超声定量参数的预测模型在乳腺病变中的应用

2021-06-02 08:54许仁豪隋秀芳
安徽医科大学学报 2021年5期
关键词:多普勒定量肿块

许仁豪,隋秀芳,裴 蓓,张 行,张 杰

乳腺癌作为女性最常见的恶性肿瘤之一,已经严重威胁女性的健康,早期鉴别诊断尤为重要。超声技术作为筛查乳腺病变的重要手段,其影像学报告及数据系统(breast imaging-reporting and data system,BI-RADS)现已广泛应用于乳腺超声检查中,但对BI-RADS 4级病变良恶性的鉴别仍然十分困难。弹性成像技术中声脉冲辐射力成像(acoustic radiation force impulse,ARFI)技术可以通过测量剪切波速度(shear wave velocity,SWV)来定量反映乳腺组织的硬度;彩色多普勒超声能够显示出病变内的血流信号,测量出血流阻力指数(resistent index,RI),评价病变内的血流情况。2种技术均可提供定量参数,该研究旨在使用这些定量参数(SWV、RI)构建的分类算法模型来更加精准预测乳腺BI-RADS 4级病变的良恶性,以期降低乳腺穿刺活检率。

1 材料与方法

1.1 病例资料

收集2015年1月—2018年12月间安徽医科大学附属省立医院超声科241例女性患者,年龄13~80(45.0±12.6)岁,每位患者只有最可疑或者最大的病灶被纳入研究,共241个乳腺病变。每个乳腺病变均经过常规超声检查且BI-RADS分级为4级,排除标准为无病理结果、哺乳期及妊娠期。本研究经本院伦理委员会机构批准,并均在患者知情同意下进行。

1.2 仪器与方法

采用Simens Acuson S2000彩色多普勒超声诊断仪,配有9L-4线阵探头,频率为4~9 MHz。首先患者取仰卧位,充分暴露其乳房,对乳腺进行常规超声检查,探查出病灶后,记录部位、边缘、形态、内部及后方回声、有无钙化,再行彩色多普勒超声检查,多普勒的感兴趣区域包括整个病灶和周围少量组织,将彩色增益降低至背景噪声刚好消失,保证最大灵敏度,然后测量出RI并记录,无血流信号时RI记为0。常规超声检查完成后由2位超声诊断经验超过10年的医师对超声图像进行分析诊断,依据2013版BI-RADS分类指南进行分级。之后每一个4级病灶均需继续进行ARFI,此操作由2位经过ARFI技术培训的医师进行操作,每位操作者需开启声脉冲辐射力测量界面,取样框大小固定为6 mm×5 mm。需对同一病灶及病灶同水平腺体分别进行3次测量,综合2人测量值中去掉最大值及最小值计算出平均值,记为SWV、SWV,并计算出SWV/SWV。测量SWV数值显示为X.XX时以9 cm/s计算。

1.3 统计学处理

使用SPSS 24软件进行统计分析。将收集的定量数据RI、SWV、SWV/SWV用ROC曲线来进行诊断准确性的评价。再利用χ自动交互检验方法(chi-squared automatic interaction detector,CHAID)对定量数据进行分类分析,最小子节点和父节点分别设置为5和10。由CHAID自动计算出每个分支的截取值,构建CHAID决策树,即预测模型。其稳定性通过10倍交叉验证得到验证。ROC曲线下面积比较采用

Z

检验,以

P

<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

病理结果显示241例乳腺病变中恶性140例(58.1%),良性101例(41.9%)。恶性病灶包括浸润性导管癌127例、乳腺导管内癌9例、浸润性小叶癌3例、乳腺黏液癌1例;良性病灶包括纤维腺瘤60例、乳腺腺病7例、乳腺慢性炎症14例、导管内乳头状瘤6例、增生结节10例、其他4例。所有定量资料的诊断性能如图1及表1所示。声脉冲辐射力技术中诊断性能表现最佳的为SWV,其ROC曲线下面积为0.858(截断值:3.830 m/s,AUC:0.858),其次为SWV/SWV,其曲线下面积为0.856(截断值:2.815,AUC:0.856);在彩色多普勒超声条件下,可以观察出恶性病灶RI明显高于良性病变RI,其ROC曲线下面积为0.781 (截断值:0.695,AUC:0.781)。

