動態增強MR結合ADC診斷年輕女性乳腺癌的價值

任聰聰 許茂盛★ 劉玉鳳

動態增強MR結合ADC診斷年輕女性乳腺癌的價值

任聰聰 許茂盛★ 劉玉鳳

目的 回顧性分析年輕女性乳腺癌動態增強磁共振成像（DCE MRI）和彌散加權成像（DWI）的影像表現，以期提高年輕女性乳腺癌正確評估和早期診斷。方法 收集104例經病理學檢查證實年齡≤40歲的女性乳腺疾病臨床資料，均于術前行常規MR和DCE+DWI掃描；79例同時行MG（mammography）檢查。對照病理結果分析病灶的影像特征。結果 乳腺癌31例（33個病灶），MRI表現為腫塊型23個，有毛刺征8個，增強后不均勻強化32個，時間信號強度曲線呈Ⅱ、Ⅲ型25個。腋窩淋巴結腫大21例，DWI高信號31個，MRI病灶形態、腫塊大小、腋窩淋巴結、強化方式、TIC曲線類型、DWI信號及ADC值等與良性組比較差異均有統計學意義。25例乳腺癌同時行MG檢查，檢出16例，檢出率低于MRI。結論 MR動態增強結合ADC對年輕女性乳腺癌的診斷有較高的臨床應用價值。

乳腺癌 磁共振成像 年輕女性

乳腺癌是目前女性最常見的惡性腫瘤，且近年來有年輕化趨勢［1］。數字乳腺攝影（MG）、超聲和磁共振成像（MRI）等檢查是乳腺癌早期診斷的主要技術，年輕女性常因乳腺腺體比較致密，MG和超聲檢查對乳腺癌的早期診斷有一定限制［2］，MRI因較高的軟組織分辨率和多參數成像在鑒別診斷中有較大優勢［3］。本文回顧性分析動態增強（DCE MRI）和彌散加權成像（DWI）對年輕女性乳腺癌的診斷價值。

1　臨床資料

1.1一般資料 收集2014年1月至2015年8月浙江省中醫院女性乳腺疾病患者104例。納入標準：（1）行乳腺MRI掃描且年齡≤40歲的女性，同期有數字MG資料者一起納入。（2）均經手術或活檢明確診斷。排除標準：（1）MRI檢查前接受過不同形式的治療（包括術前化療、放療、內分泌治療等）。（2）MR圖像質量較差或病灶太小影響觀察和測量。根據病理結果分為良性組和惡性組。良性組73例（92個病灶），年齡21～40歲，平均年齡（33±5）歲。其中54例行MG檢查；惡性組31例（33個病灶），年齡27～40歲，平均為（34±4）歲。其中25例行MG檢查。良性組病理類型：纖維腺瘤33個、導管內乳頭狀瘤3個、乳腺炎30個、乳腺囊腫及增生26個。惡性組病理類型：浸潤型導管癌27個，導管內癌4個，混合型粘液癌2個。

1.2方法 MG采用數字乳腺攝影機（德國Siemens），常規頭尾位和內外斜位投照。MRI采用3T磁共振掃描儀（德國Siemens），16通道乳腺專用線圈，患者取俯臥位。常規MR、DWI檢查后，再行增強掃描。平掃軸位采用短時翻轉恢復序列（TIRM，TR 4000ms，TE 70ms，層厚4mm，采集矩陣448×448，激勵次數2），行雙側乳腺矢狀位T2WI，（加脂肪抑制）平掃（TR/TE 4650ms/85ms，層厚4mm，層間距1mm，矩陣320×224，NEX：4）。DWI采用SE-EPI序列，TR/ TE=5000ms/63.2ms，層厚4mm，矩陣220×78，b值分別取0、800mm/s2，激勵次數3。增強掃描采用T1 3D dynaVIEWS 1+6序列掃描（TR 4.51ms，TE1.61ms，層厚1mm，矩陣448×448，激勵次數1，采集次數7），對比劑采用釓噴酸葡胺（Gd-DTPA），使用雙筒高壓注射器通過肘靜脈注入，注射劑量0.2mmol/kg，流率2ml/s，對比劑注射完畢后注入10ml生理鹽水。

