崔應譜,孫兆男,劉想,王霄英
膀胱癌是最常見的泌尿系統惡性腫瘤,是全球范圍內排名第10位的惡性腫瘤,每年約有549000例新發病例和200000例死亡病例[1]。膀胱癌在男性比女性多見,男性的發病率約是女性的4倍。膀胱癌是男性第6常見的腫瘤。膀胱癌可發生于任何年齡,但通常發生于中老年。
膀胱上皮性腫瘤包括尿路上皮癌、鱗癌、腺癌和小細胞癌。膀胱尿路上皮癌是最常見的膀胱癌的亞型,約占所有膀胱惡性腫瘤的90%以上[2]。TNM分期是對腫瘤累及范圍的規范描述,對臨床治療決策以及腫瘤預后評估十分重要。2016年底美國癌癥聯合會(american joint committee on cancer,AJCC) 發布了第8版AJCC癌癥分期手冊(AJCC Cancer Staging Manual)[3],并于2018年正式臨床應用[4]。TNM分期分為臨床分期和病理分期。全面病理分期需要行膀胱切除術以及淋巴結切除清掃。但對于將行新輔助治療的患者,也可應用臨床分期。臨床分期是基于體格檢查、影像檢查以及膀胱鏡活檢或經尿道膀胱腫瘤電切術(Transurethral resection of the bladder tumor,TURBT)的病理結果。
膀胱癌的確診主要依靠膀胱鏡活檢,膀胱癌的術前分期主要依靠影像檢查。腫瘤浸潤深度(T分期)是局限性膀胱癌預后和治療的最重要決定因素。在臨床工作中將基于治療的考慮膀胱癌分為非肌層浸潤性膀胱癌(non-muscle-invasive bladder cancer,non-MIBC)(Ta,T1和Tis)和肌層浸潤性膀胱癌(muscle-invasive bladder cancer,MIBC)(≥T2期),兩者治療方法不同。non-MIBC通常采用TURBT加或不加膀胱內或全身輔助治療,MIBC通常采用部分或根治性膀胱切除加盆腔淋巴結清掃、新輔助或輔助化療和放療[5,6]。
CT增強檢查和MR功能成像是膀胱癌影像檢查中最常用的方法,對顯示癌灶和分期有一定作用[5]。CT對膀胱癌病灶檢出的準確率可達91%,但分期準確率欠佳,為35%~55%[7,8]。MRI對T分期有優勢,基于多參數MRI分期的曲線下面積(area under curve,AUC)能達到0.87~0.94[9-11]。但對于N分期而言,CT和MRI表現均欠佳,20%~30%在CT上診斷為臨床淋巴結陰性的病例,淋巴結清掃的最終病理結果顯示為陽性[12]。
因此,膀胱癌CT和MRI影像檢查需要報告的內容包括:①膀胱癌位置及數量;②膀胱癌TNM分期;③是否存在影響手術難度的重要征象。筆者結合膀胱癌TNM分期[3]、影像報告及數據系統(Vesical Imaging-Reporting And Data System,VI-RADS)[13]以及本單位的實際工作經驗,構建了膀胱癌結構化報告(圖1),期望提高報告的規范性及可讀性,為臨床醫師制訂治療方案提供參考。
膀胱癌的結構化報告模塊包括臨床評估、技術評估及影像評估三個部分,其中影像評估又分為整體評估、病灶列表、區域淋巴結轉移、遠處轉移以及掃描范圍內的其他影像表現(圖1)。
膀胱癌的影像檢查與其他盆腔掃描的區別是強調膀胱適度充盈,以方便檢出病變??诜a液、靜脈補液和靜脈注射利尿劑均有利于膀胱充盈。沒有增強掃描禁忌證的患者,均應行動態增強掃描以利于檢出病變。掃描范圍上界至少到腰4-5間盤水平,下界到盆底。CT掃描序列包括平掃、增強掃描動脈期、靜脈期和分泌期。MRI檢查序列包括T2WI、擴散加權成像(diffusion-weighted imaging,DWI)及動態增強(dynamiccontrast-enhanced,DCE)。觀察圖像時應注意識別增強后輸尿管口射尿征象,并識別對比劑逐漸排泌到膀胱過程中對比劑混合不均勻的表現,避免對腫瘤檢出的影響。后處理方法如多平面重組(multiplanar reformation,MPR)顯示膀胱癌與膀胱壁、周圍鄰近器官的關系。在寫報告之前,影像科醫師需要先對圖像進行評估,觀察有無圖像信噪比差、掃描時相不佳等圖像質量問題。
1.病灶位置和數量
膀胱可以分為膀胱頂、左側壁、右側壁、前壁、后壁以及三角區、膀胱頸、后尿道、左輸尿管口、右輸尿管口(圖2)。同時還應觀察有無膀胱憩室以及憩室內有無腫瘤。尿路上皮癌容易多中心發生,因此膀胱癌的數量也應記錄,若膀胱癌數量較多,難以計數,則直接在結構式報告中選擇“多發”。

