乳腺病灶周圍2 mm組織彈性參數對BI-RADS 4類腫塊的鑒別診斷價值

邢肖肖 ，錢 豐，張 琪，劉水清，謝 瀟，趙 誠

1.青島大學附屬醫院超聲科，山東 青島 266500；

2.蘇州大學附屬第三醫院超聲科，江蘇 常州 213000

乳腺癌既是全球女性最常見的惡性腫瘤，也是癌癥死亡的主要病因［1］。目前，乳腺超聲及乳腺X線攝影是乳腺癌診斷和篩查最常用的方法，但乳腺X線攝影對致密性乳腺存在假陰性，超聲檢查對乳腺病變有較高的靈敏度，但特異度較低。聲觸診彈性成像（sound touch elastography，STE）作為一種新的無創技術，可定量地評估乳腺腫塊硬度。2018年歐洲超聲醫學和生物學聯合會（European Federation of Societies for Ultrasound in Medicine and Biology，EFSUMB）指南［2］提出，彈性成像可提高乳腺癌診斷效能，可以輔助常規超聲檢查診斷。因此，本研究通過應用STE技術對乳腺影像報告和數據系統（Breast Imaging Reporting and Data System，BI-RADS）4類乳腺腫塊及其周圍2 mm的腺體組織進行定量硬度評估，探討各彈性參數在鑒別BIRADS 4類乳腺良惡性病變中的臨床價值。

1 資料和方法

1.1 一般資料

選取2018年1月—2020年12月青島大學附屬醫院采用超聲BI-RADS評估為BI-RADS 4類的乳腺腫塊患者210例作為訓練組，其中BI-RADS 4A類腫塊83例，BI-RADS 4B類腫塊49例，BI-RADS 4C類腫塊78例；另選取同時期在本院就診的68例BI-RADS 4類乳腺腫塊作為驗證組，其中BIRADS 4A類腫塊23例，BI-RADS 4B類腫塊20例，BI-RADS 4C類腫塊25例。納入標準：術前均行常規超聲及STE檢查；腫塊必須為BI-RADS 4A、4B、4C類且直徑在3 cm以下；彈性超聲圖像必須包括腫塊周邊至少2 mm的腺體組織；患者在超聲檢查前不得對腫塊進行干預性的放化療等治療。本研究經過醫院醫學倫理委員會審閱同意。

1.2 儀器與方法

采用深圳邁瑞生物醫療電子股份有限公司的Resona 7超聲診斷儀，使用5～14 MHz的線陣探頭及STE成像軟件。由2名彈性超聲經驗豐富的醫師完成檢查。在STE檢查中，探頭輕貼、垂直于腫塊表面的皮膚，以楊氏模量值作為彈性測量模式，將最大彈性值調整為180 kPa。彈性感興趣區（region of interest，ROI）包含腫塊、皮下脂肪層、胸大肌層。Xu等［3］的研究表明腫瘤周邊1～3 mm的腺體組織的最大硬度值對于乳腺良惡性病變的鑒別診斷最為準確。而Xie等［4］的研究顯示，腫瘤周邊2 mm殼的最大硬度值對乳腺癌的診斷性能最好。因此本研究選取腫塊周圍2 mm的腺體組織進行研究分析，STE圖像的可信度指數＞95%，每個腫塊的彈性參數值保留3幀穩定STE圖像，分別手動描繪腫塊ROI，自動測量周圍2 mm腺體組織的定量彈性圖（圖1），腫塊區彈性參數為腫塊的楊氏模量最大硬度值（maximum Young’s modulus of mass，Emax）、平均值（Emean）、最小值（Emin）、離散值（Esd），腫塊周圍2 mm腺體組織彈性參數為殼的楊氏模量最大硬度值（maximum Young’s modulus of 2 mm shell，Smax）、平均值（Smean）、最小值（Smin）、離散值（Ssd），取其平均值，以減少測量誤差。

