合成MRI聯(lián)合彌散加權(quán)成像及DISCO增強(qiáng)鑒別BI-RADS 4類腫塊良惡性

宋美娜，何 花，王志軍*，孫 杰，宋 江

(1.寧夏醫(yī)科大學(xué)臨床醫(yī)學(xué)院，寧夏 銀川 750004；2.寧夏醫(yī)科大學(xué)總醫(yī)院放射科，寧夏 銀川 750004)

第5版乳腺影像報(bào)告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)(breast imaging reporting and data system, BI-RADS)中，以BI-RADS 4類病變?yōu)榭梢蓯盒圆∽僛1]。常規(guī)乳腺M(fèi)R檢查主要依據(jù)病變的形態(tài)學(xué)及有限的血流動力學(xué)改變進(jìn)行評估，缺乏客觀定量指標(biāo)，存在一定主觀性，尤其對于BI-RADS 4類病變的診斷準(zhǔn)確率較低。合成MRI是一種新的MR成像方法[2]，可采用多對比度定量圖譜MRI(MAGiC)定量評估組織弛豫時間。基于笛卡爾采集的K空間共享三維容積快速動態(tài)成像(differential subsampling with cartesian ordering, DISCO)的多期增強(qiáng)技術(shù)解決了傳統(tǒng)動態(tài)增強(qiáng)MRI(dynamic contrast-enhanced MRI, DCE-MRI)中時間分辨率與空間分辨率相互制約的問題。本研究觀察合成MRI、彌散加權(quán)成像(diffusion weighted imaging, DWI)聯(lián)合增強(qiáng)DISCO鑒別BI-RADS 4類腫塊良、惡性的診斷價值。

1 資料與方法

1.1 一般資料 收集2020年7月—2021年5月79例于寧夏醫(yī)科大學(xué)總醫(yī)院經(jīng)穿刺活檢或手術(shù)病理證實(shí)的女性乳腺腫瘤患者，年齡22～78歲，平均(47.9±11.3)歲。納入標(biāo)準(zhǔn)：①術(shù)前MRI診斷為BI-RADS 4類乳腺腫塊型病變；②術(shù)前常規(guī)MRI、MAGiC、DWI及增強(qiáng)DISCO資料完整；③檢查前未接受手術(shù)、放射、化學(xué)及激素等治療。排除圖像質(zhì)量不佳或無法勾畫病變ROI者。79例中，72例為單發(fā)、7例為多發(fā)乳腺腫塊(3例3個、4例2個病灶)。共納入89個病灶，其中63個惡性病變(惡性組)，包括50個非特殊浸潤性癌、9個導(dǎo)管原位癌2個乳腺導(dǎo)管內(nèi)乳頭狀癌和乳腺浸潤性小葉癌、乳腺黏液癌各1個；26個良性病變(良性組)，包括15個纖維腺瘤、5個導(dǎo)管內(nèi)乳頭狀瘤、2個乳腺腺病及4個炎性病變。

1.2 儀器及方法 采用GE SIGNA Architect 3.0T MR儀行乳腺掃描，配備乳腺專用8通道相控陣線圈。囑患者俯臥,使雙乳自然懸垂于線圈內(nèi)，雙臂置于頭部兩側(cè)，足先進(jìn)；掃描參數(shù)：常規(guī)T1WI，TR 613 ms，TE 7.5/37.3 ms；常規(guī)T2WI，TR 4 211 ms，TE 85 ms；DWI，應(yīng)用單次激發(fā)平面回波成像序列，b值為800 mm2/s，TR 2976 ms，TE 72.6/166 ms，層厚5 mm，層間距0.5 mm，矩陣128×140，F(xiàn)OV 320 mm×320 mm；合成MRI(MAGiC序列)，TR 4 378 ms，TE 19 ms，層厚5.0 mm，層間距0.5 mm，F(xiàn)OV 320 mm×320 mm，掃描時間4 min 32 s；增強(qiáng)DISCO，TR 3.8 ms，TE 1.3～21 ms，層厚1 mm，層間距0，F(xiàn)OV 320 mm×320 mm，采集1期蒙片后，以流率2.5 ml/s注射對比劑釓雙胺注射液(0.1 mmol/kg體質(zhì)量)并以等量生理鹽水沖管，于注射對比劑的同時進(jìn)行掃描，掃描時相共15期，第1期掃描時間29 s，第2～15期單期35 s。

