Logistic回歸模型評估超聲彈性成像對乳腺良惡性結節的診斷價值

宋曉雨，蕭家芳，柏剛

乳腺癌是女性發病率最高的惡性腫瘤，嚴重威脅女性身心健康。全球癌癥統計報告顯示[1]，2018年女性新發乳腺癌200多萬例，死亡約60余萬例。近年來我國乳腺癌綜合治療水平得到較大提高[2]，但患者生存率與歐美國家仍有差距。早發現、早診斷及早干預對乳腺癌患者有重要意義。影像學檢查在乳腺癌篩查、術前及術后療效評估、復發監測等方面發揮著重要作用，目前主要檢查方法[3]包含鉬靶、超聲、CT、PET及MRI等，各種檢查技術各有自身特點。相比于其他影像學檢查方法，超聲具有實時動態、高分辨率、無輻射、可重復操作等優勢，在臨床工作中應用普遍。聲脈沖輻射成像[4]是較新穎的超聲彈性成像，利用剪切波在不同組織內波速不同對疾病進行診斷。目前該技術已廣泛應用于甲狀腺、肝臟、前列腺等器官的疾病診斷。目前，超聲對乳腺癌的研究多為單因素經驗性總結，缺乏多因素、量化指標的系統研究。本研究試圖利用logistic多元回歸[5]對乳腺的超聲彈性特點進行分析，探討其影像學特點與病理類型的關系，并建立模型，提高對乳腺癌的鑒別診斷價值。

材料與方法

1.研究對象

將2016年3月-2019年4月在本院行乳腺超聲檢查且經手術病理證實的乳腺腫塊患者，依據中國抗癌協會乳腺癌診治指南與規范(2017年版)[6]的乳腺腫塊診斷標準納入本研究。排除標準：患者資料不全或者失仿者。最終納入132例患者，年齡16～77歲，平均(39.3±12.9)歲。經手術病理證實：良性腫塊133枚，其中乳腺纖維瘤88枚，乳腺腺病13枚，肉芽腫性乳腺炎8枚，導管內乳頭狀瘤16枚，葉狀腫瘤4枚，硬化性腺病4枚；惡性腫塊52枚，其中浸潤性導管癌40枚，導管原位癌6枚，浸潤性小葉癌4枚，導管內乳頭狀癌2枚。

2.儀器與方法

采用邁瑞Resona 7彩色多普勒診斷儀，探頭型號為：L11-3U，頻率5～12 mHz；通過常規乳腺腫塊超聲獲取參數，參照乳腺影像報告和數據系統指南(第5版)[7]描述超聲特征并記錄數據(具體特征及軟件賦值，表1)。然后進入聲接觸彈性成像(sound touch elastography，STE)模式，以乳腺腫塊及周圍腺體脂肪組織作為興趣區(region of interest，ROI)，確定區域后自動生成腫塊彈性值(ultrasonic elastic value of mass，EvM)；選取腫塊周圍脂肪組織為對照區，獲取周圍脂肪彈性值(ultrasonic elastic value of tissue，EvT)。上述操作過程由兩名經驗豐富超聲醫師協助完成，多次測量后取平均值并記錄實驗數據(具體超聲彈性成像特征及軟件賦值，表2)。

3.統計學分析

采用SPSS 20.0軟件對數據進行統計學分析，計量資料組間比較采用t檢驗或χ2檢驗，計數資料采用兩獨立樣本非參數檢驗；以病理結果良、惡性作為因變量Y，分別賦值為1和0，將腫塊的常規超聲及彈性成像特征參數為自變量X建立回歸模型(納入標準P<0.05，排除標準P>0.1)，使用Box-Tidwell方法檢驗連續自變量與因變量logit轉換值是否為線性[8]，構建數學模型，采用基于最大似然估計的向前逐步回歸法(LR法)進行多因素logistic回歸分析，以P<0.05為差異有統計學意義。

結 果

1.乳腺腫塊超聲特征與病理分型的單因素分析

良性組與惡性組常規超聲特征中，血流分級、形態、方位、內部回聲、后方回聲特征、周圍組織、回聲水平(與脂肪回聲進行對比)、鈣化、邊緣差異均有統計學意義(P均<0.05，表1)。惡性組腫塊超聲彈性值、周圍脂肪組織超聲彈性值(圖1、2)以及二者比值R較良性組大，兩組間差異有統計學意義(P<0.05，表2)。