圖1 乳腺腫塊STE的聲像圖

1.3 統計學處理

本研究呈正態分布的連續計量資料以±s表示，非正態分布采用Mann-WhitneyU檢驗，P＜0.05為差異有統計學意義。采用SPSS 25軟件進行統計學分析，通過受試者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線分析，用約登指數（靈敏度+特異度-1）來確定彈性參數最佳截斷值。使用MedCalc統計軟件繪制ROC曲線，比較分析曲線下面積（area under curve，AUC），評價各組的診斷性能。

2 結 果

本研究共納入210例BI-RADS 4類患者為訓練組，以組織病理學檢查結果為金標準，惡性腫塊113例，年齡（55.46±11.77）歲，病理學類型包括浸潤性導管癌102例，原位癌7例，浸潤性黏液腺癌1例，實體乳頭狀癌1例，浸潤性小葉癌及乳腺肉瘤樣癌各1例。良性腫塊97例，年齡（42.13±11.79）歲，包括乳腺纖維腺瘤74例，其他良性病變23例。良惡性組患者年齡比較差異有統計學意義（t=8.17，P＜0.001）。

另選取同時期在本院就診的BI-RADS 4類68例作為驗證組，以組織病理學檢查結果為金標準，惡性腫塊37例，年齡（55.87±9.34）歲，良性腫塊31例，年齡（40.58±12.23）歲。訓練組及驗證組年齡比較差異無統計學（P=0.351）。

2.1 BI-RADS 4類腫塊STE各彈性參數良惡性的診斷對比

表1總結了乳腺良惡性腫塊的Emax、Emean和Esd及腫塊周圍2 mm殼的Smax、Smean、Ssd彈性測量值，惡性腫塊的Emax、Emean和Esd均顯著高于良性腫塊（P=0.000），惡性病變與良性病變之間的Emin差異無統計學意義（P=0.087）。惡性腫塊周圍2 mm殼的Smax、Smean和Ssd均顯著高于良性腫塊（P=0.000），惡性病變與良性病變之間的Smin差異無統計學意義（P=0.102）。

表1 BI-RADS 4類腫塊STE各彈性參數良惡性的診斷對比

2.2 STE中各彈性參數的診斷能力分析

BI-RADS 4類腫塊及周圍2 mm殼的STE彈性參數的診斷效能詳見表2和圖2。Emax（P＜0.000 1）的截斷值為72.12 kPa，靈敏度、特異度、陽性似然比（positive likelihood ratio，LR+）及陰性似然比（negative likelihood ratio，LR-）分別為90.18%、53.61%、1.94及0.18。Emean（P＜0.000 1）的截斷值為30.31 kPa，靈敏度、特異度、LR+及LR-分別為83.93%、58.76%、2.04及0.27。Esd（P＜0.000 1）的截斷值為9.33 kPa，靈敏度、特異度、LR+及LR-分別為95.54%、42.27%、1.65及0.11。病變區中Emax的診斷性能最好，AUC為0.762。

圖2 STE中各彈性參數的ROC曲線

Smax（P＜0.000 1）的截斷值為91.73 kPa，靈敏度、特異度、LR+及LR-分別為87.50%、64.95%、2.50及0.19。Smean（P＜0.000 1）的截斷值為34.28 kPa，靈敏度、特異度、LR+及LR-分別為85.84%、65.98%、2.52及0.21。Ssd（P＜0.000 1）的截斷值為12.3，靈敏度、特異度、LR+及LR-分別為90.18%、48.45%、1.75及0.20。

上述6個參數對乳腺良惡性病變的鑒別價值依次為Smax＞Smean＞Ssd＞Emax＞Esd＞Emean，其靈敏度均大于80%。最優參數為Smax。

2.3 訓練組和驗證組的診斷能力分析

基于表2，Smax顯示出最優的診斷性能。將Smax的截斷值91.73 kPa，應用于訓練組中，AUC為0.753±0.02（95% CI 0.696～0.811）；應用于驗證組中，AUC值為0.774±0.05（95% CI 0.673～0.875）；說明Smax彈性參數具有良好的診斷能力（表3，圖3）。

