3．0T磁共振動態增強、擴散加權成像對乳腺癌的診斷價值與病理學對照研究

高才良，樂暾，曾文兵，蔡福玲，鄔山，劉興華

(1 重慶三峽中心醫院；2 重慶三峽醫藥高等?？茖W校，重慶 萬州 404000；3.川北醫學院，四川 南充 637000)

3．0T磁共振動態增強、擴散加權成像對乳腺癌的診斷價值與病理學對照研究

高才良1，樂暾3，曾文兵1，蔡福玲2，鄔山2，劉興華1

(1 重慶三峽中心醫院；2 重慶三峽醫藥高等?？茖W校，重慶 萬州 404000；3.川北醫學院，四川 南充 637000)

目的：結合病理結果探討3.0T磁共振動態增強、擴散加權成像對乳腺癌的診斷價值。方法：結合手術或穿刺活檢病理結果回顧性分析53例乳腺癌患者及34例乳腺良性疾病患者的3.0 T磁共振成像圖像。評估兩組病灶的形態學征象、動態增強表現、及擴散加權成像表現，并作統計學分析。形態學征象包括：病灶的形狀和邊緣、病灶周圍組織水腫、皮膚增厚、乳頭受累、及腋窩淋巴結腫大等；動態增強包括病灶強化特征及時間-信號強度曲線(time-signal intensity curve，TIC)表現；擴散加權成像(diffusion-weighted imaging，DWI)包括良惡性病灶的ADC值，對側正常組織的ADC值，及相對ADC(relative ADC，rADC)值。結果：乳腺癌患者組與乳腺良性疾病患者組形狀及邊緣等征象存在統計學差異，病灶周圍水腫、皮膚增厚、乳頭受累、腋窩淋巴結腫大等征象無統計學差異。乳腺癌患者組與乳腺良性疾病患者組的強化方式及TIC分型存在統計學差異。乳腺癌患者組與乳腺良性疾病患者組DWI信號表現無統計學差異。乳腺癌患者組病灶側ADC值為[(1.042±0.019)×10-3mm2/s]，對側正常組織的 ADC 值為[(1.812±0.017)×10-3mm2/s]，病灶與對側正常組織的 ADC 值比較差異有統計學意義；乳腺良性疾病患者組病灶側ADC值為[(1.558±0.022)×10-3mm2/s]，對側正常組織的 ADC 值為[(1.806±0.018)×10-3mm2/s]，病灶與對側正常組織的 ADC 值比較差異有統計學意義；良惡性組病灶側ADC 值組間差異有統計學意義。良惡性組對側正常組織間的 ADC 值組間差異無統計學意義。良惡性組相對ADC(rADC)值分別為 (0.865±0.014) 、(0.580±0.013)，組間差異有統計學意義。結論：良惡性腫瘤的MRI的形態學征象有一定重疊，動態增強掃描及擴散加權成像的定量參數有助于鑒別乳腺良惡性腫瘤。

乳腺病變；磁共振成像；動態增強磁共振成像；彌散加權成像

據美國癌癥協會2011年統計的數據結果顯示乳腺惡性腫瘤已為女性最常見的癌癥，占女性惡性腫瘤的23%，且病死率僅僅低于肺癌[1]。近年來，我國的乳腺癌發病率也以 2%到7% 的速度遞增，患病率居女性癌癥的首位[2]。早期發現乳腺病變，并對其及時做出準確的診治，可以減輕患者身心上的煎熬。隨著磁共振成像技術(magnetic resonance imaging,MRI)的飛躍，磁共振成像技術以其獨特的優勢，在乳腺病變中的應用逐年遞增，目前已經成為乳腺病變最敏感的醫學影像學檢查技術[3]。本文結合手術或穿刺活檢病理結果，回顧性分析53例乳腺癌患者及34例乳腺良性疾病患者的3.0T磁共振成像圖像特征，探討動態增強磁共振成像(dynamic contastenhancement MR imaging,DCE-MRI)、擴散加權成像技術(diffusion weighted imaging,DWI)對乳腺癌的診斷價值。

1 材料與方法

1.1 一般資料

回顧性分析2013年6月至2016年3月三峽中心醫院經穿刺活檢或手術病理證實的乳腺惡性腫瘤患者53例及良性病變患者34例的磁共振成像資料?；颊叨紴榕曰颊?，都為放化療前的磁共振成像資料。其中乳腺癌組患者年齡40～86歲，平均(53±8)歲；乳腺良性疾病組患者年齡26～76歲，平均(43±14)歲。所有受檢者均簽署知情同意書。

