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基于第5版乳腺影像報告和數據系統方法評價乳腺密度的一致性研究

2020-08-08 09:57:28
腫瘤影像學 2020年3期
關鍵詞:一致性乳腺癌分類

南方醫科大學南方醫院放射科,廣東 廣州 510515

乳腺癌是女性最常見的惡性腫瘤之一,乳腺X線攝影是早期發現乳腺癌并降低其死亡率的主要篩查手段[1]。致密型乳腺是乳腺癌的獨立危險因素之一,致密型乳腺婦女罹患乳腺癌的概率比非致密型增加4~6倍[2]。同時致密型乳腺也是乳腺X線攝影篩查早期乳腺癌靈敏度及特異度偏倚的主要因素之一[3]。2009年美國康涅狄格州通過的致密乳腺告知法案要求致密型乳腺女性需了解致密乳腺存在的風險因素及輔助篩查手段對致密乳腺的局限,并選擇是否進行補充篩查,目前美國已有31個州通過了該項立法[4]。

2013年美國放射學會提出第5版乳腺影像報告和數據系統(Breast Imaging Reporting and Data System,BI-RADS)乳腺密度分類標準,建立了4個分類,分別為脂肪類、散在纖維腺體類、不均勻致密類和極度致密類。該分類標準將不再明確不同乳腺構成分級中高密度組織的構成比例,乳腺密度直接決定在無鈣化病變中致密乳腺纖維組織的遮擋性強弱[5-6]。盡管第5版BI-RADS對于預測遮蔽風險可能更為合理,以更有意義的方式對乳腺密度進行分類。然而去除第4版中的量化百分比值系統,其主觀性更強,不同醫師對同一乳腺實質可能有不同的分類,且第5版并未像第4版一樣有良好的已證實的公認的觀察者間一致性的分析結果。

本研究針對不同醫師采用第5版BI-RADS對同一組患者乳腺密度分類的一致性進行回顧分析,探討其可重復性和原始報告對乳腺密度分類評估的可靠性,以期更準確地判讀致密型乳腺,指導進一步的補充篩查工作。

1 資料和方法

1.1 一般資料

2018年1—5月在南方醫科大學南方醫院行乳腺X線攝影的女性患者共774例。患者年齡23~81歲,中位年齡47歲。閱片前隨機收集每位篩查女性的一側頭尾位乳腺圖像,共收集774幅圖像。納入標準:① 無臨床癥狀的健康查體女性;②乳腺X線篩查圖像未發現明確陽性征象;③ 標準攝影體位圖像。排除標準:① 乳房假體植入術后/注射式隆胸術后;② 乳腺腫物切除術后/放化療術后;③ 有臨床癥狀/影像陽性征象者;④ 附加體位圖像。

1.2 影像學檢查方法

采用美國Hologic公司的Selenia數字化乳腺X線機,拍攝雙側乳腺頭尾位和內外側斜位。標準化壓迫乳房,采用自動曝光模式。

1.3 圖像分析

女性雙側乳腺不同體位的乳腺密度類型基本一致,為了減少內外側斜位胸大肌對乳腺密度評估的影響,本研究選取了每例患者的單側頭尾位片進行閱片試驗。由3名不同年資的乳腺影像診斷醫師R1、R2、R3(年資分別為2、5、10年,代表低、中、高年資)在不知患者年齡及臨床資料的情況下參照BI-RADS分類標準于乳腺診斷專用工作站高分辨5M顯示器上獨立分析圖像,評估乳腺密度類型。乳腺X線密度評估目前的標準是放射科醫師依據BI-RADS分類標準進行判定,該結果依賴于放射科醫師的主觀判斷。為了減少這種主觀差異,本研究以3名醫師中占多數的分類結果為金標準,圖像原始的報告分類以下記為原始報告。本研究以金標準分類依據,分析金標準與3名不同年資醫師、原始報告之間以及醫師間的分類一致性。

美國放射學會BI-RADS乳腺密度分類:a脂肪類,幾乎全部是脂肪組織(圖1A);b散在纖維腺體類,乳腺內散在纖維腺體密度區域(圖1B);c不均勻致密類,乳腺組織密度不均,可能使小的腫塊被遮擋(圖1C~D);d極度致密類,乳腺組織極其致密,使X線檢查靈敏度降低(圖1E)。將a和b類乳腺統一定義為非致密型乳腺,c和d類乳腺統一定義為致密型乳腺。