表2 BI-RADS 4類腫塊（E）及周圍2 mm殼（S）的彈性參數的診斷效能

表3 訓練組和驗證組的診斷能力分析

圖3 訓練組及測試組診斷乳腺癌的ROC曲線

2.4 Smax對BI-RADS 4A、4B、4C類腫塊的診斷能力分析

本研究訓練組及驗證組共納入278例BIRADS 4類腫塊，為進一步驗證區分度，分別對BI-RADS 4A、4B、4C腫塊繪制ROC曲線。BIRADS 4A類腫塊105例，惡性腫塊15例，良性腫塊90例；BI-RADS 4B類腫塊68例，惡性腫塊4 2例，良性腫塊2 6例；B I-R A D S 4 C類腫塊1 0 2例，惡性腫塊9 1例，良性腫塊11例。將Smax的截斷值應用于BI-RADS 4A、4B、4C組患者中，AUC分別為0.822±0.04（95% CI 0.742～0.903）、0.703±0.05（95%CI 0.589～0.817）、0.501±0.04（95% CI 0.408～0.595），BI-RADS 4A、4B、4C組的約登指數分別為0.644、0.406、0.002（表4）。BI-RADS 4A類腫塊AUC及約登指數最大，說明Smax對BI-RADS 4A類腫塊的診斷價值最高、診斷效果最好。

表4 Smax對BI-RADS 4A、4B、4C類腫塊的診斷能力分析

3 討 論

目前，常規超聲對乳腺疾病的評估主要依據2013年美國放射學會（American College of Radiology，ACR）制訂的BI-RADS分類標準［5］，此標準減少了超聲科醫師的主觀經驗依賴，對乳腺腫塊的特征進行評估，可明顯提高診斷靈敏度，但特異度偏低。乳腺彈性成像為超聲影像提供了新的成像模式，STE技術能夠實時提供病變組織的硬度定量的彈性信息，在一定程度上克服了應變式彈性成像（strain elastography，SE）手動激勵造成的操作者依賴性，具有較好的可重復性。本研究應用邁瑞超聲診斷儀Resona 7的STE技術通過無壓力采集圖像，將ROI沿著腫塊輪廓進行描跡，包括最大病變區域及病變周圍2 mm的腺體組織，從而獲得病變組織定量參數的楊氏模量值（E）及腫塊周邊2 mm殼的定量參數的楊氏模量值（S），探討分析STE各彈性參數的診斷價值，為鑒別乳腺腫塊良惡性判斷提供一定的影像學參考依據。