1.2 檢查方法

采用德國西門子公司Verio型3.0T超導磁共振掃描成像儀，乳腺專用成像線圈。受檢患者都采取頭先進俯臥位的檢查體位，雙側乳腺都選擇自然狀態下懸垂于檢查線圈內。磁共振掃描序列主要包括：(1)快速自旋回波序列(TSE):T2WI，TR4 100 ms，TE 85 ms；快速反轉恢復磁化準備自旋回波(Tirm)抑脂 T2WI 序列，TR 4 300 ms，TR 61 ms，TI 230 ms，層厚3.5 mm，間隔0.6 mm；(2)橫斷位擴散加權成像：采用單次激發平面回波，b值=800 s/mm2，TR10 000ms，TE81 ms，層厚4 mm，FOV 340 mm×38 mm，矩陣172×96，平均次數2；(3)磁共振動態增強掃描序列：采用快速小角度激發三維成像(Flash-3D)抑脂T1WI序列，TR 4.7 ms，TE 1.7 ms，層厚 1.7 mm，層數72，單期掃描時間60 s，于第1次掃描結束后左(或右)手臂靜脈注射對比劑釓噴替酸葡甲胺0.1 mmol/kg及生理鹽水20 mL，速率2～3 mL/s，然后再掃描5次，共6個回合，第1、2次掃描間隔約30 s，采集時間共約390 s。

1.3 資料分析

圖像分析均在工作站上進行(SIEMENS SYNGO軟件)，由有經驗的2名放射科醫師在未知病理結果的情況下共同探討分析乳腺病變，遇有分歧時協商解決。(1) 形態學的圖像分析：形態學征象主要包括：乳腺內病變的形狀和邊緣、病變周圍鄰近組織的水腫情況、皮膚增厚情況、乳頭受累情況、及腋窩區淋巴結腫大。根據BI-RADS[4]形態學表現，將病灶的形態分為圓形或橢圓形、分葉狀、不規則形3種；病灶的邊緣分為毛刺、不規則、光滑3類。(2)DCE-MRI分析：①乳腺內病灶的強化特征分為：環狀強化、不均勻性強化、均勻性強化、不強化4類。②DCE-MRI的TIC曲線類型：根文獻報道[5]將TIC曲線分3種類型，即流入型(I型)，主要表現為磁共振動態增強觀察期間信號持續強化(2～7 min信號強化升高超過10%)；平臺型(II型)：表現為信號強度早期達到最大峰值后，增強的中后期信號強化維持在1個平臺期(2～7 min信號強化升高或降低維持在10%以內)；廓清型(III型)：早期快速強化后，在增強中后期信號迅速下降(2～7 min信號強化程度降低超過10%)。(3)DWI分析：①DWI信號表現(病灶信號相對對側正常部位相近區域正常乳腺組織的DWI信號)：均勻性高信號、不均勻性高信號、均勻性等信號、不均勻性等信號、均勻性低信號、不均勻性低信號。②表觀系數(apparent diffusion coefficien,ADC)值(×10-3mm2/s)：結合增強時病灶的表現，選擇手工繪制感興趣區(ROI)，以期感興趣區內病變組織具有較好的代表性，選取病變最大層面中心區域進行測量，盡量避開病變組織的囊變、壞死或出血區域。ROI面積根據病變組織的大小而定，ROI小于病灶，單個ROI面積約為20～40 mm2，測量每個ROI的ADC值(×10-3mm2/s)，并于病灶對側正常部位相近區域測量正常乳腺組織的ADC值，重復放置3次取平均值。相對表觀擴散系數值(rADC值)即乳腺病變組織的平均ADC值與正常部位乳腺組織的平均ADC值的比值。

1.4 統計學分析

統計軟件使用SPSS 16.0軟件包，計量資料比較選擇t檢驗，計數資料比較選擇χ2檢驗，以P<0.05為有統計學意義。(1)采用χ2檢驗比較乳腺癌患者組和乳腺良性疾病患者的形態學特征、DWI信號及動態增強表現特征。(2)采用t檢驗分析ADC值及rADC值在乳腺良、惡性病變組之間的統計學差異。

