RSNA2022乳腺影像學(xué)

胡奇蘭，賀麗彤，覃艷金，唐彩麗，胡益祺，詹晨奧，馮夢丹，霍敏，彭瀟，艾濤

乳腺X線檢查

1.數(shù)字乳腺X線攝影

數(shù)字乳腺X線攝影(digital mammography，DM)作為乳腺惡性腫瘤篩查的重要工具已廣泛用于臨床，但傳統(tǒng)的DM在乳腺癌檢出率(CDR)及召回率(RR)方面表現(xiàn)不盡人意，近年來人工智能(AI)與深度學(xué)習(xí)(DL)相關(guān)技術(shù)在DM方面的應(yīng)用顯著改善了其診斷性能。Gustafsson等的一項回顧性研究證實在乳腺癌篩查的工作流程中，用AI替代臨床醫(yī)生對低風(fēng)險病例進(jìn)行評估，可安全減少乳腺癌篩查33.8%的工作量。Chang等證實了在篩查召回的婦女中使用AI減少了對補(bǔ)充DM的需求，且提高了整體診斷性能。Frazer等則回顧性研究了AI在三種乳腺癌篩查操作模式中的作用：①首次閱片移除正常DM圖像；②第二次閱片提高準(zhǔn)確率；③最終讀取來檢測遺漏的癌癥。在497288個篩查集中進(jìn)行模擬，結(jié)果顯示使用AI模型進(jìn)行第二次閱片替換可以獲得更好的篩選結(jié)果，減少了396173個人工讀片、3103個不必要的召回及51例遺漏的乳腺癌，降低了假陰性和假陽性率。Hickman等探究了英國國家衛(wèi)生服務(wù)乳腺篩查計劃中三種AI算法在高分診中的表現(xiàn)，結(jié)果表明AI在保持高敏感度的同時可以排除大比例的正常病例，減少不必要的重復(fù)閱讀；此外，通過自動標(biāo)記高特異性閾值的可疑病例進(jìn)行進(jìn)一步評估，在提高癌癥早期檢測率的同時限制RR的增加。他的另一項研究則評估了商業(yè)AI系統(tǒng)在間隔期乳腺癌(未來0～1年內(nèi)發(fā)生的乳腺癌)檢測中的準(zhǔn)確性，結(jié)果顯示將獨立AI設(shè)置為96%的特異度閾值，可以識別23.7%的間隔期乳腺癌，并在75%的病例中準(zhǔn)確定位。Ambinder等做了一項區(qū)分篩查發(fā)現(xiàn)的乳腺癌與間隔期乳腺癌的回顧性隊列研究(n=211514)，結(jié)果DM對乳腺癌的檢測具有較高的敏感度(91%)，而間隔期癌癥通常由乳腺MRI篩查發(fā)現(xiàn)。Arasu等用曲線下隨時間變化的面積[AUC(t)]來評估DM中AI算法預(yù)測未來1～5年內(nèi)乳腺癌風(fēng)險的能力，結(jié)果顯示對于間隔期乳腺癌，乳腺癌監(jiān)測聯(lián)盟模型(BCSC)的AUC(t)為0.62，AI算法的AUC(t)均顯著較高，范圍為0.67～0.71(P<0.05)；對于未來1～5年的癌癥發(fā)病率，BCSC的AUC(t)為0.61，AI算法AUC(t)的范圍為0.63～0.67。因此，對于間隔期乳腺癌和1～5年未來癌癥風(fēng)險，AI算法比BCSC臨床風(fēng)險模型有顯著更高的鑒別能力。Nijnatten等證實在接受他莫昔芬/芳香酶抑制劑治療的乳腺癌患者中，臨床因素、放射組學(xué)及基于對側(cè)未受癌癥影響DM的DL都可以預(yù)測復(fù)發(fā)風(fēng)險，且DL在預(yù)測新發(fā)及復(fù)發(fā)乳腺癌方面的表現(xiàn)均優(yōu)于放射組學(xué)(AUC分別為0.86、0.74 vs. 0.75、0.63)。Yoon等回顧性分析了440例經(jīng)皮活檢證實為導(dǎo)管原位癌(DCIS)而在術(shù)后病理中升級為浸潤性癌的117個(26.6%)病例，經(jīng)單、多變量分析后顯示乳腺影像報告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)(BI-RADS)評分、鈣化存在及基于AI的計算機(jī)輔助檢測(AI-CAD)評分等影像學(xué)特征可作為DCIS升級的重要預(yù)測因子(P均<0.05)。

