加權評分法在乳腺結節良惡性鑒別診斷中的應用價值研究

武敬平，于蕾，趙玉珍*，王瑛，郭丹丹，劉健

乳腺結節的良惡性鑒別診斷一直是乳腺超聲檢查的重要內容，隨著美國放射學會乳腺影像報告和數據系統（BI-RADS）［1］的應用，乳腺超聲有了相對規范的評分系統。但其評分細則缺乏統一標準，尤其是針對BIRADS 4級乳腺結節，沒有提出乳腺超聲亞分類的劃分原則［1-3］。部分學者對BI-RADS 4級的亞分類進行了探索［4-8］。本研究基于《中國淺表器官超聲檢查指南》［2］和美國放射學會BI-RADS第五版［1］中有關乳腺超聲的內容，對乳腺結節超聲征象進行加權評分，旨在探索可行的乳腺超聲評分路徑，并為BI-RADS的細化提供統一標準。

1 資料與方法

1.1 一般資料 選擇2012年1月—2016年12月于中日友好醫院超聲診斷科進行乳腺檢查的患者。納入標準：患者在本院進行手術并獲得相關病理結果。排除標準：（1）無法獲得病理結果；（2）無法配合乳腺超聲檢查、超聲評分；（3）病理結果示交界性腫瘤。共有185例患者的194個結節納入本研究，其中男1例，女184例；結節直徑0.5～9.3 cm；惡性結節103個，其中浸潤性導管癌80個，導管內癌12個，浸潤性小葉癌2個，黏液癌2個，低分化癌2個，髓樣癌1個，惡性葉狀瘤1個，導管內癌并浸潤性導管癌1個，導管內乳頭狀癌并導管原位癌1個，浸潤性導管癌并浸潤性小葉癌1個；良性結節91個，其中纖維腺瘤47個，腺病20個，葉狀瘤8個，導管內乳頭狀瘤7個，脂肪壞死4個，炎性病變2個，脂肪瘤1個，錯構瘤1個，表皮樣囊腫1個。

1.2 儀器與方法 應用GE Voluson E8 彩色多普勒超聲診斷儀，采用高頻探頭（11 L），首先對乳腺進行全面掃查，發現病變后對病灶部位進行多切面掃查并留取典型切面圖片存儲。參照《中國淺表器官超聲檢查指南》［2］對結節的形態、方位、邊緣、回聲模式、后方回聲特征、周邊高回聲暈環、微鈣化等進行描述并對乳腺結節良惡性進行鑒別診斷。（1）對每個惡性超聲征象（形態不規則、非平行方位、邊緣不規整、低回聲、后方回聲衰減、高回聲暈環、微鈣化）進行特異度研究。根據特異度的范圍對超聲征象進行評分：≤50%評0分，＞50%～60%評1分，＞60%～70%評2分，＞70%～80%評3分，＞80%～90%評4分，＞90%～100%評5分；1個結節可以有多個惡性征象，將所有惡性超聲征象評分相加得出加權評分總分。邊緣不規整包括邊緣模糊、邊緣成角、邊緣微小分葉、邊緣毛刺4項，對各個征象分別進行評分，并取最大值作為結節邊緣的評分；后方回聲衰減要除外粗大鈣化灶后方的衰減和側方聲影干擾；低回聲表示結節全部或大部分區域回聲低于皮下脂肪。（2）以1.5 cm為界，分為小結節（≤1.5 cm，81個）和大結節（＞1.5 cm，113個），研究加權評分法對所有結節及大、小結節良惡性的診斷價值。

1.3 統計學方法 應用SPSS 17.0統計學軟件進行數據處理。計量資料以（±s）表示，繪制加權評分法診斷乳腺結節良惡性的受試者工作特征曲線（ROC曲線），并計算ROC曲線下面積（AUC）、靈敏度、特異度、陽性預測值、陰性預測值、正確率；良惡性結節加權評分比較采用非參數檢驗；計數資料比較采用χ2檢驗。以P＜0.05為差異有統計學意義。

表1 加權評分中各征象特異度及評分Table 1 Sepecificity and score of different signs in the diagnosis of benign and malignant breast nodules

2 結果

2.1 加權評分中各征象特異度及評分 評分較低的征象（非典型征象）：低回聲0分，形態不規則、邊緣模糊、邊緣微小分葉1分；評分較高的征象（典型征象）：邊緣毛刺、后方回聲衰減、非平行方位、高回聲暈環，均為5分（見表1）。

2.2 良惡性結節加權評分 良性結節加權評分為0～20分，平均（3.0±4.0）分（見圖1、2）；惡性結節加權評分為0～25分，平均（11.8±6.6）分（見圖3、4）。惡性結節加權評分大于良性結節，差異有統計學意義（Z=-9.270，P＜0.001）。

2.3 加權評分法診斷乳腺良惡性結節的價值 加權評分法診斷所有結節、小結節、大結節良惡性的AUC分別為0.884、0.785、0.953（見圖5～7、表2）。加權評分法診斷大結節良惡性的正確率高于小結節，差異有統計學意義（χ2=12.949，P＜0.001）。

