超聲剪切波彈性成像直方圖分析鑒別乳腺腫塊良惡性的初步研究

田陽，劉政，李濘姍，袁芳，榮婭妮，廖依依

陸軍軍醫大學第二附屬醫院 超聲科，重慶 400000

引言

乳腺癌目前是女性最常見的惡性腫瘤，中國乳腺癌年平均增長率約3.5%[1]，為婦女健康的最大威脅之一，隨著社會競爭的加劇，其發病率逐年上升，對患者生活及工作產生嚴重影響。目前乳腺的影像學檢查有三種：鉬靶、超聲以及磁共振成像，其中超聲檢查是最常用的檢查方式，其敏感性為98.4%[2]，它的主要優勢是能夠區分實性與囊性病灶，但特異性仍然低于50%（47.5%）[3]，且依賴于超聲醫師的經驗以及所用設備的質量。

超聲彈性成像技術（Ultrasound Elastography，USE）可以檢測組織的硬度并發現有較高的敏感性。隨著超聲新技術發展，超聲彈性成像技術成為近年來的研究熱點。Fischer等[4]研究利用彈性成像與二維超聲和鉬靶對經病理證實的惡性病變進行診斷比較，結果顯示彈性成像的敏感性（95%）和特異性（74%）也均大于鉬靶和二維超聲。但是，彈性圖像的采集、評分依賴于醫師的經驗，有研究發現不同醫師間有顯著差異[5]。因此，需要對彈性圖像進行計算機輔助分析，來幫助醫生判讀彈性圖像，從而客觀地評估病變的軟硬程度，有助于乳腺良惡性腫瘤的分類。使用計算機輔助分析乳腺病變的超聲圖像，可以提高超聲醫師對乳腺病變良惡性診斷的準確性。

直方圖分析獨立于參考感興趣區（Region of Interest，ROI），即使周圍組織不均勻也不影響結果，能提供定量的彈性指標，從而增強乳腺腫瘤檢測的客觀性、重復性與準確率。本研究旨在利用直方圖分析剪切波彈性成像圖像，從而進行乳腺腫塊良惡性的鑒別。

1 材料與方法

1.1 臨床資料

選取2017年1月至2019年1月間于陸軍軍醫大學第二附屬醫院甲狀腺乳腺外科就診的63名患者，排除4名由于操作不當而導致圖像不完整。59名女性（平均年齡48歲；年齡范圍38～69歲）共59個乳房腫塊納入本研究組。23名患者為鉬靶檢查已發現異常，11名患者表現為乳頭溢液或不適，25名患者為超聲首次檢查發現病灶。本研究得到醫院倫理委員會的批準，并獲得了所有納入患者的知情同意。

1.2 儀器與方法

使用Mindray Resona 7超聲診斷儀，采用L11-3U探頭。患者取仰臥位，先行常規超聲檢查，首先根據腫塊的形態學特征按照BI-RADS標準進行分類。然后啟動彈性成像功能采集數據，將邊框從前到后包括從皮下脂肪層到胸大肌層，左右包括腫塊邊緣外5 mm的乳腺組織。檢查時需包括病灶和周圍感興趣區，感興趣區應該為病灶的兩倍左右。取彈性圖時囑患者屏住呼吸，探頭穩定垂直于乳腺表面皮膚10～20 s，獲得穩定的彈性圖3～5 s，定幀，儲存圖像（DICOM格式），勾畫腫塊區，儲存圖像。由于Mindray Resona 7超聲診斷儀自帶直方圖分析功能，勾選直方圖分析，在直方圖分析中，腫瘤硬度計算為腫瘤內單一ROI的平均像素顏色值，范圍從0（最大應變）到140（無應變），腫瘤僵硬度增加會導致平均直方圖值增加。由兩名指定的從事超聲診斷工作5年以上的醫師根據美國放射學會乳腺影像報告和數據系統標準對病變進行檢查，以確保檢查結果的一致性。對可疑病變仔細觀察二維圖像、剪切波彈性圖像及直方圖圖像，每個病灶測量3次，取最穩定的圖像。每個病灶的彈性圖錄制一段動態視頻并存儲在儀器內，以備醫師后期進行回顧分析解讀。

根據ACR制定的BI-RADS分類，超聲診斷的59個乳房腫塊為：3類（可能為良性病變）共18例，4類（懷疑惡性腫瘤）共32例，5類（高度提示惡性腫瘤）為9例。在18個可能良性病變中進行細針穿刺活檢，對剩余41例腫塊進行手術切除。當4類懷疑惡性腫瘤時，與高年資醫師取得一致意見歸類為良性或惡性病變，最終良性病變為28例，惡性病變31例。