2 結果

2.1 病理結果

53例乳腺癌患者中，共63個病灶(含乳腺浸潤性導管癌20個、乳腺導管原位癌10個、乳腺導管原位癌伴微浸潤13個、乳腺導管內癌8個、乳腺黏液腺癌5個、乳腺浸潤性小葉癌4個、乳腺浸潤性微乳頭狀癌2個、乳腺髓樣癌1個)。34例乳腺良性疾病患者，共43個病灶(含乳腺纖維腺瘤15個、乳腺炎癥5個、乳腺增生4個、乳腺導管內乳頭狀瘤4個、乳腺導管擴張3個、乳腺膿腫3個、乳腺導管內乳頭狀瘤伴局部假浸潤2個、乳腺囊腫2個、乳腺炎性肌纖維母細胞瘤2個、乳腺良性葉狀腫瘤2個、乳腺局灶性非典型性導管增生1個)。

2.2 形態學分析

乳腺癌患者組與乳腺良性疾病患者組形狀及邊緣等征象存在統計學差異，病灶周圍水腫、皮膚增厚、乳頭受累、腋窩淋巴結腫大等征象差異無統計學意義(表1、圖1)。

2.3 動態增強表現

(1)強化特征：乳腺癌患者組與乳腺良性疾病患者組的強化方式存在統計學差異(表1)。(2)TIC類型：乳腺癌患者組Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ型病例分別為7、18、28例，乳腺良性疾病患者Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ型病例分別為19、10、5例，兩者TIC類型病例數差異比較有統計學意義 (表1)。

2.4 DWI分析

(1)DWI信號表現：乳腺癌患者組與乳腺良性疾病患者組DWI信號表現無統計學差異(表1)。(2)ADC值(×10-3mm2/s)：乳腺癌患者組病灶側ADC值(b=800 s/mm2)為[(1.042±0.019)×10-3mm2/s]，對側正常組織的 ADC 值為[(1.812±0.017)×10-3mm2/s]，病灶與對側正常組織的 ADC 值比較差異有統計學意義(t=-29.503，P=0.001)。乳腺良性疾病患者組病灶側ADC值為[(1.558±0.022)×10-3mm2/s]，對側正常組織的ADC值為[(1.806±0.018)×10-3mm2/s]，病灶與對側正常組織的ADC值比較差異有統計學意義(t=-8.547，P=0.001)。良惡性組病灶側ADC值兩者間有統計學差異(t=-17.237，P=0.001)。良惡性組對側正常組織間的ADC值比較差異無統計學意義(t=0.237，P=0.813)。良惡性組rADC值分別為 (0.865±0.014) 、(0.580±0.013)，組間差異有統計學意義(t=-15.029，P=0.001)。

表1 乳腺良惡性病變形態學征象、DWI信號及動態增強表現差異比較

乳腺癌患者組(53例共63個病灶)乳腺良性疾病患者組(34例共43個病灶)χ2值P值病灶形狀25 2790 001 圓形或橢圓形824 分葉狀2714 不規則形285邊緣18 8250 001 毛刺306 不規則2619 光滑718病灶周圍水腫8112 8830 122皮膚增厚540 0611 000乳頭受累671 0840 370腋窩淋巴結腫大28210 1980 695DWI信號4 7280 450 均勻性高信號2014 不均勻性高信號3519 均勻性等信號02 不均勻性等信號21 均勻性低信號23 不均勻性低信號44病灶強化特征8 5470 036 不強化02 均勻強化610 不均勻強化3523 環形強化228TIC類型20 6920 001 Ⅰ型719 Ⅱ型1810 Ⅲ型285

3 討論

乳腺疾病日益影響女性健康。良、惡性乳腺疾病的治療與預后迥異。乳腺MR的優勢日益突出，逐漸用于乳腺良惡性疾病的鑒別診斷。

3.1 常規MRI對乳腺癌的診斷價值

目前乳腺常規MRI一般通過觀察病灶的形態、邊緣、病變周圍有無水腫、皮膚有無增厚、乳頭受累有無凹陷、腋窩區淋巴結有無腫大等征象來判斷病變的良惡性。由于多數惡性腫瘤呈浸潤性生長方式，形態一般表現為不規則，邊緣呈星芒狀或蟹足樣毛刺，邊界不清。本組研究發現，乳腺癌患者組與乳腺良性疾病患者組病灶的形狀及邊緣等征象存在統計學差異，但病灶周圍水腫、皮膚增厚、乳頭受累、腋窩淋巴結腫大等征象無統計學差異。這可能是因為乳腺良惡性腫瘤的常規MRI表現有一定的重疊性，缺乏特征性。且乳腺疾病在發生發展過程中可出現多種組織結構的紊亂，進而表現出多種多樣的影像學征象；而且即使同一種乳腺病變的在不同的階段也可能表現出不同的影像學征象。常規MRI所提供的信息量有限，其診斷價值與 X線鉬靶、超聲檢查等相比無明顯優勢[6]。