DM也可用于乳腺密度(BD)的評估。Payne等提出了一個新的BD評分表，將BD從4類進(jìn)一步提高到10類，用兩種算法(AI-1和AI-2)分別按BI-RADS分類和新提出的評分表對39462張DM圖像進(jìn)行評分分類，結(jié)果顯示新提出的分類方式解決了閱片者使用BI-RADS分類暴露的一致性較低的問題(Kappa值分別為0.745、0.692)；他的另一項研究則調(diào)查了DM中BD的分布及其對乳腺癌篩查效果的影響，結(jié)果顯示隨著乳腺密度的增加，篩查的敏感度迅速降低。Holley等比較了基于商業(yè)BI-RADS的AI模型與放射科醫(yī)生(IRs)一致地評估BD的能力，使用配對比例假設(shè)檢驗評估BD趨勢的差異，證實兩者評估BD的分布相似(a:10% vs. 9%；b:49% vs. 45%；c:36% vs. 38%；d:6% vs. 8%)；與IRs相比，AI模型在BI-RADS BD中產(chǎn)生更少的雙向(P<0.001)和更恒定(P<0.001)的趨勢，即AI模型能比放射科醫(yī)生為患者提供更縱向一致的評估。

為了衡量女性在乳腺植入術(shù)后行DM全視圖(IF)的必要性，Kim等回顧性分析了748名隆胸女性的DM圖像，并比較常規(guī)八視圖、四個IF視圖和四個植入物移位(ID)視圖之間的CDR、敏感度、每個乳房的平均腺體量和植入物破裂檢出率。研究結(jié)果表明常規(guī)八視圖和四個ID視圖在檢測乳腺癌方面診斷效能相當(dāng)(CDR及敏感度別為15%、84.8% vs. 15%、84.8%)，而四個IF視圖的診斷效能較低(CDR及敏感度分別為8.8%、50%)。

Cohen等回顧性審查了2016年-2019年對超聲無明確異常而DM圖像上結(jié)構(gòu)扭曲的140名患者進(jìn)行了DM引導(dǎo)活檢，惡性率為20.7%。

2.數(shù)字乳腺斷層攝影

眾所周知，相較于DM，數(shù)字乳腺斷層攝影(digital breast tomosynthesis，DBT)作為一種準(zhǔn)三維成像技術(shù)可以提高CDR，降低假陽性和假陰性率。Louis等證實了與全數(shù)字化乳腺攝影(FFDM)相比，DBT提高了不同種族、民族或經(jīng)濟(jì)背景的患者乳腺癌的CDR(4.35/1000 vs. 3.11/1000)和陽性預(yù)測率(PPV，5.50% vs. 4.14%)。Goh等探究了DBT對安全網(wǎng)醫(yī)院篩查性能和癌癥結(jié)局的影響，最終結(jié)果顯示與DM相比，DBT篩查降低了癌癥檢測的RR[12.1%(1592/13125) vs. 14.7%(1929/13125)]，將乳腺癌檢測的特異度由85.7%(11191/13064)提高到88.1%(11531/13086)。Grewal等評估10年來使用DBT進(jìn)行篩查的癌癥分型、大小、分級和分期，并與DM檢測出的癌癥進(jìn)行比較，結(jié)果顯示相較DM而言，DBT檢出腋窩轉(zhuǎn)移和晚期浸潤性癌的比例較低(分別為14% vs. 19%；33.3% vs. 43.6%)。Mayo等證實了DBT相較于使用DL模型的DM而言，提高了CDR。Licaros等的研究回顧性比較了三級癌癥中心在2018年1月1日至2019年12月31日(活動期)和2020年1月9日至2022年3月31日(離線期)兩個時間段內(nèi)進(jìn)行的所有篩查性DBT報告的指標(biāo)，結(jié)果表明離線DBT中的CDR和PPV相較于活動期并無降低(P>0.05)。Offit等對調(diào)查了在有乳腺癌個人史(personal history of breast cancer，PHBC)的患者中使用DM與DBT發(fā)現(xiàn)可能良性病變的頻率和結(jié)果，證實在有PHBC的患者中使用DBT可降低BI-RADS 3分配率。DM中BI-RADS 3惡性率為4.8%(高于2%的惡性率)，使用DBT后降至1.8%。Nia等比較了FFDM與DBT在乳腺癌患者治療后監(jiān)測中的表現(xiàn)，結(jié)果證實對于有PHBC的女性，在FFDM中添加DBT并不能改善CDR(9.4/1000 vs.8.2/1000，P=0.38)、RR(7.5% vs. 6.9%，P=0.087)或PPV(12.5% vs. 11.9%，P=0.74)；因此，對于有PHBC的患者，還需要補(bǔ)充除DBT之外的其他篩查模式。