3 討論

據統計，我國每年女性乳腺癌發病16.9萬，居女性常見惡性腫瘤第二位；女性乳腺癌死亡人口約為4.5萬，乳腺癌是女性第六位常見的惡性腫瘤死亡原因［9］。超聲在乳腺結節良惡性鑒別診斷方面發揮著重要作用。BI-RADS在臨床中應用越來越多，但是對于4a、4b、4c、5級之間的界限劃分沒有統一的標準。本研究基于乳腺結節的各個征象，對惡性超聲征象進行加權評分，從而探討其應用價值。

表2 加權評分法對乳腺結節良惡性鑒別診斷價值Table 2 Value of ultrasound weighted score in differential diagnosis of benign and malignant breast nodules

圖1 乳腺纖維瘤加權評分0分Figure 1 0 weighted score of breast fibroma

圖2 乳腺纖維腺瘤加權評分11分Figure 2 11 weighted score of fibroadenoma of the breast

圖3 浸潤性乳腺癌加權評分20分Figure 3 20 weighted score of invasive breast cancer

圖4 低分化癌加權評分0分Figure 4 0 weighted score of low differentiated cancer

乳腺結節的惡性超聲征象很多，包括形態不規則、非平行方位、低回聲、微鈣化等［1-3］，但是，對于每個征象，超聲評分多少才是比較客觀的呢？顯然，某些征象一看到就想到了惡性可能（如邊緣毛刺），而某些征象則不然（如低回聲）。為了更加客觀地對研究指標進行量化評分，本研究引入了特異度這一概念。特異度是指某項診斷實驗的真陰性率［10］，而誤診率=1-特異度。也就是診斷特異度越高，其誤診率越小。如指標1特異度為50%，誤診率就是50%；指標2特異度是90%，誤診率就是10%，指標1的誤診率是指標2的5倍。本研究結果顯示，評分較低的非典型征象有低回聲、形態不規則、邊緣模糊、邊緣微小分葉，評分較高的典型征象有非平行方位、邊緣毛刺、高回聲暈環、后方回聲衰減。上述評分相對公平地體現了各個指標的診斷權重。本研究中超聲征象分類與部分研究類似［5，8］，亦與部分研究存在差異［6-7］。原因可能為超聲檢查的人為因素干擾，例如邊緣模糊一項，不同醫師可能看法不同。現在非常熱門的人工智能則有可能減少人為因素的干擾。

圖 5 加權評分法對所有結節良惡性鑒別診斷的ROC曲線Figure 5 The ROC curve in the differential diagnosis of all breast nodules by weighted score

圖6 加權評分法對大結節良惡性鑒別診斷的ROC曲線Figure 6 ROC curve in differential diagnosis of breast nodules more than 1.5 cm by weighted score

圖7 加權評分法對小結節良惡性鑒別診斷的ROC曲線Figure 7 ROC curve in differential diagnosis of breast nodules less than or equal to 1.5 cm by weighted score

本研究結果顯示，惡性結節的加權評分明顯高于良性結節。對所有結節而言，加權評分法的最佳診斷截點是5.5分，說明加權評分法對乳腺結節良惡性診斷有較高的應用價值。但是，對于某些特征不明顯的良惡性結節，良惡性結節評分之間存在部分交叉關系。為了進一步研究加權評分法在大小結節的診斷價值，本研究對于直徑≤1.5 cm結節而言，最佳診斷截點是4.5分，診斷靈敏度、特異度、陽性預測值、陰性預測值、正確率分別為80.5%、65.0%、70.2%、76.5%、72.8%；對于直徑＞1.5 cm結節而言，最佳診斷截點是5.5分，診斷靈敏度、特異度、陽性預測值、陰性預測值、正確率分別為93.5%、90.2%、92.1%、92.0%、92.0%。小結節的診斷正確率低于大結節。原因可能為大結節腫瘤侵襲性較強，惡性超聲特征表現比較明顯；另外，由于乳腺腺體與甲狀腺腺體不同，不是均勻回聲的結構［2］（終末導管小葉單元等回聲或低回聲，而腺葉之間的間質為高回聲），因此，當結節體積較小時，其惡性特征容易混淆［11］，如微鈣化過于細小，超聲無法分辨；結節與腺體中的相鄰終末導管小葉單元相鄰，判斷結節的邊界或是否存在成角就比較困難。因此，加權評分法對大結節有更高的應用價值。

超聲加權評分法如何應用于BI-RADS呢？理論上講，加權評分越高結節惡性可能性越大，當樣本量足夠大時，可以根據結節惡性率來判斷分級，在一定程度上減少了主觀因素的干擾。上述劃分方法簡單實用，由于觀察指標相對較少，因此也有利于臨床推廣。

作者貢獻：武敬平參與試驗設計、實施、論文撰寫；趙玉珍進行實驗設計；于蕾、王瑛、郭丹丹、劉健參與資料收集；趙玉珍負責質量控制及審校，對文章整體負責，并進行監督管理。

本文無利益沖突。