3.2 DCE-MRI對乳腺癌的診斷價值

在MR眾多參數成像技術中，DCE-MRI被認為是一個發現與診斷乳腺病變的重要成像技術之一。不同類型的乳腺疾病因其病理組織學基礎的不同，其增強后強化模式也不相同。乳腺病灶動態增強時的強化程度與病變組織的微血管密度、血管的通透性及細胞外的間隙等因素密切相關[7-8]。與正常的組織結構對比發現，腫瘤性病變的血管具有更高的通透性；而且惡性腫瘤的級別越高，細胞外間隙會越大。本組研究中，將乳腺病灶的強化特征分為不強化、均勻強化、不均勻強化、環形強化等4種，通過統計發現乳腺良惡性病變的強化方式存在統計學差異。這也說明具有病理組織的乳腺疾病，其增強模式也不相同。

單單憑借人類的肉眼來判定病變組織增強的強化程度及消退情況會與實際的測量值存有較大的差異。TIC因其能準確的、直觀的評估病變組織動態增強的變化過程受到人們的重視[9]。TIC作為病變組織血液灌注和流出等多種因素的綜合反映，更是臨床實踐工作中一個能夠反映出病灶血供情況的最佳指標。國內外研究[10-11]發現TIC鑒別診斷乳腺疾病具有較高的敏感性和特異性，并對 TIC類型及其對應的乳腺良惡性病變關系趨于統一[12-13]。即良性病變多以Ⅰ型曲線為主，惡性病變多以Ⅲ型曲線為主，而Ⅱ型曲線在良惡性病變中有重疊。本組研究也得出相同結果，TIC類型：乳腺癌患者組Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ型病例分別為7、18、28例，乳腺良性疾病患者Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ型病例分別為19、10、5例，兩者TIC類型病例數差異比較有統計學意義，Ⅰ型中良性病變占73.1%(19/26)，Ⅲ型中惡性病變占84.8%(28/33)，而Ⅱ型中良惡性病變各占35.7%(10/28) 、64.3%(18/28)。

3.3 DWI對乳腺癌的診斷價值

DWI是一種能活體評價組織中水分子彌散程度的無創性影像學方法，能反映局部微觀結構中水的自由擴散程度。這也就使得磁共振成像技術對人體的研究深入到了細胞水平的微觀世界[14]。DWI成像技術在乳腺病灶的應用已較為成熟，DWI作為活體內檢查水分子活動自由度的一種方法，ADC值取決于水分子運動擴散的程度。水分子運動擴散越緩慢，ADC值就越小，DWI信號也越高。不論是乳腺的良性病變，還是乳腺的惡性腫瘤，都較正常的乳腺組織具有更多的細胞，從而造成腫瘤組織中水分子擴散受限[15]。本組研究中，在b=800 s/mm2時，乳腺癌患者組病灶側ADC值為[(1.042±0.019)×10-3mm2/s]，對側正常組織的 ADC 值為[(1.812±0.017)×10-3mm2/s]；乳腺良性疾病患者組病灶側ADC值為[(1.558±0.022)×10-3mm2/s]，對側正常組織的 ADC 值為[(1.806±0.018)×10-3mm2/s]；良惡性組病灶側ADC值均低于對側，且比較差異均有統計學意義。這主要是因為在腫瘤的發生發展過程中，隨著腫瘤組織細胞密度的加大，從而導致細胞外體積分數的降低，也就使得 ADC 值的降低。即腫瘤細胞的密度與ADC值呈負相關性[16]。本研究還發現，乳腺癌患者組病灶側ADC值(b=800 s/mm2)為[(1.042±0.019)×10-3mm2/s]較良性疾病患者組病灶側ADC值為[(1.558±0.022)×10-3mm2/s]更低，且兩者間差異有統計學意義。這可能與惡性腫瘤的細胞密度更大和血管密度更高、細胞外容積更少，以及大分子物質對水分子的吸附作用更強和細胞生物膜的限制作用更厲害等因素有關。國內外就有文獻[17]報道指出乳腺癌的惡性程度越高，單位面積內乳腺腺管結構數量就越多、細胞密度就越大及細胞異型性更顯著，細胞核漿比更大，水分子擴散受限更顯著，導致ADC值更低。