DBT引導(dǎo)的乳腺病灶活檢也是熱點問題。Baikpour等比較了DBT引導(dǎo)下活檢(digital breast tomosynthesis-guided biopsy，DBT-bx)與超聲(US)引導(dǎo)下非鈣化乳腺病變活檢特征和癌癥發(fā)病率，DBT-bx組不對稱和結(jié)構(gòu)扭曲檢出率明顯高于US(44.7% vs. 30.8%；33.2% vs. 1.3%)，其惡性發(fā)生率明顯低于US[32.7%(74/226) vs. 44.7%(471/1053)]。Nguyen等比較了DBT-bx與數(shù)字乳房X線攝影立體定向(DMS)引導(dǎo)下的鈣化診斷效果，證實DBT-bx的活檢速度更快(14.9 mins±8.0 mins vs. 24.7 mins±14.3 mins)，輻射暴露更少(4.1±1.0次 vs. 9.1±3.3次)，惡性率和高危病變升級率相似。Cohen等比較了不同體位下DM和DBT真空輔助乳腺活檢(俯臥式DM-VABB、俯臥式DBT-VABB、直立式DM-VABB和直立式DBT-VABB)的診斷性能，結(jié)果顯示相較俯臥式DM-VABB或直立式DM-VABB而言，俯臥式DBT-VABB能檢出更多的高危病變。

Laurizen等、Nishikawa等及Heacock等再次證實了AI對臨床實踐的指導(dǎo)作用及巨大潛力，其可以在降低RR的同時減少放射科醫(yī)生的篩查工作量。Graewingholt等比較了放射科醫(yī)生在安裝檢測乳腺癌的AI工具前后篩查乳腺癌的診斷準(zhǔn)確性，結(jié)果表明保持類似異常解釋率(AIR)的同時，CDR的增加與先前的研究結(jié)果大致相似。Destounis等則研發(fā)出一種高效的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)區(qū)分DBT中的的乳腺良惡性腫塊的DL方法，頭尾位(CC)視圖和內(nèi)外側(cè)斜(MLO)視圖中的敏感度、特異度、準(zhǔn)確率、PPV、陰性預(yù)測值(NPV)和AUC分別為96.10%、95.90%、96%、96.10%、95.90%、0.949及96.10%、91.80%、94%、92.50%、95.70%、0.908。乳腺動脈鈣化(BAC)是心血管疾病(CVD)的危險標(biāo)記物，但放射科醫(yī)生普遍報道不足。Reston等開發(fā)了一種AI模型[cmAngioTM是一種用于BAC分割和量化的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RCNN)]，研究結(jié)果顯示cmAngio在BAC檢測方面非常出色，AUC可達(dá)0.966；且與FFDM相比，DBT的BAC檢出率略高(0.977 vs. 0.945)。

BD高是眾所周知的乳腺癌的危險因素。Grisot等對一個超過50萬群體的DBT大數(shù)據(jù)集進(jìn)行回顧性研究，證實了乳腺癌與間隔期乳腺癌在致密型乳腺的女性中的發(fā)病率較高。Payne等的研究證實致密型乳腺及單視圖異常是導(dǎo)致DBT在乳腺癌篩查中出現(xiàn)假陰性的最常見因素。Cao等開發(fā)了兩個RCNN，用于在合成2D斷層CC視圖和MLO視圖自動進(jìn)行BD分類，結(jié)果顯示美國放射學(xué)會(American College of Radiology，ACR)A/B和ACR C/D分類之間的差異的平均敏感度為80.4 %，特異度為89.3%。Yang等的研究旨在根據(jù)BD和DM檢查結(jié)果，比較DM與DBT中AI系統(tǒng)獨立檢測乳腺癌的性能，結(jié)果顯示AI-DBT在脂肪和致密乳房中具有更高的AUC和敏感度(P<0.001，P=0.01)，在檢測無鈣化型腫塊或不對稱性方面優(yōu)于AI-DM(AUC：0.90 vs. 0.83)。

3.對比增強(qiáng)乳腺X線成像

經(jīng)研究證明，對比增強(qiáng)乳腺X線成像(contrast-enhanced spectral mammography，CESM)運用對比增強(qiáng)的重組圖像來評估病變的血供情況，具有比傳統(tǒng)DM更高的敏感度，通過發(fā)現(xiàn)隱匿的病變來提高診斷乳腺疾病的準(zhǔn)確性。Berg等證實了在具有PHBC的婦女中，與單獨使用DBT相比，添加CESM顯著提高了早期浸潤性乳腺癌的檢出率。Cao等對CESM在區(qū)分乳腺惡良性病變中的4個感興趣區(qū)ROI區(qū)域[病變感興趣區(qū)(ROI)、病變周圍組織(ROI1)、遠(yuǎn)離病變并靠近胸部的組織(ROI2)及病變同側(cè)正常胸大肌最大直徑水平的組織(ROI3)的增強(qiáng)值]的增強(qiáng)特征進(jìn)行了定量分析，相對增強(qiáng)值(rROI1、rROI2和rROI3)被定義為ROI1、ROI2和ROI3與ROI之間的相對值。結(jié)果表明，惡性病變的ROI增強(qiáng)值及相對增強(qiáng)值(rROI1、rROI2和rROI3)均明顯高于良性病變；四者區(qū)分良惡性病變的AUC分別為0.795、0.833、0.812和0.741。因此，增強(qiáng)值的定量分析對乳腺良惡性病變的鑒別診斷具有重要價值。Mao等開發(fā)了一種基于注意力的DL模型，用于在CESM中區(qū)分乳腺良惡性病變，在外部測試集中的AUC、敏感度、特異度及準(zhǔn)確率分別為0.970、84.8%、100%及89.1%。Mao等還回顧性收集了1710張來自某醫(yī)院的術(shù)前乳腺病變CESM圖像，用于全自動管道開發(fā)和測試，開發(fā)了一種支持DL的全自動管道，在CESM中乳腺病變的分割和分類方面具有良好的臨床適用性。