圖1 膀胱癌結構化報告模板。a)臨床評估;b)技術評估;c)整體評估;d)病灶列表;e)淋巴結轉移;f)遠處轉移;g)其他所見。 圖2 膀胱癌分區模式圖。
2.病灶的特征性表現
疑似膀胱癌病變在CT上表現為軟組織密度,增強掃描一般可見強化,分泌期可見充盈缺損(圖3)。在MRI圖像上,疑似膀胱癌病變在T2WI上表現為中等信號,介于尿液和肌肉信號之間;在DWI上表現為高信號,ADC上表現為低信號,DCE上表現為早期強化(圖4)[13]。膀胱癌結構化報告書寫病灶列表示例如圖5所示。

圖3 膀胱癌增強CT各期檢查圖像。a) CT平掃圖像; b) 增強掃描動脈期圖像; c) 增強掃描靜脈期圖像; d) 增強掃描分泌期圖像。
3.病灶形態和大小
腫瘤可能是內生型(壁內生長)、外生型(腔內生長)、扁平(無腫塊效應)以及混合型。外生型可能是乳頭狀廣基底的或者乳頭狀帶蒂的,有蒂的乳頭狀腫瘤一般比無蒂或者廣基底的乳頭狀腫瘤預后要好。腫瘤的大小對膀胱癌分期也十分重要。

圖4 膀胱癌的多參數MRI圖像。a~c) 分別為VI-RADS 1分膀胱癌的T2WI、DWI及DCE-MRI圖像;d~f) 分別為VI-RADS 2分膀胱癌的T2WI、DWI及DCE-MRI圖像;g~i) 分別為VI-RADS 3分膀胱癌的T2WI、DWI及DCE-MRI圖像;j~l) 分別為VI-RADS 4分膀胱癌的T2WI、DWI及DCE-MRI圖像;m~o) 分別為VI-RADS 5分膀胱癌的T2WI、DWI及DCE-MRI圖像。
4.膀胱壁侵犯
CT圖像上不易判斷膀胱癌對肌層的浸潤,對膀胱壁外侵犯的判斷依據是:膀胱周圍脂肪中增厚的索條、結節影。MRI因其良好的軟組織分辨率,對膀胱癌的局部T分期具有重要價值。2018年提出的VI-RADS旨在推動膀胱癌MRI術前檢查及評估的標準化及定量化[13]。MRI各序列圖像評估標準及VI-RADS得分見圖6。
5.腫瘤局部侵犯
膀胱癌的局部侵犯包括浸潤至前列腺、精囊腺、子宮、陰道、盆壁、腹壁,需要在結構化報告里加以描述。
6.淋巴結轉移
在CT及MRI圖像上較難判斷淋巴結轉移,一般來說出現以下征象時需考慮淋巴結轉移:淋巴結短徑大于1 cm;長短徑比值趨近1或淋巴門結構消失,并大于區域其它淋巴結時;淋巴結位于腫瘤引流區域;同時結合其它伴隨征象。
7.整體評估及遠處轉移
結構化報告還需要對遠處器官轉移(上腹部、骨等)進行評估。對于腹盆部其他病變可以寫在“其它”文本框內即可。
8.膀胱癌的分期
按照AJCC第8版TNM分期標準(表1),基于上述影像特征做出TNM分期。需說明的是,CT因無法精確識別膀胱壁各層而在準確區分T1、T2與T3a方面有所限制,只有可能提供有關高級別T3b和T4腫瘤的膀胱周圍浸潤信息[14]。MRI目前采用VI-RADS評分得到膀胱癌局部的T分期信息。如果檢出了VI-RADS評分為4分和5分的病灶,則進一步進行T分期。