1.3圖像觀察、后處理及數據采集 利用隨機工作站（Syngo）的Mean Cure功能軟件在病灶內選取感興趣區（ROI）繪制時間-信號強度（TIC）曲線，避開血管及壞死、囊變區。選取ADC圖中病灶最大層面作為感興趣區，在信號最低處測出ADC值，ROI面積約為10mm2，測量3次取平均值。分別由2位乳腺影像診斷醫師用盲法分析圖像，若不一致則商量以達統一。觀察內容：（1）良、惡性病灶MG表現：乳腺纖維腺體組織類型，有無腫塊，有無鈣化等。根據BI-RADS分類標準，將乳腺纖維腺體組織類型分為2型：致密型乳腺（纖維腺體組織含量＞51%～75%），非致密型乳腺（纖維腺體組織含量≤50%）。（2）良、惡性病灶MRI表現：病灶的形態，邊緣有無毛刺，有無淋巴結腫大，DWI信號特點，TIC曲線類型；強化方式，增強后病灶大小，ADC值等。

1.4統計學方法 采用SPSS19.0軟件。采用χ2檢驗、獨立樣本t檢驗及單因素方差分析，以P＜0.05為差異有統計學意義。

2　結果

2.1MG乳腺纖維腺體組織類型、病灶表現 MG檢查79例，良性54例、惡性25例，其中乳腺癌檢出16例。乳腺纖維腺體組織類型為致密型的良性組35例，惡性組21例，兩組差異無統計學意義（P=0.081）。良性組發現腫塊31個，惡性組15個，兩組差異無統計學意義（P=0.229）。良性組顯示鈣化4個，惡性組7個，兩組差異有統計學意義（P=0.003）。

2.2MRI病灶的形態學及動態增強特點比較 見表1。

表1　MR良、惡性病灶表現比較

2.3MRI良、惡性病灶大小比較 增強后測量病灶的最大徑，良性組病灶平均大小（28±10）mm，惡性組（35±19）mm，兩組比較差異有統計學意義（P=0.000）。

2.4MR表觀彌散系數（ADC值）比較 b值為800mm2/s時，分別測量良性組、惡性組及其正常腺體的ADC值，三組平均ADC值分別為（1.32±0.31）×10-3mm2/s，（0.83±0.14）×10-3mm2/s、（2.16±0.21）×10-3mm2/s，采用單因素方差分析進行兩兩比較，差異有統計學意義（F=224.72，P＜0.05）。惡性組中浸潤性導管癌Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ級平均ADC值分別為（1.11±0.13）×10-3mm2/s、（0.87±0.11）×10-3mm2/s、（0.76±0.09）×10-3mm2/s，采用單因素方差分析進行兩兩比較，差異有統計學意義（F=12.78，P＜0.05）。

3　討論

3.1MG乳腺纖維腺體組織類型及病灶特征 本資料中顯示年輕乳腺疾病的腺體組織類型多為致密型，兩組差異無統計學意義，而MG檢查作為傳統的乳腺癌篩查方法在致密型乳腺中檢出病灶的敏感性較低［4］。本資料中MG檢查對乳腺良、惡性病灶檢出率較低且二者差異無統計學意義，但惡性組鈣化明顯多于良性組。研究報道稱乳腺癌在X線片中高達40%可見鈣化［5］，本組7例患者MG檢出鈣化灶，分析原因可能是年輕女性的乳腺較致密，掩蓋部分細小鈣化，從而導致部分病灶漏診。