乳腺CT

Wetzl等在一項前瞻性的多中心研究中肯定了螺旋式乳腺CT的圖像質(zhì)量及在患者和放射科醫(yī)生中的接受度。393名女性中71%的患者表示舒適度非常好，28%的患者舒適度良好，僅1%的患者有輕微不適；298名放射科醫(yī)生中有61%和26%可用性評價為非常好；圖像質(zhì)量被評為非常好的占57%，良好的占34%；乳房覆蓋不足的概率低至3%。

乳腺超聲

1.常規(guī)超聲

超聲成像能夠無創(chuàng)、快捷且較為清晰地顯示病灶大小及形態(tài)特征，是評價新輔助化療(NAC)療效的常規(guī)影像學(xué)手段。Kapetas等探討了基線B型US預(yù)測乳腺癌患者NAC療效的價值，使用BI-RADS評估和描述病灶，收集其他臨床特征(患者年齡、腫瘤大小、分級及分子亞型)。Logistic回歸顯示，腫瘤大小、微分葉狀或針狀邊緣、鈣化或水腫的存在以及HER2+或三陰型分子亞型是病理完全緩解(pCR)的獨立預(yù)測因子；使用以上參數(shù)所建立的模型在預(yù)測pCR的訓(xùn)練集(170例)中AUC為0.873，在驗證集(83例)中為0.720。因此，結(jié)合B超中選取的BI-RADS描述與臨床腫瘤特征可能在NAC前預(yù)測乳腺癌患者在NAC后的病理反應(yīng)。Machado等肯定了超聲造影(CEUS)淋巴超聲檢查在乳腺癌NAC后術(shù)中識別患者前哨淋巴結(jié)(SLN)的價值，研究結(jié)果為72個SLN中術(shù)后病理結(jié)果示15個為惡性，藍(lán)色染料檢出率為47%，放射性示蹤劑檢出率為67%，而CEUS檢出率為100%。

有關(guān)AI的熱點研究成果顯著提高了超聲在乳腺影像中的應(yīng)用價值。Ricklan等證實了與放射科醫(yī)師相比，AI系統(tǒng)在致密型乳腺的患者中能更正確地鑒別良惡性腫塊。Lin等證實了對于脂肪型乳腺且存在可觸及腫塊的女性來說，不需要超聲作為輔助手段來檢測癌癥，單獨的DM檢查足以應(yīng)對，這一研究成果可以降低醫(yī)療成本。Chang等評價和比較了致密型乳腺婦女DBT和DM陰性后行補(bǔ)充US篩查的診斷性能，包括CDR、敏感度、特異度和AIR；結(jié)果顯示補(bǔ)充US可在DBT和DM陰性的基礎(chǔ)上檢出更多的癌癥；DM+US與DBT+US兩組之間的診斷性能指標(biāo)無顯著差異(P均>0.05)。

另外，Liu等開發(fā)和驗證了基于臨床、US及DM影像特征的多模態(tài)諾模圖(Nomogram)，可以鑒別US和DM評估不一致的病變，與單獨使用DM或US相比，其在診斷功效方面有顯著改善(AUC分別為0.448、0.597及0.889)，避免了87.1%不必要的活檢。Venturini等開發(fā)了一個SOLUS設(shè)備[US/擴(kuò)散光學(xué)斷層掃描(DOT)混合系統(tǒng)]，初步分析證實其可以區(qū)分結(jié)節(jié)與周圍正常組織，鑒別良惡性乳腺結(jié)節(jié)。Kim等則研發(fā)了一個輕量級AI模型，用于US實時決策支持診斷乳腺癌，具有較高的檢測和診斷性能，AUC、敏感度及特異度分別為0.93、85.4%及85.2%。Youk等開發(fā)和評估用于乳腺癌診斷的US微流成像(MFI)AI算法，研究表明其可以通過將BI-RADS 4a類病變的假陽性率從87%降低到13%來提高乳腺US診斷的準(zhǔn)確性，從而減少不必要的活檢。