图1 SWV肿块、SWV肿块/SWV腺体及RI的ROC曲线比较

表1 定量参数与分类算法的诊断性能

将3种均具有一定诊断性能的定量资料使用CHAID算法分析,得出的分类树状图如图2所示,在SWV、SWV/SWV及RI3种定量资料中,由于SWV/SWV无法使分类树再产生分歧且提高算法的精度,并没有纳入分类算法中。首先,当SWV≤3.958 m/s时,得到节点1,此时再继续考虑RI,当RI≤0.620,得到节点3,恶性概率为3.3%;当RI在0.62~0.79之间,得到节点4,恶性概率33.3%;当RI>0.79,得到节点5,恶性概率为83.3%。当SWV>3.795 m/s时,得到节点2,此时再考虑RI,当RI≤0.71,得到节点6,恶性概率为83.3%;当RI>0.71,得到节点7,恶性概率为100%。对于此分类树,ROC曲线下面积为0.938,明显高于RI、SWV及SWV/SWV的0.781(

Z

=4.72,

P

<0.001)、0.858(

Z

=2.68,

P

=0.003)及0.856(

Z

=2.81,

P

=0.002),敏感性为98.6%,特异性为57.4%(表1),该算法使得2例乳腺肿块误诊为良性,2例均为乳腺浸润性癌(图3、4)。

图2 分类算法树形图

图3 乳腺浸润性导管癌

图4 乳腺浸润性导管癌

3 讨论

美国放射学会提出的BI-RADS分类法为乳腺病变的超声诊断提供了规范化的标准,但是当被分到4级时恶性程度为2%~95%,跨度较大,即使再细分为4a、4b、4c 3个亚类,也均要求行穿刺活检。因此如果能对4级病变进一步鉴别诊断,那么既可避免一些不必要的活检穿刺,又能使恶性可能性较大的病变得到及时的诊治。本研究运用彩色多普勒技术及ARFI技术中的定量参数构建乳腺BI-RADS 4级病变恶性风险的预测模型,帮助快速区分出4级病灶中风险较低的良性病灶进行密切随访。

ARFI技术使用声脉冲辐射力使得相应组织产生形变,通过测量形变产生的横向SWV,定量反应组织的硬度。多项研究表明AFRI技术能够用来辅助鉴别乳腺病变的良恶性;并且李俊来 等发现在硬度大小上乳腺浸润性导管癌>乳腺病>纤维腺瘤>腺体。由于大部分乳腺恶性肿块生长迅速并且存在丰富的血管生长因子,使得彩色多普勒下乳腺恶性肿块内部血流信号丰富,RI较高。研究表明乳腺恶性肿块的RI明显高于良性肿块,且多数恶性肿块RI>0.7。

本研究终端节点3中2例误诊为良性的病变最大直径分别为9 mm及8 mm,深度分别为16 mm及20 mm。在肖晓云 等研究中表明乳腺病变过小(最大直径大于1 cm)及病变位置较深(距皮肤表面大于10~12 mm)时均会使弹性成像的诊断效能降低。综合分析考虑本研究2例误诊原因可能因为病变太小或位置太深。

本次研究采用的3种定量资料的分类算法结果表明,纳入SWV和RI时的预测模型有较高诊断性能,其ROC曲线下面积(0.938)高于单独使用彩色多普勒或者声脉冲辐射力技术,并且较高的敏感性(98.6%)保证了预测模型不易漏诊癌症,这与文献研究相似。在分类树的终端节点3中,60个乳腺肿块中仅有2个是恶性,恶性概率仅为3.3%,因此可以考虑对60个病灶进行短期随访。并且此次研究应用的均为定量数据,一定程度的避免了主观上的偏差。研究局限性:本研究为回顾性研究、样本量有限,并且仅限于BI-RADS 4级的病灶,有待于积累更多的病例进行研究,使得算法更具有可靠性及临床相关性。利用SWV及RI 2个定量资料的分类算法建立的预测模型有较高的诊断性能,能够提高BI-RADS 4级乳腺病灶中良性病灶检出率,客观帮助临床决定是否进行穿刺活检,减少不必要的有创检查。

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