1.3 圖像分析 由具有5～8年乳腺影像學(xué)診斷經(jīng)驗(yàn)的主治及副主任醫(yī)師各1名共同分析圖像，評估各參數(shù)值。將DWI導(dǎo)入GE工作站，以READY View 軟件自動生成表觀彌散系數(shù)(apparent diffusion coefficient, ADC)圖，參考增強(qiáng)DISCO圖像于病變最大層面沿其邊緣勾畫ROI，避開肉眼可見的液化壞死、出血等區(qū)域，測量其ADC。對MAGiC序列原始圖像進(jìn)行后處理并自動生成T1 Mapping、T2 Mapping、PD Mapping、R1 Mapping及R2 Mapping圖，參考各序列MRI，分別于顯示病變最大層面沿其邊緣勾畫ROI，測量T1、T2、PD、R1、R2值。對以上參數(shù)均重復(fù)測量3次，取其均值。采用READY View 軟件于增強(qiáng)DISCO圖像顯示病變最大、增強(qiáng)最明顯層面手動勾畫ROI，獲得時間-強(qiáng)度曲線(time-intensity curve, TIC)，測量病變最大徑，并依據(jù)BI-RADS標(biāo)準(zhǔn)分析其形態(tài)、邊緣及內(nèi)部強(qiáng)化特征。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 采用SPSS 26.0統(tǒng)計(jì)分析軟件。符合正態(tài)分布的計(jì)量資料采用±s表示，非正態(tài)分布者以中位數(shù)(上下四分位數(shù))表示，組間比較采用t檢驗(yàn)或Mann-WhitneyU檢驗(yàn)。計(jì)數(shù)資料比較采用χ2檢驗(yàn)或Fisher精確概率法。針對差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的參數(shù)，采用logistic回歸分析和受試者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲線分別評估MAGiC、ADC、DISCO增強(qiáng)參數(shù)及三者聯(lián)合對BI-RADS 4類病變良惡性的診斷效能，計(jì)算其曲線下面積(area under the curve, AUC)。P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 組間一般資料及病變MRI參數(shù) 良、惡性組間患者年齡和病變形態(tài)、內(nèi)部強(qiáng)化、TIC、ADC、T2及R2值差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均<0.05)，其余參數(shù)差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均>0.05)。見表1及圖1、2。

2.2 MAGiC、DWI、增強(qiáng)DISCO參數(shù)及模型的診斷效能 經(jīng)logistic回歸分析建立了基于MAGiC、DWI、DISCO增強(qiáng)多參數(shù)的MAGiC、DISCO、DISCO+ADC、MAGiC+DISCO、MAGiC+ADC及MAGiC+ADC+DISCO模型。ROC曲線顯示，各參數(shù)中，ADC鑒別良、惡性BI-RADS 4類腫塊的AUC最大(0.845)；各模型中，以MAGiC+ADC+DISCO模型的AUC最大(0.908)。見表2及圖3。

3 討論

常規(guī)MRI診斷形態(tài)學(xué)征象及TIC重疊較多的BI-RADS 4類乳腺腫塊的準(zhǔn)確率較低，臨床常通過活檢明確診斷或直接手術(shù)切除，導(dǎo)致部分良性病變患者接受不必要的有創(chuàng)治療。MAGiC一次掃描可得到5種定量圖譜及多種不同對比度圖像，同時滿足形態(tài)學(xué)評估和定量評估組織弛豫時間的需要。DISCO技術(shù)在保證空間分辨率的同時改進(jìn)了時間分辨率，可同時獲得精準(zhǔn)的形態(tài)學(xué)信息及更優(yōu)的TIC。綜合應(yīng)用多種MR新技術(shù)可為鑒別良、惡性BI-RADS 4類病變提供豐富的形態(tài)學(xué)、血流動力學(xué)及代謝等定量信息，提高診斷準(zhǔn)確率。

表1 良、惡性BI-RADS 4類病變患者一般資料及病變MRI參數(shù)比較

圖1 惡性組患者，女，47歲，左乳非特殊型浸潤性癌 A.增強(qiáng)DISCO圖示左乳外上象限病灶形態(tài)不規(guī)則，邊緣星芒狀，強(qiáng)化不均勻； B.TIC呈流出型； C.DWI圖示病變彌散受限； D～H.分別為T1 mapping(D)、T2 mapping(E)、R1 mapping(F)、R2 mapping(G)及PD mapping(H)圖，病變ADC、T1、T2、R1、R2及PD值分別為0.93×10-3 mm/s、1 348.00 ms、75.67 ms、0.75 s-1、13.28 s-1及74.53 pu (箭示ROI)

圖2 良性組患者，女，42歲，右乳纖維腺瘤 A.DISCO增強(qiáng)圖示右乳乳頭水平病變邊緣不規(guī)則，強(qiáng)化不均勻； B.TIC呈平臺型； C.DWI圖示腫塊彌散受限； D～H.分別為T1 mapping(D)、T2 mapping(E)、R1 mapping(F)、R2 mapping(G)及PD mapping(H)圖，病變ADC、T1、T2、R1、R2及PD值分別為1.50×10-3 mm/s、2 001.33 ms、97.33 ms、0.52 s-1、7.15 s-1及73.80 pu (箭示ROI)