2.腋窩超聲

超聲檢查的另一優(yōu)勢在于對腋窩淋巴結(jié)的評估。NAC后組織標(biāo)志物在淋巴結(jié)內(nèi)的可見度對于定位至關(guān)重要，其有助于成功進(jìn)行有針對性的腋窩清掃。Kim等證實NAC后組織標(biāo)志物中，UltraCorTMTwirlTM的整體超聲可見度高于 UltraClipTM(86.7% vs. 72.4%)，但差異無統(tǒng)計學(xué)意義。

3.自動化乳腺超聲系統(tǒng)

自動化乳腺超聲系統(tǒng)(ABUS)是一項新興的乳腺超聲檢查技術(shù)，具有圖像標(biāo)準(zhǔn)化、操作人員依賴性低、可重復(fù)性高等優(yōu)點。Fernan等比較了ABUS與手持式超聲(HHUS)在200例腺體致密(C或D)的中危女性(PHBC、已知乳腺癌家族史、BI-RADS 3類病變、某些綜合征及基因突變)中篩查乳腺癌的能力，以Kappa指數(shù)評價兩種技術(shù)的一致性，結(jié)果證實ABUS對乳腺致密的中度風(fēng)險的女性是一種有價值且具成本效益的篩查工具(Kappa值為0.84)。Kim等回顧性分析了韓國2018年1月至2019年12月接受篩查性MG和補(bǔ)充ABUS的2301名婦女，結(jié)果顯示在MG中加入ABUS后，亞洲致密型乳房女性的CDR增加了2.8/1000，AIR增加了7.9%；但對非致密型乳腺中癌癥的診斷效能并無改善。

4.VSI乳房超聲

體積掃描成像(VSI)乳房超聲是一種潛在的方法，該方案可以由未接受超聲訓(xùn)練的個人完成，以解決某些地區(qū)因缺乏基本乳房成像技術(shù)而導(dǎo)致乳腺癌檢測延遲的難題，改善患者預(yù)后。Zhao等提出了一種簡單的VSI超聲方案，用于對可觸及的乳房腫塊及其特征(大小、方位、形狀、邊緣、回聲、后部聲學(xué)特征和BI-RADS分類)的評估，并將評估結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)超聲檢查相比較；研究結(jié)果表明兩種方案在檢測可觸及的腫塊及其特征方面均具有顯著的一致性(Kappa值分別為0.95、0.82)。

5.超聲彈性成像

超聲彈性成像(SWE)是近年來通過提取組織的彈性特征并進(jìn)行成像的一種新技術(shù)，能夠顯著提高常規(guī)超聲準(zhǔn)確率。Barr等使用一種新的2D-SWE算法將該技術(shù)的敏感度從54%提高到100%，但特異度略有下降(從95%降到82%)。

乳腺MRI

1.常規(guī)乳腺MRI

作為近年來快速發(fā)展的一種新方案，簡化乳腺MRI序列(ABMR)在乳腺癌的診斷方面得到廣泛認(rèn)可。Burkard-Mandel等則提出了一種增強(qiáng)前后利用T1加權(quán)壓脂、短T1反轉(zhuǎn)恢復(fù)圖像且在10分鐘內(nèi)完成的ABMR方案，平均CDR可達(dá)12.0/1000；其為高危患者的乳腺癌檢測提供了另一種選擇，節(jié)約成本且耗時更少。Edmonds等比較了ABMR在第一次(基線)和后續(xù)(連續(xù))檢查中篩查致密型乳腺和其他平均終生風(fēng)險女性的乳腺癌的表現(xiàn)，結(jié)果顯示連續(xù)ABMR可以在保持較高的CDR的同時，提供較低的AIR和較高的PPV。Hadchiti等進(jìn)行了一項探究含有超快序列的新方案與經(jīng)典MRI方案中在高危患者中篩查乳腺癌的價值的多讀者研究(R1、R2、R3、R4)，結(jié)果證實兩者診斷的準(zhǔn)確率相當(dāng)(R1、R2、R3、R4在經(jīng)典方案與新方案中的準(zhǔn)確率分別為：R1：87% vs. 99%；R2：82% vs. 89%；R3：81% vs. 85%；R4：61% vs. 84%)。Dornelas等開發(fā)了一個預(yù)測乳腺癌NAC后療效的三序列簡略MRI方案，其能在維持與完整方案(FP-MRI)相當(dāng)診斷性能的同時減少75%的檢查時間。

Eskreis-Winkeler等提出了一種高時間/高空間(HTHS)分辨率的MRI方案：注射對比劑后1分鐘內(nèi)[在背景實質(zhì)強(qiáng)化(BPE)出現(xiàn)前]對乳房進(jìn)行成像，并將其與標(biāo)準(zhǔn)乳腺MRI方案在高BPE女性中的診斷性能進(jìn)行比較。研究結(jié)果顯示HTHS方案顯著提高了高BPE女性的乳腺MRI診斷性能(每1000例可增加25例癌癥)；因此，它有潛力成為未來MRI篩查的首選方案。