通常，乳腺良性腫塊和惡性腫塊的硬度不同，通過剪切波彈性超聲的定量參數評估乳腺腫塊的硬度來鑒別腫塊良惡性已有報道［6-7］。既往文獻［8-10］報道剪切波彈性定量參數在鑒別乳腺良惡性腫塊方面雖表現各不相同，但均具有良好的診斷效能。既往研究［11-13］認為彈性剪切波定量參數中Emax診斷性能最好。Evans等［14］建議應用Emean或Esd來鑒別乳腺病變，Esd反映腫塊內彈性的均勻性，惡性腫塊與乳腺良性腫塊相比，其內部質地更僵硬，更不均勻。Tozaki等［15］研究發現惡性乳腺病變在彩色彈性圖上表現出典型的腫瘤邊緣硬度增加。Zhou等［16］報道了一些腫瘤周邊硬度增加是惡性腫瘤的跡象，彈性超聲表現為“硬環征”。本研究利用STE技術采集各彈性參數（腫塊的Emax、Emeans、Emin、Esd及2 mm殼的Smax、Smean、Smin、Ssd）并進行統計，重點分析乳腺腫塊本身及周圍組織的硬度信息，其中Emax、Emean、Esd、Smax、Smean、Ssd在良惡性病變中差異有統計學意義（P＜0.001）。本研究經ROC曲線分析，所有參數的靈敏度均大于80%，研究結果顯示在評估乳腺腫塊內部及周圍2 mm殼的定量彈性參數對乳腺病變的診斷價值中，Smax表現出最好的診斷效能，Smax截斷值為91.73 kPa時，Smax的AUC為0.841，靈敏度為87.50%，特異度為64.96%。這與Yang等［7］和Zhang等［17］的研究結果一致，但后者是選擇寬度為1 mm的周圍組織進行研究，而前者選擇1～3 mm的瘤周組織進行研究，意味著腫塊周圍1～3 mm的腺體組織均具有較好的診斷價值。Park等［18］通過以2 mm ROI線性排列在腫瘤內部、瘤周邊界及腫瘤周圍組織上，結果表明惡性腫瘤呈“快速增減”型，最大硬度值出現在距腫瘤邊緣2～4 mm的腺體組織，結果與本研究相似。對于惡性乳腺腫瘤的周圍組織通常比內部病變更僵硬這一現象，可解釋為瘤周存在與癌癥成纖維細胞相關的異常僵硬的膠原蛋白，以及癌細胞浸潤到病變周圍組織中，引起的促結締組織增生反應增加了腫瘤周邊組織的硬度［14-16］。本研究Emin及Smin差異均無統計學意義（P＞0.05），與Zhou等［16］的研究一致。一種解釋為惡性病變內部出現壞死、液化區域，彈性定量參數顯示Emin較低，腫瘤內部較腫塊周邊組織更軟。另一種解釋是，惡性腫瘤周圍區域較硬致剪切波能量衰減，導致腫瘤內部為低剪切波振幅，表現為Emin較低［14-19］。

在本研究中，為進一步證實腫塊周圍組織“硬環征”的診斷性能，重點分析了殼的彈性參數Smax的診斷性能，評價其診斷價值。我們將Smax以91.73 kPa為截斷值，分別應用于訓練組及驗證組中，訓練組的AUC為0.753，驗證組的AUC為0.774，說明Smax彈性參數在鑒別乳腺良惡性腫塊方面具有良好的診斷能力。Zhou等［16］認為由于剪切波能量的衰減，導致腫瘤內部低剪切波振幅，而腫瘤周圍組織僵硬，出現“僵硬邊緣征”。在乳腺癌浸潤性生長過程中，腫瘤組織向周圍浸潤使得腫塊周圍的組織僵硬更為顯著［17］。STE作為一種新型彈性成像技術，可以同時提供腫塊區和腫塊周圍組織的彈性特征，有助于識別“硬環征”［19］。

2015年國際超聲工程聯合會（World Federationof Ultrasound in Medicine and Biology，WFUMB）發表的指南［20］中提出彈性超聲成像升降級應用只能針對BI-RADS 3類或4A類的乳腺結節，不建議對4B以上的乳腺結節進行降級。BI-RADS 4類病變的惡性風險為2%～95%，尤其是BI-RADS 4A類腫塊（惡性風險為2%～10%）。Lin等［21］研究低度可疑腫塊的惡性率為3.9%，意味著90%以上的良性病變接受了不必要的穿刺活檢等檢查。因此本研究將BI-RADS 4類腫塊進行亞分組后，將Smax參數的截斷值91.73 kPa分別應用于BI-RADS 4A、4B、4C組，AUC分別為0.822、0.703、0.501，約登指數分別為0.644、0.406、0.002，研究顯示Smax參數對BI-RADS 4A組診斷效果最好，真實性最大。提示我們在實際工作中可應用Smax彈性參數來減少BI-RADS 4A類病變不必要的活檢。

本研究結果證實超聲STE彈性定量參數中腫塊周圍2 mm組織的最大硬度值（Smax）的診斷效能最高，特別是應用在BI-RADS 4A類低度可疑腫塊中，STE可作為一項輔助診斷，幫助超聲分類系統減少乳腺良性腫塊不必要的活檢，從而提高診斷的可信度。