表2 MAGiC、DWI及增強(qiáng)DISCO各參數(shù)及模型鑒別乳腺良、惡性BI-RADS 4類腫塊的效能

圖3 MAGiC、DWI及增強(qiáng)DISCO各參數(shù)單獨(dú)及聯(lián)合鑒別良、惡性BI-RADS 4類腫塊的ROC曲線

MAGiC序列基于多延遲飽和多回波原理，通過直接采集多個回波、多個時間點(diǎn)的信號強(qiáng)度，一次性計(jì)算得出T1、T2及其反向弛豫率(R1、R2)和PD值，并獲得T1、T2等多種對比圖像及定量圖譜[3]，可在保證圖像質(zhì)量的同時縮短成像時間，使臨床應(yīng)用T1、T2值定量成像成為可能。本研究惡性組T2值(79.67 ms)顯著低于良性組(93.50 ms),與LIU等[4]研究結(jié)果(82.69 ms及95.48 ms)相近；這是由于弛豫時間受組織含水量影響最大，自由水含量越多，則T2弛豫時間越長[5]。乳腺惡性腫瘤細(xì)胞增殖速度快，可因供氧量不足而發(fā)生壞死，壞死物質(zhì)及淋巴細(xì)胞/漿細(xì)胞浸潤細(xì)胞間隙，導(dǎo)致細(xì)胞外間隙和自由水含量減少；乳腺良性病變生長緩慢，細(xì)胞密度相對較小，細(xì)胞外間質(zhì)比惡性病變少，組織自由水較多，故其T2弛豫時間長于惡性病變。GAO等[6]發(fā)現(xiàn)，惡性乳腺病變的T2、PD值均顯著低于良性病變。車樹楠等[7]報(bào)道，乳腺良性病變T1值高于惡性病變。本研究T1、R1、PD值組間差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，可能原因是僅針對BI-RADS 4類病變進(jìn)行分析，有待擴(kuò)大樣本量進(jìn)一步觀察。

R2值為T2的倒數(shù)。本研究發(fā)現(xiàn)BI-RADS 4類惡性病變R2值高于良性病變；ROC曲線提示T2、R2值鑒別良、惡性BI-RADS 4類病變的敏感度均較高；將T2、R2值納入logistic回歸分析建立的MAGiC模型鑒別良、惡性病變的AUC為0.786，敏感度96.83%，特異度53.85%，提示其具有有一定價值，但單一參數(shù)的診斷效能并不理想；分析原因，可能在于乳腺惡性腫瘤具有高度異質(zhì)性，癌細(xì)胞增殖、生長受周圍多種基質(zhì)因子的影響[8]，原發(fā)灶的腫瘤細(xì)胞在不同時間點(diǎn)、同一腫瘤的不同腫瘤細(xì)胞之間均存在差異[9]，對弛豫時間的影響不同，導(dǎo)致僅以弛豫時間鑒別良、惡性BI-RADS 4類病變的效能不高。

DWI可無創(chuàng)檢測活體組織內(nèi)水分子擴(kuò)散運(yùn)動，量化判斷病變性質(zhì)[10]。本研究惡性組ADC明顯低于良性組，與文獻(xiàn)[11]報(bào)道一致，與惡性腫瘤增殖速度快有關(guān)：惡性病變組織內(nèi)細(xì)胞密度大，細(xì)胞外間隙減小，導(dǎo)致水分子活動受限，ADC降低。ADC鑒別良、惡性BI-RADS 4類病變的AUC為0.845，具有較高效能，但其敏感度和特異度相對較低(77.78%和84.62%)。

同時擁有較高的時間分辨率和空間分辨至關(guān)重要。空間分辨率過低會導(dǎo)致小病變無法顯示，時間分辨率過低則無法獲取病變的強(qiáng)化特征。DISCO技術(shù)以K空間隨機(jī)欠采集與時域復(fù)用技術(shù)，最大限度地減少時間與空間分辨率的相互制約，得到乳腺病變更精準(zhǔn)的形態(tài)學(xué)特征及TIC[12]。本研究良、惡性組間病變形態(tài)、內(nèi)部強(qiáng)化及TIC差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；所建立的DISCO模型鑒別良、惡性BI-RADS 4類腫塊的AUC為0.749，提示其具有一定鑒別診斷效能；各模型中，MAGIC+ADC+DISCO模型的診斷效能最佳(AUC為0.908)、診斷敏感度較高，而MAGiC+DISCO模型的AUC為0.890、診斷特異度最佳。以上結(jié)果表明，聯(lián)合應(yīng)用MAGIC、DWI及DISCO增強(qiáng)多參數(shù)有助于提高鑒別良、惡性BI-RADS 4類腫塊的效能。

本研究的局限性：①僅針對BI-RADS 4類腫塊型病變進(jìn)行分析；②僅評價DISCO形態(tài)學(xué)特征及半定量曲線，對相關(guān)定量參數(shù)的診斷效能有待觀察。

綜上所述，合成MRI、DWI及增強(qiáng)DISCO對鑒別BI-RADS 4類腫塊良惡性均具有一定價值；三者聯(lián)合診斷效能更佳。