MRI被推薦用于高危患者的乳腺癌篩查，而具有PHBC的患者發(fā)生新的乳腺癌的風(fēng)險高于平均水平，但在該人群中并未進(jìn)行MRI監(jiān)測。Zoghbi等比較了354名有PHBC的患者和其他高危患者M(jìn)RI篩查結(jié)果，結(jié)果表明具有PHBC的患者AIR低于另一類人群(20.9% vs. 40.3%)，兩類人群在推薦活檢率上的差異無統(tǒng)計學(xué)意義；而有PHBC的患者的CDR要高于其他高危患者(20.5/1000 vs. 14.1/1000)。因此，應(yīng)該考慮在有PHBC的人群中進(jìn)行MRI監(jiān)測。同樣地，Ha等的一項納入3041名患者的回顧性研究結(jié)果表明有PHBC的患者應(yīng)每半年進(jìn)行一次乳腺超聲和MRI篩查。Park等對有PHBC且乳腺MRI檢查結(jié)果為陰性的女性進(jìn)行了回顧性研究，采用Logistic回歸分析來研究臨床病理特征與后續(xù)癌癥之間的關(guān)系，研究結(jié)果表明MRI篩查后的結(jié)果并不因術(shù)后的時間間隔而有差異；BRCA突變狀態(tài)、接受部分乳房切除術(shù)和輔助化療與MRI陰性篩查后發(fā)生復(fù)發(fā)性乳腺癌的風(fēng)險獨立相關(guān)(P<0.05)。

術(shù)前MRI可以通過預(yù)測 NAC療效從而指導(dǎo)臨床治療和改善患者預(yù)后。Kim等通過一項納入130個病例的回顧性研究證實在NAC前和NAC中期的MRI中，計算機(jī)輔助診斷(CAD)提取的動力學(xué)異質(zhì)性的變化是pCR的獨立預(yù)測因子(P<0.001)。

MRI也在腋窩淋巴結(jié)狀態(tài)評價方面發(fā)揮著重要作用，Alhazmi等證實US和MRI在評估腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移方面診斷性能相當(dāng)；這兩種技術(shù)的特異度分別為85.7%、89.6%；NPV分別為77.6%、80.2%；而兩者的敏感度(29.6%、37%)和PPV(42.1%、55.6%)都很差。

從術(shù)前MRI提取的相關(guān)特征將有助于指導(dǎo)治療和改善患者的預(yù)后，但對長期生存結(jié)果的有效性一直存在爭議。Xu等研究了術(shù)前MRI特征與淋巴管浸潤(LVI)及無病生存(DFS)的關(guān)系，結(jié)果顯示納入Ki-67指數(shù)、MRI上腋窩淋巴結(jié)狀態(tài)、乳房水腫評分、多中心或多部位的預(yù)測模型對LVI狀態(tài)表現(xiàn)出良好的預(yù)測性能，AUC可達(dá)0.75；且LVI狀態(tài)與患者的DFS有關(guān)。Gilhuijs等調(diào)查了1432名患者術(shù)前乳腺MRI的放射基因組特征是否與ER+/HER2-乳腺癌患者的長期生存相關(guān)以及這些特征能否預(yù)測內(nèi)分泌治療的有效性，結(jié)果顯示MRI特征陽性的患者有929名，其死亡風(fēng)險比陰性的患者低35%；在614名接受內(nèi)分泌治療的患者中MRI特征陽性患者在內(nèi)分泌治療后死亡的風(fēng)險降低了52%；證實MRI特征是獨立的預(yù)后因子，可預(yù)測總生存率和內(nèi)分泌治療反應(yīng)。Yoen等調(diào)查和比較了術(shù)前MRI對50歲及以下的乳腺癌患者復(fù)發(fā)和生存結(jié)果的影響，結(jié)果顯示術(shù)前MRI(P=0.02)與50歲及以下激素受體陰性(P<0.01)的乳腺癌患者復(fù)發(fā)風(fēng)險降低相關(guān)。

在MRI與CESM的比較研究方面也不乏一些成果。Lawson等做了一項關(guān)于CESM、ABMR和標(biāo)準(zhǔn)乳腺MRI在乳腺癌篩查中的性能比較的調(diào)查研究，計算了CDR、RR和每1000人的假陽性活檢建議率、敏感度、特異度和活檢建議的陽性預(yù)測值等性能指標(biāo)。其結(jié)果顯示與標(biāo)準(zhǔn)MRI或ABMR相比，CSEM具有較低的RR和假陽性活檢建議率，以及較高的特異度，但其敏感度和CDR較低。Heriteau等回顧性分析了3年內(nèi)25例經(jīng)CESM引導(dǎo)活檢及107例MR引導(dǎo)下活檢的病例，探究了CESM引導(dǎo)下活檢乳腺病灶的可行性并與MR活檢術(shù)進(jìn)行比較，術(shù)后結(jié)果顯示MRI組不一致率為21%，低估率為15%；CESM組不一致和低估病例為1例。CESM引導(dǎo)下的活檢既節(jié)省時間(中位：28min vs. 53min)和成本，且不降低準(zhǔn)確率。

