CEUS评估不同大小BI-RADS 4类乳腺病灶恶性风险

吕文豪，聂 芳，朱阳阳，张雪云，许爱玲，汪延芳

(兰州大学第二医院超声科，甘肃 兰州 730030)

乳腺影像报告和数据系统(breast imaging reporting and data system, BI-RADS)分类在乳腺病变的诊断中发挥重要作用，但对BI-RADS 4类乳腺病灶良恶性的鉴别诊断仍存在局限性[1]。已有研究[2-3]表明CEUS可以提高乳腺良恶性病变的诊断效能。TNM分期可以指导乳腺恶性病变的临床治疗，且与术后复发风险相关[4]。病灶大小是TNM分期中极其重要的影响因素，故根据乳腺病灶大小进行分组研究其CEUS特征十分必要。本研究探讨CEUS对不同大小BI-RADS 4类乳腺病灶恶性风险的评估价值。

1 资料与方法

1.1 一般资料 回顾性分析2017年6月—2018年11月于我院收治的183例乳腺占位性病变患者的临床资料，均接受乳腺二维超声(ultrasound， US)及CEUS检查，US示BI-RADS 4类病灶，且均获手术或粗针活检病理结果，检查前未经任何药物及手术治疗，病灶均单发，最大径≤4 cm。纳入患者均为女性，年龄19～78岁，平均(43.3±12.2)岁，中位年龄45岁，US示病灶平均直径(1.74±0.94)cm。

1.2 仪器与方法 采用Philips iU22型彩色超声诊断仪，5～12 MHz、3～9 MHz线阵探头，行US及CEUS检查，造影剂为SonoVue。US检查后选取最大切面或血管最丰富切面行CEUS检查，病灶周边留取正常腺体作对比。进行CEUS检查时，嘱患者平静呼吸，保持探头与病灶相对固定，以避免因呼吸运动对时间-强度曲线的影响。进入实时谐波造影模式，经肘静脉团注 4.8 ml造影剂后快速推注5 ml生理盐水。以选取的切面对病灶进行观察，同时计时并存储3 min图像。CEUS检查均由同一名有经验的医师操作。

由2名工作10年以上的超声科医师采用盲法分析声像图，意见不同时经协商达成一致。回放图像，选取病灶达峰强度时的图像，以病灶增强区域的边缘与周围正常组织增强程度分界最明显处，判定病灶的外形是否规则，分界是否清楚，观察病灶增强是否均匀，滋养血管是否可见；测量病灶增强区域的最大径线，每个病灶各径线测量3次取平均值，CEUS最大直径较US最大直径>3 mm为增强区域扩大。使用QLab软件对病灶进行时间-强度曲线分析，将病灶(ROI 1)和正常乳腺腺体(ROI 2)ROI的拟合曲线参数进行对比(图1)，若病灶呈不均匀增强，则选取增强最明显区域作为病灶的ROI，获得半定量参数：①达峰时间(time to peak， TOP)，TOPROI 1TPHROI 2为晚退；③达峰强度(peak intensity， PI)，PIROI 1>PIROI 2为高增强，PIROI 1≤PIROI 2为等或低增强。CEUS观察指标：①增强程度，高增强/低或等增强；②增强形态，规则/不规则；③增强边界，清/不清；④增强均匀性，均匀/不均匀；⑤灌注模式，向心性增强/非向心性(离心性或弥漫性增强)；⑥滋养血管，可见/不可见；⑦增强范围扩大，有/无；⑧初始增强速度，快进/同或慢进；⑨消退速度，晚退/等或早消退。

图1 BI-RADS 4类乳腺病灶CEUS声像图 ROI 1(红色，病灶)，ROI 2(黄色，正常腺体)

1.3 统计学分析 采用SPSS 23.0统计分析软件。采用χ2检验或Fisher确切概率法比较良恶性病灶CEUS特征差异；采用二元Logistic回归分析观察恶性病灶的独立相关因素，并建立回归模型。P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

183例患者中恶性68例，包括非特殊型浸润性导管癌60例、导管内原位癌4例、乳头状癌2例、多形性癌1例、非霍奇金淋巴瘤1例；良性115例，包括导管内乳头状瘤7例、纤维腺瘤52例、乳腺炎10例、乳腺腺病29例、脂肪坏死5例、腺病瘤5例、大汗腺化生7例。

2.1 不同大小的BI-RADS 4类乳腺良恶性病灶CEUS特征比较 ①直径≤2 cm病灶(图2)：良恶性病灶的增强形态、增强程度、增强均匀性、灌注模式、滋养血管、增强范围扩大及初始增强速度、消退速度差异均有统计学意义(P均<0.05)，增强边界差异无统计学意义(P>0.05)，见表1；②直径>2 cm病灶(图3)：良恶性病灶的增强形态、灌注模式、滋养血管、增强范围扩大及初始增强速度差异均有统计学意义(P均<0.05)，增强边界、增强程度、增强均匀性、消退速度差异均无统计学意义(P均>0.05)，见表1。

2.2 二元Logistic回归分析结果

2.2.1 直径≤2 cm病灶 二元Logistic回归分析筛选出增强范围扩大(X1)、有滋养血管(X2)与BI-RADS 4类乳腺恶性病灶独立相关，且增强范围扩大的相对危险度(odds ratio， OR)值即EXP(B)值>有引流滋养血管(表2)。回归方程为：Z=-8.442+5.278X1+4.131X2，该回归方程预测BI-RADS 4类直径≤2 cm乳腺病灶良恶性的准确率分别为99.7%、96.9%，整体准确率为97.5%。

表1 CEUS在直径≤2 cm及>2 cm的BI-RADS 4类乳腺良恶性病灶中的特征比较(例)