表1 乳腺良惡性腫塊兩組患者常規超聲征象指標比較及賦值

2.乳腺良惡性腫塊超聲特征的多因素logistics回歸分析

研究發現，患者年齡(軟件賦值為χ12)、乳腺腫塊的彈性模量值、周圍脂肪的彈性模量值、結節的方位、邊界對研究對象診斷為乳腺惡性存在影響，所建立的logistic回歸模型為：Logit(P)=-31.53+0.082×χ12+0.067×χ11+0.217×χ10+2.912×χ3+3.051×χ9。對回歸模型進行似然比檢驗(χ2=182.20，P<0.001)，說明該模型差異具有統計學意義(表3)。該模型能夠將94.3%的乳腺良惡性腫塊正確分類。

表3 乳腺超聲特征性指標logistic回歸結果

討 論

中國女性惡性腫瘤中乳腺癌的發病率最高，嚴重威脅女性生命健康，影響生活質量。研究表明，就診時間延誤超過3個月的患者5年生存率會降低12%；延誤就診時間不超過兩周患者5年生存率可提高至90%[9]，因此，結合最新檢查手段早發現、早診斷對后續制定治療方案具有十分重要的臨床意義。實時剪切波彈性成像(real time shear wave elastrography，RT-SWE)是近年來快速發展并廣泛應用的超聲新技術，可客觀、定量地評估腫塊彈性，即楊氏模量，其值越大，腫塊硬度越高越傾向于惡性結節[10]。本研究通過Logistic回歸分析建立模型對乳腺腫塊進行預測，為后續診療計劃開展提供影像學依據。

二分類logistic回歸分析使用Box-Tidwell方法檢驗連續自變量與因變量logit轉換值是否為線性。線性檢驗模型時共納入12項，Bonferroni校正后顯著性水平為0.0042。線性檢驗結果得到所有連續自變量與因變量logit轉換值間存在線性關系，3個觀測的學生化殘差分別為標準差的2.698、4.478、7.559，但保留在分析中。最終，通過Hosmer and Lemeshow Test證明該模型預測能力較好(χ2=182.20，P<0.001)，能夠將94.3%的觀測正確分類。92.3%的乳腺惡性結節被模型預測為惡性，當惡性結節伴出血、壞死、囊性變或合并炎癥時，質地變軟[11]，易誤診為良性結節；95.2%的乳腺良性結節被模型預測為良性，誤診的良性結節中兩例為硬化性腺病、兩例為葉狀腫瘤，可能由于上述病變硬度增加，故彈性測值較高。

納入模型的12個自變量中，年齡、乳腺腫塊的彈性模量值、周圍脂肪的彈性模量值、腫塊生長的方位、腫塊的邊界差異有統計學意義(P<0.05)。乳腺結節形態不平行于乳腺長軸診斷其惡性的風險是良性的18.401倍。腫塊表現為不規則邊界其診斷惡性的風險是良性的21.142倍。年齡每增加1歲，發生癌的風險增加1.086倍；周圍脂肪組織的彈性值每增加1個單位，發生癌的風險增加1.947倍；乳腺腫塊彈性值每增加1個單位，發生癌的風險增加1.242倍。

目前乳腺影像報告和數據系統廣泛應用于臨床診斷，能提供乳腺形態、鈣化等二維信息，彈性成像能夠提供腫塊質地、彈性模量等信息，二者結合起來可以提供更多、更全面的診斷信息，提高良惡性病灶的鑒別效能，同時可以修正一些分級，便于進一步臨床處理及干預。

綜上所述，本研究通過構建診斷模型并通過效果驗證，為乳腺腫塊的早期診斷、早期篩查提供了良好的影像學參考指標，具有一定臨床應用價值。本研究也存在一定局限性：樣本代表性不足，可能存在抽樣偏倚；為回顧性研究，乳腺結節的超聲結果判讀易受檢查者主觀性影響，期待大樣本、多中心研究提供更充分的醫學證據。