Nguyen等調(diào)查了MRI引導(dǎo)下乳腺活檢中發(fā)現(xiàn)的29例葉狀腫瘤在手術(shù)切除時發(fā)現(xiàn)為惡性腫瘤的幾率，結(jié)果顯示其中2例(6.9%)經(jīng)手術(shù)切除后升級為惡性腫瘤(升級率較低)，研究所涉及的影像學(xué)特征(病變形態(tài)、病變大小、增強(qiáng)模式、增強(qiáng)動力學(xué)、T2信號強(qiáng)度)均與葉狀腫瘤的升級無顯著相關(guān)性(P均>0.05)。

2.MRI功能成像

擴(kuò)散加權(quán)成像(diffusion weighted imaging，DWI)能夠顯示水分子在人體組織環(huán)境中的擴(kuò)散運動，從而通過表觀擴(kuò)散系數(shù)(ADC)鑒別病變的良惡性。一般來說，惡性病變的ADCmin和ADCmean都要低于良性病變。Wu等提出通過使用1.39×10-3mm2/s的ADCmin或1.52×10-3mm2/s的ADCmean，可以避免近1/4不必要的BI-RADS 4/5類病變的活檢，且與使用為1.52×10-3mm2/s閾值的ADCmean相比敏感度有所提高。

衡量模擬回聲采集模式擴(kuò)散加權(quán)成像(STEAM-DWI)是一種穩(wěn)健的乳腺MRI技術(shù)。Ohlmeyer等比較了STEAM-DWI與自旋回波擴(kuò)散加權(quán)成像(SE-DWI)的圖像質(zhì)量和診斷性能。最終證實STEAM-DWI具有更好的脂肪抑制效果(4.32 vs. 3.87，P<0.001)和同等的診斷準(zhǔn)確率(STEAM-DWI與SE-DWI的AUC分別為0.50、0.52)，但腋窩顯示率更差(1.50 vs. 3.38，P<0.001)。

脂肪抑制方法的選擇可能影響DWI的圖像質(zhì)量和診斷。Sauer等在b值為800 s/mm2的DWI圖像和ADC圖上對三種采用不同脂肪抑制技術(shù)進(jìn)行高分辨率DWI的圖像質(zhì)量的主觀和半定量標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了研究，結(jié)果表明與標(biāo)準(zhǔn)的FS-DWI相比，水激發(fā)(WE)-DWI和光譜衰減反轉(zhuǎn)恢復(fù)(SPAIR)-DWI都能提供更好的圖像質(zhì)量、主觀病變可見度和信號強(qiáng)度比，從而能夠更準(zhǔn)確地估計病變大小。

Kang等證實與傳統(tǒng)的ss-EPI相比，基于DLR (深度學(xué)習(xí)重建)的單發(fā)EPI顯示出更好的圖像質(zhì)量分?jǐn)?shù)、CNR和病變對比度(P均<0.05)，且掃描時間縮短了47.2%。而這兩者在腫瘤的SNR和ADC值方面沒有顯著差異(P均>0.05)。

動態(tài)增強(qiáng)磁共振成像(DCE-MRI)可通過一系列量化指標(biāo)來觀察組織灌注、微血管壁通透性、微血管密度、血管內(nèi)外體積分?jǐn)?shù)等情況從而對乳腺內(nèi)病變進(jìn)行評估。Ramtohul等進(jìn)行了一項早期快速DCE-MRI預(yù)測新輔助治療后的病理反應(yīng)的前瞻性研究，結(jié)果顯示W(wǎng)IS(廓清斜率)>1.6%/s是pCR的獨立因素。Adrada等則建立了兩種集成成像(DCE-MRI TVR)和臨床數(shù)據(jù)(sTILS和Ki-67)聯(lián)合模型，用于早期預(yù)測行NAC治療的三陰性乳腺癌(TNBC)患者的pCR，AUC分別為0.80及0.78。Song等對DCE-MRI中漏診惡性病變的頻率和主要原因進(jìn)行了探索，共納入2020年至2021年進(jìn)行的1707例術(shù)前乳腺MRI，研究結(jié)果表明：DCE-MRI中漏診惡性腫瘤的頻率非常罕見(13/1707，0.76%)。Guiguis等用DCE-MRI早期預(yù)測TNBC患者的NAC療效，結(jié)果顯示基于多柔比星/環(huán)磷酰胺(AC)方案治療2和4個周期后的DCE-MRI分別正確預(yù)測了54%和57%的TNBC患者的pCR，AUC高達(dá)0.811和0.827。

