組織強化率，不僅可以反映病灶的血流灌注情況，更綜合反映了病灶內對比劑排泄情況，惡性病灶內對比劑多表現為“快進快出”，因此惡性病變的SER值高于良性病變，這與李祖銀等[10]的研究結果基本一致。該組研究SER的AUC為0.762，以94.86作為乳腺良、惡性病變的臨界值，敏感度為91.7%，特異度為50.3%。

DWI可以反映活體組織內水分子擴散運動，一定程度上在分子水平反映疾病的病理生理過程,水分子擴散受限的程度可以用ADC值描述，其大小與細胞密度、細胞活躍程度[11]、細胞膜通透性及細胞內外成分有較好的相關性。惡性病變較良性病變細胞增殖速度快，細胞密實，細胞外間隙減小，水擴散受限明顯，DWI上信號明顯增高，ADC值明顯減低，這是DWI鑒別乳腺良、惡性病變的基礎。乳腺惡性病變、良性病變和正常乳腺腺體組織的細胞密度呈遞減趨勢，ADC值則遞增[12]。該組良、惡性病變的ADC值差異有統計學意義，以1.235×10-3mm2/s為診斷乳腺良、惡性病變的臨界值，靈敏度為86.3%，特異度為88.0%，AUC為0.898，具有較高的診斷效能。張培平等[13]認為把1.195×10-3mm2/s作為鑒別乳腺良、惡性病變的臨界值，診斷效能較高，與該研究結果較為一致。隨著高分辨率DWI應用于臨床，其在病變檢出及良、惡性病變鑒別中將發揮越來越重要的作用。

綜上所述，DCE-MRI提供的半定量參數在乳腺良、惡性病變鑒別中可以提供更客觀的依據，SER、Tmax、TIC類型及DWI綜合分析可以很大程度上提高乳腺病變的診斷符合率。

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(2015-12-11收稿責任編輯李沛寰)

doi：10.13705/j.issn.1671-6825.2016.04.025

#通信作者,男，1964年6月生，碩士，教授，研究方向：磁共振診斷，E-mail:zhangyanhy@163.com

中圖分類號R445

關鍵詞乳腺腫瘤；動態增強；磁共振成像；擴散加權成像

Diagnostic value of dynamic contrast-enhanced MRI and DWI in breast lesions

JIN Ya'nan，ZHANG Yan，CHENG Jingliang，WANG Yingying

DepartmentofMRI,theFirstAffiliatedHospital，ZhengzhouUniversity,Zhengzhou450052

Key wordsbreast tumor;dynamic contrast enhancement;magnetic resonance imaging;diffusion weighted imaging

AbstractAim: To investigate the differential diagnostic value of dynamic contrast-enhanced MRI(DCE-MRI) and diffusion weighed imaging(DWI) in benign and malignant breast lesions. Methods:A total of 85 patients with breast tumors underwent DCE-MRI and DWI，the value of ADC and semi-quantitative parameters including TIC type,Tmax,EER,PER,SER,SImax were measured at a workstation.Differences in these parameters between the benign and malignant groups were compared.Results: There were 62 benign and 34 malignant tumors.The Tmax,PER,SImax,and ADC values of benign tumors were significantly higher than malignant tumors(P<0.05),while the SER value of benign tumors were significantly lower than malignant tumors(P<0.05).There was no statistical difference in EER between benign tumors and malignant tumors(P=0.869).The TIC curves of benign tumors were mostly type Ⅰ(41/62),and the TIC curves of malignant tumors were mostly typeⅡand typeⅢ(27/34).The ADC value had the highest diagnostic efficiency(AUC=0.898).Conclusion: DCE-MRI combined with DWI are of significant value in the differential diagnosis of breast lesions.