圖1 第5版BI-RADS乳腺密度分類示意圖

1.4 統計學處理

采用SPSS 20.0軟件進行統計分析。采用χ2檢驗分析不同年齡組乳腺癌篩查女性乳腺X線密度差異。采用Kappa系數來評估觀察者間的分類一致性;Kappa<0.40為一致性較差;0.40≤Kappa<0.75為一致性中等;Kappa≥0.75為一致性較好,P<0.05為差異有統計學意義。

2 結 果

2.1 不同年齡組乳腺X線密度分布情況

以金標準為分類依據,774幅圖像中83.85%(649/774)女性乳腺呈致密型,16.15%(125/774)女性乳腺呈非致密型。不同年齡乳腺癌篩查女性乳腺X線密度的分布情況見表1,乳腺X線密度比例差異在60歲發生改變,<60歲與≥60歲女性間乳腺X線密度差異有統計學意義[非致密型:11.85%(82/692)vs52.44%(43/82),致密型:88.15%(610/692)vs47.56%(39/82);P<0.001]。

2.2 BI-RADS乳腺X線密度分類結果

各觀察者與原始報告對乳腺X線密度的BIRADS分類結果見表2。以金標準為分類依據,R1與原始報告分別有45、96例將致密型圖像評估為非致密型,R3有20例將非致密型圖像評估為致密型。

表2 各觀察者與原始報告對乳腺X線密度的BI-RADS分類結果 (n)

2.3 各觀察者與原始報告乳腺密度分類的評估效能

與金標準對照,各觀察者及原始報告的分類準確率見表3,四分類方法R1、R2、R3的分類準確率均>80.00%,原始報告的分類準確率偏低,為67.70%;二分類方法,4組分類的準確率均>80.00%。

表3 各觀察者及原始報告對乳腺X線密度的分類準確率

各觀察者分類結果與金標準的一致性見表4,四分類方法R1與金標準的一致性中等(Kappa=0.602),R2、R3與金標準的一致性較好(Kappa=0.766、0.817),原始報告的一致性中等(Kappa=0.430);二分類方法R1、R2、R3與金標準的一致性較好(Kappa=0.804、0.800、0.878),原始報告的一致性中等(Kappa=0.599,P均<0.001)。

表4 各觀察者及原始報告分類結果與金標準的一致性

各觀察者及原始報告與金標準的不一致結果見表5,4組分類的不一致主要集中在b/c與c/d分類差異上,其中原始報告有107例在歸類為b/c上與金標準不一致,有3例在歸類為a/c上與金標準不一致。

表5 各觀察者及原始報告與金標準的不一致結果 [n(%)]

2.4 觀察者間乳腺X線密度分類的一致性分析

如表6,四分類方法R1、R2、R3的觀察者間一致性中等(總體Kappa=0.671),兩兩一致性從較差到中等(Kappa為0.396~0.604)。二分類方法R1、R2、R3的觀察者間一致性中等(總體Kappa=0.660),兩兩一致性中等(Kappa為0.629~0.690,P均<0.001)。

表6 觀察者間乳腺X線密度分類的一致性

3 討 論

早在1976年,Wolfe等[7]首先提出用乳腺X線攝影來判斷乳腺密度,并對乳腺實質進行分型。2003年美國放射學會制定了BI-RADS標準,依據乳腺纖維腺體組織與脂肪組織所占比例將乳腺分為脂肪型(<25%)、少量纖維腺體型(25%~50%)、多量纖維腺體型(50%~75%)和極度致密型乳腺(>75%)[8]。2013年第5版BI-RADS則不再明確不同乳腺構成分級中高密度組織的構成比例范圍,而更強調致密乳腺纖維組織的遮擋性強弱對顯示小結節及微鈣化的影響,將其分為脂肪類、散在纖維腺體類、不均勻致密類和極度致密類。其中非致密型乳腺包括脂肪類和散在纖維腺體類,致密型乳腺包括不均勻致密類和極度致密類。在乳腺癌風險因素中,基于乳腺X線攝影發現的致密型乳腺是一個有效的危險因素,致密型乳腺的女性患乳腺癌的可能性要比脂肪型乳腺高4~6倍[9-10]。此外,致密型乳腺也是乳腺X線攝影篩查早期乳腺癌靈敏度及特異度偏倚的主要因素之一。研究發現無論年齡,絕經狀態和激素使用如何,放射科醫師檢出乳腺癌的靈敏度隨著乳腺密度的增加而降低,低乳腺密度乳腺癌檢出率為80%~98%,而高乳腺密度的檢出率下降到30.0%~64.4%[11-12]。近年隨著計算機技術的發展,計算機定量測量軟件逐漸獲得應用,其以像素為基本單位在3D的基礎上計算乳腺密度[13]。但軟件屬于商業軟件,且并不能反映第5版BI-RADS分類的修改意義,臨床未普及使用。目前國內外主要應用第5版BI-RADS評估標準,因此對BI-RADS乳腺密度分類的解讀規范和不同觀察者間較好、較穩定的可重復性對乳腺影像診斷有非常很重要的意義。