DWI為診斷乳腺病變提供了更多、更有效的評估信息，是乳腺檢查中必不可少的序列之一[18]。但作為一種腺體器官的乳腺，在不同的年齡時間階段、個體、月經周期等都有一定的差異性，且不同的磁共振掃描成像儀器和掃描成像參數對ADC值都有一定的影響，可以部分消除這些ADC值個體差異的rADC值也就被學者們提了出來。王遠梅等[19]研究指出rADC值較ADC值對鑒別診斷乳腺良惡性病變有更好的診斷效能。Khouli等[20]也有過相仿的報道。本組研究中，在b=800 s/mm2時，良惡性組rADC值分別為(0.580±0.013)、(0.865±0.014)，組間差異也有統計學意義(t=-15.029，P=0.001)。

綜上所述，良惡性腫瘤的MRI的形態學征象雖有一定重疊，但3.0T MR 動態增強掃描為觀察病變的血流動力學提供了良好基礎，乳腺良惡性疾病的TIC曲線類型、擴散加權成像的定量參數ADC值以及rADC值對于鑒別乳腺良惡性病變有較高價值，所以通過準確分析DCE-MRI及DWI提供的多種信息可有助于提高乳腺良惡性病變的診斷準確性。

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(學術編輯：董國禮)

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The value of 3.0T MRI DCE-MRI and DWI for the diagnosis of breast cancer combined with histopathology

GAO Cai-liang1,YUE Tun3,ZENG Wen-bing1,CAI Fu-ling2,WU Shan2,LIU Xing-hua1

(1.ChongqingThreeGorgesCentralHospital,Wanzhou404000,Chongqing;2.ChongqingThreeGorgesMedicalCollege,Wanzhou404000,Chongqing;3.NorthSichuanMedicalCollege,Nanchong637000,Sichuan,China)

Objective：To investigate the value of 3.0T MRI dynamic contrast enhanced imaging (DCE-MRI) and diffusion-weighted imaging (DWI) for the diagnosis of breast cancer combined with histopathology.Methods：3.0T MRI data of 53 patients with breast cancer and 34 patients with benign tumor were reviewed;all of patients were confirmed with surgery or biopsy and histopathology.Morphological feature,MRI dynamic contrast enhanced imaging (DCE-MRI),and diffusion-weighted imaging (DWI) manifestation of the lesions were evaluated and statistical difference was compared between breast cancer and benign tumor.Morphological feature included configuration,edge,peri-focal edema,skin thickening,nipple involvement and axillary lymph nodes enlargement.MRI dynamic contrast enhanced imaging (DCE-MRI) included lesion enhancement features and time-signal intensity curve (TIC) performance.DWI included ADC value of benign or malignant lesions,ADC value of the contralateral normal tissue,and relative ADC (rADC) value.Results:There were significant statistical differences among configuration,edge between breast cancer and benign tumor,respectively.No statistical differences could be found among peri-focal edema,spiculated sign,skin thickening,nipple involvement and axillary lymph nodes enlargement.There were significant statistical differences among lesion enhancement features,TIC performance between breast cancer and benign tumor,respectively.No statistical differences could be found DWI signal performance.There were significant statistical differences among ADC value between breast cancer [(1.042±0.019)×10-3mm2/s] and contralateral normal tissue [(1.812±0.017)×10-3mm2/s].There were significant statistical differences among ADC value between benign tumor [(1.558±0.022)×10-3mm2/s] and contralateral normal tissue [(1.806±0.018)×10-3mm2/s].There were significant statistical differences among ADC value between breast cancer [(1.042±0.019)×10-3mm2/s] and benign tumor [(1.558±0.022)×10-3mm2/s].No statistical differences could be found the ADC value of the contralateral normal tissue.There were significant statistical differences among relative ADC (rADC) between breast cancer (0.865±0.014) and benign tumor (0.580±0.013).Conclusion:Benign and malignant tumors MRI morphological signs have some overlapping, dynamic enhancement scanning and DWI quantitative parameters can help identify breast tumors.

Breast lesions;Magnetic resonance imaging;Dynamic contastenhancement MR imaging;Diffusion weighted imaging

10.3969/j.issn.1005-3697.2017.03.016

重慶三峽醫藥高等?？茖W?？蒲忻缙怨こ添椖抠Y助(2014mpxz17)； 重慶市萬州區科學技術項目(201503016)

2016-10-18

高才良(1984-)，男，碩士，住院醫師。

曾文兵，E-mail：422817593@qq.com

時間：2017-6-21 18∶09 網絡出版地址：http://kns.cnki.net/kcms/detail/51.1254.R.20170621.1809.032.html

1005-3697(2017)03-0371-05

R445.2;R737.9

A