1.3 圖像分析

對于常規B超，醫師根據ACR的BI-RADS標準將腫塊分為1（陰性）、2（良性）、3（可能是良性）、4（可疑惡性腫瘤）和5（高度可疑的惡性腫瘤），其中4類分為4a、4b和4c，4a惡性風險為2%到≤10%，4b惡性風險為10%到≤50%，4c惡性風險為＞50%到＜95%。

因大多數實驗表明彈性最大值評價乳腺良惡性病變的準確率較高，優于彈性平均值，因此采用彈性最大值為60.12 kPa作為參考值，當病變≤60.12 kPa時診斷為良性病灶，大于60.12 kPa時診斷為惡性病灶。

1.4 統計學分析

采用SPSS 19.0計算59個病灶的形態學大小的平均值和標準差。計算直方圖分析的靈敏度，特異度，陽性預測值（PPV）和陰性預測值（NPV）來評估彈性成像直方圖的診斷性能，并進行受試者工作特征（Receiver Operator Characteristic，ROC） 曲 線 下 面 積（Area Under Curve，AUC）分析。此外，對比常規超聲BI-RADS分類以及剪切波彈性成像的ROC曲線分析，以評估其診斷性能。以P＜0.05認為有統計學差異。

2 結果

2.1 一般結果和病理學診斷

經活檢穿刺及術后病理證實，惡性腫塊共32例，平均大小為（13.26±6.42）mm；良性腫塊共27例，平均大小為（11.75±5.86）mm。惡性腫塊包括浸潤性導管癌（n=25），浸潤性小葉癌（n=2）和原位導管癌（n=5）。良性病變為纖維腺瘤（n=19），乳頭狀瘤（n=6）和炎性病變（n=2）。

2.2 三種超聲方法比較結果

直方圖分析法、剪切波彈性成像、常規超聲BI-RADS分類的靈敏度、特異度、陽性預測值、陰性預測值和曲線下面積結果見表1，ROC曲線分析結果見圖1。

表1 三種超聲方法診斷性能結果

一例剪切波彈性成像假陽性病例見圖2，該例病人最大彈性值為79.14 kPa，診斷為惡性病變；但直方圖峰值為21 kPa，診斷為良性病變，最終病理為導管內乳頭狀瘤。

圖1 三種超聲方法ROC結果

圖2 一例剪切波彈性成像假陽性病例

3 討論

乳腺癌是女性最常見的惡性腫瘤，其發病率及死亡率呈上升趨勢，尤其是經濟發達區更為明顯，但目前乳腺癌的診斷率并不高，根據美國國家癌癥研究所的資料表明其診斷率約為12.3%[6]。早發現早治療可降低死亡率,所以乳腺惡性腫塊的早發現早診斷的臨床意義重大。超聲用于乳腺檢查優勢明顯，無論乳腺為脂肪型、少量腺體型、多量腺體型還是致密型，病灶的檢出率都較好。

常規超聲通過病變的形態、邊緣輪廓、病灶邊界、周圍組織以及后部回聲等特征對病灶進行定性診斷。美國放射學會（ACR 2015）制訂的BI-RADS分類已廣泛應用于臨床[7]。以2013年發布的ACR的BI-RADS標準將腫塊分為1（陰性）、2（良性）、3（可能是良性）、4（可疑）和5（高度可疑的惡性腫瘤），其中4類分為4a、4b和4c，4a惡性風險為2%到≤10%，4b惡性風險為10%到≤50%，4c惡性風險為＞50%到＜95%。由以上數據可知，BI-RADS分類的敏感性、特異性較低，在臨床工作中將部分良性病灶誤診為惡性，增加了不必要的穿刺有創檢查。引起，BIRADS分類的特異性較低的原因可能是因為良惡性病灶在二維圖上存在一定程度的交叉重疊現象。

超聲彈性成像技術作為一種無創性檢查,能夠分析組織彈性的差異，乳腺是超聲彈性成像的最佳靶器官，彈性成像在乳腺已有大量應用研究。乳腺由多種組織構成，正常組織、良性或惡性腫塊其彈性均有差異，而且乳腺癌病理變化過程中，組織的彈性變化往往早于形態學變化，因此超聲彈性技術對乳腺癌早期診斷具有重要意義。通過評估組織的硬度以判斷乳腺病灶的良惡性，從而提高乳腺癌診斷的敏感性、特異性及準確性[8]。根據歐洲超聲聯合會和世界超聲聯合會的指南，超聲彈性成像主要分為兩種類型：靜態彈性成像（應變式彈性成像）和基于剪切波成像技術[9]。靜態型彈性成像是當外界向某個固體組織均勻施加一個壓力或稱應力時，會導致該組織內部產生形變，即應變，楊氏模量是施加的應力與所產生的應變之間的比值。但靜態型彈性成像不能計算出楊氏模量，無法做定量評價[10]。基于剪切波的成像技術是當聲波在傳播途徑上被反射或吸收時，會產生聲輻射力，從而產生剪切波，剪切波在不同軟組織內的傳播速度差別非常顯著。組織的彈性模量可以通過測量其速度而進行推算[11]。