3.2MR中乳腺病灶的形態學及動態增強特點 乳腺良性疾病由于其生長緩慢，且侵襲性較低，多表現為形態較規則的腫塊，邊緣光滑，較少有毛刺征，大部分無腋窩淋巴結腫大，DWI以低信號為主，部分呈非腫塊樣不規則病灶、DWI高信號的多為乳腺炎癥性病變。乳腺癌非腫塊樣病灶明顯多于乳腺良性疾病，且多邊界不清，邊緣毛刺征有24.2%，明顯多于良性組，腋窩淋巴結腫大較常見，DWI多呈高信號。研究顯示46.7%的乳腺癌病灶有毛刺狀邊緣［4］。Onishi等研究認為，毛刺狀邊緣的病灶多見于老年女性［6］。本資料中病灶出現毛刺狀邊緣占32.0%，未出現毛刺狀占68.0%，可能與年輕女性乳腺癌組織生長較快，惡性度較高有關。增強后良性組病灶多形態規則、邊界光滑并且內部信號較均勻，而惡性組病灶內部信號多不均勻，且強化更明顯。TIC曲線反映病灶的血流灌注情況，能直觀反映病灶在增強前、后的信號強度動態變化過程，在乳腺疾病的發現和診斷中發揮及其重要的作用。國內外研究顯示TIC診斷乳腺癌具有較高的敏感性和特異性［7］。

3.3乳腺良惡性疾病ADC值的診斷價值 研究顯示，乳腺癌腫瘤組織的ADC值低于正常乳腺或良性乳腺腫瘤［8］，可作為鑒別乳腺良惡性的參考。乳腺癌細胞繁殖快，細胞密度高，細胞外容積減少，導致腫瘤組織內水分子的擴散運動受限制，使得ADC值降低［9］。Costantini等［10］提出區分正常組織與腫瘤組織的ADC閾值為1.4×10-3mm2/s，周長玉［3］等研究顯示乳腺癌的平均ADC值為（8.2±1.1）×10-3mm2/s，本資料中乳腺癌的平均ADC值為0.833×10-3mm2/s，與上述研究相符。本資料中浸潤性導管癌不同病理分級的ADC值間差異有統計學意義，浸潤性導管癌Ⅰ級＞浸潤性導管癌Ⅱ級＞浸潤性導管癌Ⅲ，ADC值越低，腫瘤組織分級越高，支持Costantini等［10］認為ADC值與腫瘤的分級和細胞結構相關這一結論。

1 Euhus，David M，Diaz，et al.Breast cancer prevention.Breast J，2015， 21（1）：76～81.

2 Partridge AH， Pagani O， Abulkhair O， et al. First international consensus guidelines for breast cancer in young women （BCY1）. The Breast， 2014，23（3）： 209～220.

3 周長玉，許茂盛，喻迎星，等.肉芽腫性乳腺炎的動態增強MRI和DWI表現及其與乳腺癌的鑒別.中華放射學雜志，2014，48（12）： 1000～1004.

4 SchelfoutK，Van Goethem M，Kersschot E，et al.Contrast-enhanced MR imaging of breast lesions and effect on treatment.Eur J Surg Oncol，2004，30（5）：501～507.

5 劉秀建，殷風華，陽光等.乳腺疾病X線診斷圖譜.北京：人民衛生出版社，2009.178，212.

6 Onishi M，Furukawa A，Takahashi M，et al.A wide variety of dynamic contrast-enhanced MR appearances of breast cancer：pathologic correlation study.Eur J Radiol，2008，65（2）：286～292.

7 Orel SG，Schnall MD.MR imaging of the breast for the detection， and staging of breast cancer . Radiology，2001，220（1）：13～30.

8 Yoshikawa MI， Ohsumi S. Relation between cancer cellularity and apparent diffusion coefficient values using diffusion-weighted magnetic resonance imaging in breast cancer. Radiat Med，2008，26（4）：222～226.

9 顧雅佳， 邱龍華.磁共振擴散在乳腺病變診斷中的作用.中國醫學計算機成像雜志， 2007， 13（5）：356～ 361.

10 Costantini M，Belli P，Rinaldi P，et al.Diffusion-weighted imaging in breast cancer：relationship between apparent diffusion coefficient and tumour aggressiveness.Clin Radiol，2010，65（12）：1005～1012.

浙江省省部培育計劃（2015PYA007）

310053 浙江中醫藥大學第一臨床醫學院（任聰聰）

310006 浙江省中醫藥大學附屬第一醫院醫學影像科（許茂盛 劉玉鳳）