注：直径>2 cm良恶性病灶增强程度比较采用Fisher确切概率法

图2 患者女，57岁，BI-RADS 4类直径≤2 cm乳腺恶性病变 A.US示右乳9点方向见大小约1.74 cm×1.18 cm低回声病灶； B. CEUS见滋养血管(△)； D.病理示浸润性导管癌，Ⅱ级(HE，×40)

图3 患者女，62岁，BI-RADS 4类直径>2 cm乳腺恶性病变 A. US示右乳10点方向大小约2.42 cm×1.86 cm低回声病灶； B.CEUS见滋养血管(△)；D.病理示浸润性导管癌，Ⅱ级(HE，×50)

表2 BI-RADS 4类直径≤2 cm乳腺恶性病灶危险因素的二元Logistic回归分析

2.2.2 直径>2 cm病灶 二元Logistic回归分析筛出有滋养血管(X1)、灌注模式呈向心性(X2)、增强范围扩大(X3)与BI-RADS 4类乳腺恶性病灶独立相关，且OR值从大到小为有滋养血管>灌注模式呈向心性>增强范围扩大(表3)。回归方程为：Z=-4.912+4.082X1+2.646X2+2.959X3，其预测BI-RADS 4类直径>2 cm乳腺病灶良恶性的准确率分别为74.1%、94.3%，整体准确率为85.7%。

表3 BI-RADS 4类直径>2 cm乳腺恶性病灶危险因素二元Logistic回归分析

3 讨论

CEUS可以显示US无法显示的微小血管，评估乳腺病灶的血管分布及血流灌注情况，进而为乳腺病灶的良恶性鉴别提供更多信息[5-6]。然而不同学者[7-9]提出能够用于诊断乳腺病灶良恶性的CEUS特征不尽相同。

虽然已有对BI-RADS 4类乳腺病灶CEUS特征的研究[10]，但目前仍未有对病灶大小进行分组的对比研究。乳腺癌TNM分期中以2 cm作为TI和T2期的界值，故肿块的大小影响其分期，本研究以2 cm为界值探讨不同大小BI-RADS 4类乳腺病灶的CEUS特征是否存在差异，为其鉴别诊断提供参考。

本研究结果显示不同大小的BI-RADS 4类乳腺病灶良恶性CEUS特征存在差异。直径≤2 cm良恶性病灶的CEUS增强形态、增强程度、增强均匀性、灌注模式、滋养血管、增强范围以及初始增强速度、消退速度均存在差异，增强边界无明显差异；直径>2 cm良恶性病灶的增强形态、灌注模式、滋养血管、增强范围以及初始增强速度存在差异，增强边界、增强程度、增强均匀性、消退速度均无显著差异；与邓椀月等[11]研究结果基本相符。出现上组结果的原因可能为新生成的肿瘤微血管与正常毛细血管有很大不同，新生血管通透性较高、形状不规则、管径大小不一，导致病灶灌注模式不同，表现出高增强及快速增强的特征[8]。此外，癌细胞可分泌大量血管内皮生长因子及各种趋化因子，作用于肿瘤周围的炎性细胞及细胞基质，形成肿瘤微环境，促使肿瘤周边新生血管生成，有利于癌细胞不断向周围浸润生长[12]，在CEUS上表现为增强形态不规则、呈向心性灌注、增强范围扩大及周围可见滋养血管的征象。同时，恶性病灶生长迅速，病灶内部的血液供应不足而导致部分病灶坏死，出现不均匀增强的现象。但在直径>2 cm的良性病灶中，由于部分病灶的血供也较丰富导致肿块生长较快、体积较大，当病灶体积较大时病灶内部容易出现玻璃样变、出血性梗死及钙化等改变，在US中被归为BI-RADS 4类，在CEUS中表现为与恶性病灶相似的高增强、不均匀增强及晚消退的特征。进一步将本研究中以上具有统计学意义的CEUS特征进行二元Logistic回归分析，结果显示直径≤2 cm的恶性病灶与增强区域扩大、有滋养血管独立相关，直径>2 cm者的独立相关因素为有滋养血管、灌注模式呈向心性、增强范围扩大；与罗佳等[7]认为增强边界也是预测恶性病灶的独立危险因素略有不同。虽然常见的纤维腺瘤在CEUS模式下增强边界清，但本研究中纳入的BI-RADS 4类病灶中纤维腺瘤大部分形态不规则，包膜不完整，周边伴有大汗腺化生及腺管囊性扩张等乳腺增生改变，CEUS中呈现整体高增强，但增强边缘与周围正常乳腺组织表现为同样的增强程度，遂分界不清。而恶性病灶中多数为浸润性乳腺癌，病灶周围常伴有新生血管及滋养血管，组织学中微血管密度高，在CEUS中表现为较周围正常乳腺组织更高的增强程度[13]，故CEUS模式下病灶增强区域分界清。在直径>2 cm病灶中灌注方式呈向心性是恶性病灶的特征性表现，而直径>2 cm者无此特异性，这可能是因为直径较大的病灶异质性更高，造影剂充填整个病灶的时间更长，灌注模式更为典型，相对小病灶的诊断价值更高。另外，回归方程对BI-RADS 4类乳腺病灶良恶性及整体诊断准确性的预测显示CEUS对直径≤2 cm的病灶诊断效能更高。

本研究尚存在不足之处：①样本量尚少，对研究结果可能存在一定的影响；②主要纳入了定性分析指标，对定量分析指标纳入较少，故在今后研究中本课题组将对病灶的始增时间、达峰时间等CEUS定量特征进一步分析。

总之，CEUS对BI-RADS 4类不同大小乳腺病灶的恶性风险评估均有重要意义，尤其对直径≤2 cm的病灶诊断效能更高。