唐麗娜等[12]采用BI-RADS分類法對126例患者132個乳腺腫塊的良惡性進行判斷，診出82個良性結節，50個惡性病灶，超聲剪切波彈性成像技術后BI-RADS分類診斷敏感性、特異性均有提升，說明了超聲剪切波彈性成像技術可直觀反映乳腺腫塊內部和周邊的硬度，具有較高的敏感性、特異性和診斷效能。林武輝等[13]在研究中提到，采用實時剪切波彈性成像技術對乳腺腫瘤良惡性進行鑒別診斷，乳腺惡性腫塊的SD、Emean、Eratio均高于良性腫塊，且Emean為診斷乳腺惡性腫瘤的最佳指標，說明實時剪切波彈性成像技術可對乳腺腫塊的彈性模量值進行定量測定，從而準確鑒別診斷乳腺腫塊的良惡性。張威等[14]對236例患者經剪切波彈性成像定性技術檢查檢出良性病灶100個，惡性病灶161個，其敏感度為85.71%，特異度為93.00%，準確率為88.51%，可證明該檢查技術在鑒別乳腺腫塊良惡性中具有較高的診斷價值。

超聲的量化分析技術給我們帶來無限憧憬，但深接觸后才發現彈性成像、應變率、彈性模量E等，受不同機器采用的不同計算方法影響。乳腺超聲彈性圖像獲得和診斷與儀器、操作者高度相關，不同儀器、不同醫師間結果相差較大；同時SWE與B超雙模態圖需進行人判讀。鑒于定位操作的主觀性，縱使是SWE也需多次測量平均彈性值。因此，計算機輔助分析乳腺超聲彈性圖有助于超聲醫師進行乳腺癌檢測和分類，進而提高乳腺腫塊良惡性鑒別的準確性。最近有超聲彈性成像圖像的計算機輔助分析的研究發現用于胰腺病變良惡性鑒別診斷中，其ROC曲線下面積的值為0.867，診斷效能非常高[15]。

紋理分析是近年來新興的一種圖像分析方法，能更客觀地反映病變的性質和灰度特征分布。直方圖分析是紋理分析的常用方法之一，主要描述圖像中某一灰度級的像素個數、圖像灰度分布的范圍、亮暗程度以及對比度情況。在常規檢查的基礎上，直方圖分析通過提取圖像中ROI的特征值，以定量的方式將影像信息量化，提供更多人眼難以分辨的腫瘤內部異質性信息，操作簡便，可重復性強[16]。直方圖分析作為影像組學常用分析方法之一，突破了傳統的圖像分析方法的瓶頸，為解決腫瘤異質性這一難題提供了思路，直方圖分析與常規分析方法相比具有明顯優勢：① 直方圖分析能夠更全面反映腫瘤整體情況，避免人為評估的差異；② 直方圖分析可提供常規分析方法無法獲得的腫瘤內部信息，更有助于評估腫瘤異質性。本研究結果表明，直方圖分析的診斷性能（AUC=0.93）優于超聲彈性成像（AUC=0.90）和常規超聲的BI-RADS分類（AUC=0.84），證明了其應用的可能性并具有較高的診斷效能。采用直方圖分析彈性成像有助于乳腺良、惡性病變的鑒別，其評價方法相對更加客觀，協同彈性成像及二維超聲可提高乳腺腫塊良、惡性鑒別診斷的能力，隨著超聲彈性成像技術的成熟和計算機輔助應用的推廣，可為乳腺癌的臨床診斷提供更有價值的指標。

計算機輔助分析的處理過程中涉及諸多算法的應用，計算機的深度學習需要大數據的支持。故本研究只是對剪切波彈性圖進行的初步探索，亦存在以下不足：第一，病例數不足。第二，本研究所納入的病灶為住院患者，可能存在選擇偏倚。今后仍有待于大樣本量、橫縱向研究進一步深入研究。

4 結論

超聲彈性成像直方圖分析方法有助于乳腺良、惡性病變的分類。本研究證明了其應用的可行性并具有較高的診斷效能，有助于提高醫師鑒別乳腺腫塊良惡性的能力。