Kim等回顧性研究了2021年3月至2022年3月被診斷為乳腺癌的102名患者(98名單側(cè)癌癥患者和4名雙側(cè)癌癥患者，共106個癌癥病灶)，并將超快和常規(guī)DCE-MRI上的動力學(xué)和形態(tài)學(xué)特征與組織學(xué)預(yù)后標(biāo)志物進(jìn)行了比較；結(jié)果表明Ki-67陽性與超快影像學(xué)上較高的最大增強(qiáng)(ME)有關(guān)；乳腺癌的組織學(xué)侵襲性與超速成像中更高和更快的增強(qiáng)、傳統(tǒng)DCE-MRI中TIC(時間-信號曲線)呈流出型及腫塊型病變類型有關(guān)(P<0.05)。

Ataya等利用從DCE-MRI中提取的DCIS病變的放射特征建立了兩個模型，用于預(yù)測非侵襲性惡性腫瘤的升級；模型1的準(zhǔn)確率為78%；模型2的準(zhǔn)確率可達(dá)87.9%。

多參數(shù)乳腺MRI在預(yù)測NAC療效方面也有一些成果。Panthi等則建立了兩個基于多參數(shù)MRI的放射學(xué)模型用于早期預(yù)測TNBC患者的NAC療效；結(jié)果顯示模型1與模型2的AUC分別為0.808、0.816，即兩個模型對早期預(yù)測TNBC患者的NAC療效具有較高的準(zhǔn)確性。Partridge等發(fā)現(xiàn)BMMR2挑戰(zhàn)中提出的新算法在預(yù)測乳腺癌NAC后病理反應(yīng)方面能比美國放射學(xué)會成像網(wǎng)絡(luò)試驗(A6698)分析提供更大的預(yù)測價值，將AUC從0.78提高到0.84。Ma等則利用治療前MRI和臨床信息的訓(xùn)練的DL網(wǎng)絡(luò)在NAC開始前高度準(zhǔn)確地預(yù)測TNBC患者的病理反應(yīng)，用DCE、DWI及臨床信息訓(xùn)練的DL網(wǎng)絡(luò)具有最高的AUC，并取得了72%±4%的準(zhǔn)確率，72%±15%的敏感度，72%±10%的特異度，67%±4%的PPV，以及78%±9%的NPV。

Song等通過使用乳腺癌的三維MRI圖像和高危癌癥患者的臨床數(shù)據(jù)建立一種DL模型來預(yù)測gBRCA突變，其在訓(xùn)練集中敏感度和特異度分別可達(dá)72%、80%；在測試集中可達(dá)74%、86%。

乳腺PET-CT/MRI

乳腺PET-CT/MRI是一種全身顯像技術(shù)，被廣泛應(yīng)用于乳腺癌患者的原發(fā)灶和遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移相關(guān)的檢查。Poetsch等比較了18F-FEC和18F-FDG在PET/MRI淋巴結(jié)分期中的作用，結(jié)果顯示18F-FDG和18F-FEC在轉(zhuǎn)移性淋巴結(jié)中的最大標(biāo)準(zhǔn)攝取值(SUVmax)相等。因此，18F-FEC也可用于乳腺癌患者的PET/MRI淋巴結(jié)分期。他的另一項研究則證實18F-FDG和18F-FEC在腫瘤中的可見度和代謝活性是相同的；18F-FDG在ER陰性腫瘤中顯示出更高的代謝活性，而18F-FEC在診斷上的表現(xiàn)與受體狀態(tài)無關(guān)。Burg等回顧性分析了13位完成NAC療程的乳腺癌女性患者的68Ga-FAPI-PET/MRI圖像(組1)和單獨的MRI圖像(組2)，結(jié)果顯示組1和組2中3位閱片者在評估乳腺病理反應(yīng)的敏感度和特異度分別為100%、100% vs. 100%、67%；預(yù)測腋窩淋巴結(jié)的敏感度和特異度分別為75%、100% vs. 50%、83%；證實68Ga-FAPi-PET/MRI隨訪掃描有望無創(chuàng)預(yù)測NAC療效。Nijnatten等證實乳腺專用18F-FDG PET/MRI可以預(yù)測乳腺癌患者NAC后的病理反應(yīng)(AUC=0.71)，但不能預(yù)測腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移(ALNM)反應(yīng)(AUC=0.54)。

Lee等則證實乳腺癌患者行術(shù)前MRI有助于減少意外的N2或N3分期以及腋窩淋巴結(jié)清掃次數(shù)。Li等進(jìn)行了一項不同影像學(xué)檢查(US、MRI、MG、PET/CT、SWE、CT、PET、SMM和PET/MRI)在檢測乳腺癌患者ALNM中的診斷性能進(jìn)行評估的網(wǎng)絡(luò)薈萃分析，結(jié)果顯示基于患者層面，SWE適用于診斷ALNM(優(yōu)勢指數(shù)為5.95)；基于淋巴結(jié)層面，MRI具有最高的優(yōu)勢指數(shù)、敏感度及特異度(分別為6.91、91%及87%)。