表1 AJCC第8版膀胱癌TNM分期[3]

圖5 膀胱癌結構化報告書寫病灶列表示例,病灶位于膀胱右側壁及膀胱三角區,累及膀胱右側輸尿管口,相應的影像表現及測量參數如圖中所示。 圖6 VI-RADS評分示意圖。對類別1~3,第一列的T2WI應該被考慮。對類別4~5,主要序列是DWI(首選,當圖像質量還行時)和動態增強序列(次選)。SC=structural category, DW=diffusion-weighted category,CE=contrast-enhanced category
目前膀胱癌影像診斷和結構化報告主要應用場景是膀胱鏡確診后的分期和術前評估,其原因是常規CT對膀胱癌的檢出能力有限,因此影像醫師對常規腹盆部掃描圖像中膀胱癌的檢出常不予關注。但在實際工作中,當膀胱充盈良好且動脈期成像覆蓋膀胱區域時,也可能發現無癥狀膀胱癌。另外,因血尿待查而行膀胱影像檢查的患者,也有很多未行膀胱鏡檢查,因此對可識別膀胱癌的檢出和鑒別是影像科醫生的任務[15]。
臨床多學科團隊(multi disciplinary team,MDT)工作中,膀胱癌結構化報告提供的信息應用價值如下:①膀胱癌位置和數量的確切描述。膀胱癌的位置和數量可輔助TURBT術前評估,若膀胱癌數量較多,難于描述及計數,可點選結構化報告的多發選項。對臨床較關心的腫瘤是否累及輸尿管,在結構化報告中也有相應的選項來提示醫師評估。②膀胱癌腫瘤負荷評估。對肌層浸潤性膀胱癌患者,若患者不適合行根治性膀胱切除或希望能保留自體膀胱,經適當選擇的患者也可最大程度行TURBT術后給予放化療等輔助治療。③膀胱癌肌層浸潤狀態評價。MRI對T分期有優勢,尤其是基于MRI的VI-RADS評分;CT因軟組織分辨率有限,對膀胱癌肌層浸潤狀態評價欠佳。但近年來隨著影像組學和人工智能技術的進展,有望通過新技術達到或提高基于CT或MRI對膀胱癌肌層浸潤狀態評估的效能,并自動接入結構化報告,實現膀胱癌肌層浸潤狀態的自動評估。④膀胱癌淋巴結轉移評價。結構化報告包含膀胱癌常見淋巴結轉移部位,能輔助醫師定位、分析淋巴結轉移情況,對確定是否行淋巴結清掃以及清掃的范圍提供幫助。
綜上所述,使用醫學影像結構化報告有利于規范報告內容、提高報告完整性,還能增強影像醫師與臨床醫師的溝通效率,提高溝通的準確性[16-20]。當前結構化報告的內容全面、細致,影像醫生逐項評價耗時較長,未來結構化報告作為平臺,自動接入影像組學以及人工智能等計算機輔助診斷的結果,可以提高影像醫師的工作效率[21,22],并用于輔助臨床診斷決策。目前已有影像組學模型應用于膀胱癌肌層浸潤狀態的預測、膀胱癌預后判斷的相關研究,將其嵌入臨床,應用于臨床可以拓展醫學影像在精準醫療中的應用價值[23-25]。
志謝:感謝北京賽邁特銳醫學科技有限公司張雖雖、趙治鋒、呂磊、段博文在結構化報告構建的貢獻,王祥鵬、李世佳參與AI工作的討論。