本研究結果顯示,<60歲與≥60歲篩查女性間乳腺X線密度差異有統計學意義,隨著年齡增長,乳腺X線密度呈減低趨勢。來自中國的大樣本數據[14](28 388名無癥狀婦女)結果表明,參照第4版BI-RADS標準,12.4%歸為脂肪型(<25%),38.4%歸為少量纖維腺體型(25%~50%),40.6%歸為多量纖維腺體型(50%~75%)和8.6%為極度致密型(>75%),乳腺X線密度的比例也是隨著年齡的增長而減少。本研究結果顯示,參照第5版BI-RADS標準,1.7%歸為脂肪型,14.5%歸為散在纖維腺體型,67.9%歸為不均勻致密型和15.9%為極度致密型。與該文獻相比,本研究致密型乳腺(不均勻致密型+極度致密型)的比例較高,提示部分中等量纖維組織密度區域(<50%)的乳腺可能遮蓋小的腫塊而在第5版歸為致密型,使得致密型乳腺的比例較高。

Irshad等[15]研究表明,相比于參照第4版BI-RADS標準,參照第5版標準給出了更多比例的致密型乳腺,其觀察者間一致性中等(總體Kappa=0.57),且比第4版較低。本研究結果顯示,3名醫師的組間一致性中等(總體Kappa=0.671),與上述研究結果一致。Ekpo等[16]研究表明,各觀察者與多數共識之間的一致性從中等到較好(Kappa為0.650~0.790),觀察者間兩兩一致性從較差到中等(Kappa為0.380~0.680)。本研究結果顯示,觀察者與金標準的一致性同樣是從中等到較好(Kappa為0.602~0.817),且觀察者間一致性同樣是從較差到中等(Kappa為0.396~0.604)。由此可見,不同觀察者對第5版BI-RADS標準掌握的熟練程度不同,對乳腺X線密度遮蔽程度的感知不同,而第5版BI-RADS標準正是基于觀察者根據乳腺纖維腺體的遮擋性強弱判斷的。

本研究中,觀察者R1、R2、R3分類乳腺X線密度的準確率與一致性良好,低年資醫師與金標準的一致性中等,中、高年資醫師與金標準的一致性較好,而原始報告的準確率偏低,一致性中等,我們推測可能原因是本研究的設計使觀察者能夠將所有注意力集中在乳腺密度類型上,使乳腺密度成為閱片的重點,而實際臨床工作中并非如此,實際工作中關注的多為是否有陽性征象且征象是否為惡性可能。但基于上述結果我們認為本研究中的一致性趨勢可能會或可能不會在常規臨床實踐中完全轉化。以上結果提示,臨床可通過推廣與訓練增進觀察者的經驗;亦或是利用計算機技術制定人工智能標準,開發基于第5版BIRADS的自動乳腺密度分類工具,以達到乳腺密度分類的可重復的目的和更高的準確率。

本研究的不足:由于乳腺密度分布的差異,本研究非致密型患者相對較少;本研究僅評價組間一致性,缺乏組內一致性的檢驗,后續研究中會加以補充。

綜上所述,乳腺X線密度是影像篩查中的重點,第5版BI-RADS標準是臨床最廣泛使用的規范,為致密型乳腺和風險評估、補充篩查提供重要信息。本研究結果表明,乳腺密度分類的一致性尚有潛在的可提升的空間,臨床可通過專門訓練增進診斷醫師的經驗或開發基于第5版BI-RADS的自動乳腺密度分類的人工智能軟件,以達到乳腺密度分類的可重復的目的和更高的準確率。

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