数字乳腺体层合成鉴别乳腺放射状病变良恶性的价值_马光慧.pdf

复旦学报（医学版）Fudan Univ J Med Sci2023 Mar.，50（2）数字乳腺体层合成鉴别乳腺放射状病变良恶性的价值马光慧 黄海峡 左翔 黄吟华 罗杨 徐国厚 王丁要（华东疗养院放射科 无锡 214065）【摘要】目的探讨数字乳腺体层合成（digital breast tomosynthesis，DBT）鉴别乳腺放射状病变良恶性的应用价值。方法回顾性分析 2019 年 6 月2022 年 1 月华东疗养院 67 例行数字乳腺 X 射线摄影（digital mammography，DM）和 DBT 检查并经病理证实的乳腺放射状病变患者的临床和影像资料。以病理结果为金标准，将患者分为良性组和恶性组，比较两组患者的一般基线资料；对比 DM 和 DBT 对乳腺放射状病变的诊断效能并分析 DBT 图像上两组病变中心密度、微钙化、病灶中心的大小、病灶整体的大小及毛刺长度方面的差异。结果67例患者中良性病变 38例、恶性病变 29例，两组患者年龄与是否绝经差异均有统计学意义（P0.05）。DM、DBT 对乳腺放射状病变检出率及诊断准确率分别为 61.94%（41/67）、100%（67/67）vs.65.85%（27/41）、74.63%（50/67），两种检查方法的检出率存在显著差异（P0.05）。良性组和恶性组在 DBT 图 像 上 病 灶 中 心 大 小（3.300.63）mm vs.（4.120.65）mm、病 灶 整 体 大 小（24.645.28）mm vs.（30.227.29）mm 及毛刺长度 （11.323.38）mm vs.（13.242.23）mm 的差异有统计学意义（P0.05），病变中心密度及微钙化分布差异无统计学意义。结论DBT对乳腺放射状病变的诊断具有优势。【关键词】结构扭曲；放射状病变；数字乳腺 X射线摄影（DM）；数字乳腺体层合成（DBT）【中图分类号】R730.44，R737.9 【文献标志码】A doi：10.3969/j.issn.1672-8467.2023.02.012The application value of digital breast tomosynthesis in differentiating benign and malignant breast radial lesionsMA Guang-hui，HUANG Hai-xia，ZUO Xiang，HUANG Yin-hua，LUO Yang，XU Guo-hou，WANG Ding-yao（Department of Radiology，The Convalescent Hospital of East China，Wuxi 214065，Jiangsu Province，China）【Abstract】Objective To evaluate the diagnostic value of digital breast tomosynthesis（DBT）in differentiating benign and malignant breast radial lesions.Methods A retrospective analysis was conducted on the clinical，digital mammography（DM）and DBT examinations of 67 patients with breast radial lesions confirmed histologically from Jun 2019 to Jan 2022 in the Convalescent Hospital of East China.The histological results were taken as the golden standard.Patients were divided into benign and malignant groups.The general baseline data between the two groups of patients were compared.The diagnostic efficacy of DM and DBT in breast radial lesions was compared.The central density，micro calcification，central size，overall size and spiculation length of the benign and malignant groups were analyzed and compared on DBT.ResultsIn this study，38 benign lesions and 29 malignant lesions were Corresponding author E-mail：2579492770 网络首发时间：2022-12-27 11 54 31 网络首发地址：https：/ 3月，50（2）included.There were significant differences in age and menopause between the malignant group and the benign group with radial lesions（P0.05）.As regard for the detection rate and diagnostic accuracy in radial lesions，it was 61.94%（41/67）and 100%（67/67）of DM，and 65.85%（27/41）and 74.63%（50/67）of DBT，respectively.The detection rate between the two methods was significantly different（P0.05）.The central size of lesions （3.300.63）mm vs.（4.120.65）mm，overall size （24.645.28）mm vs.（30.227.29）mm and spiculation length （11.323.38）mm vs.（13.242.23）mm between the benign and malignant groups were significant different（P0.05）.However，the central density and micro calcification distribution of radial lesions between the two groups did not have statistical differences.ConclusionDBT have relative advantages in the diagnosis of breast radial lesions.【Key words】architectural distortion；radial lesions；digital mammography（DM）；digital breast tomosynthesis（DBT）乳腺结构扭曲1是指正常乳腺结构扭曲但无明确的肿块影，包括从一点发出的放射状影（星芒状）或局灶性收缩、实质的边缘扭曲，在数字乳腺X 射线摄影（digital mammography，DM）上表现为放射状病变2，占乳腺 X 线检查异常征象的 6%。该征象既可以是良性病变也可以是恶性病变引起，因此准确鉴别放射状病变的良、恶性对放射科医师具有一定的挑战性。我国女性的乳腺结构以致密型腺体为主，放射状病变易重叠在致密的腺体组织中，导致该征象检出率较低。数字乳腺体层合成（digital breast tomosynthesis，DBT）是一种新的三维成像技术，能够减少或消除二维成像中正常腺体和病变组织的重叠、遮掩带来的局限性，提供更多病变细节，提高乳腺病变检出及诊断准确性。目前有文献报道了结构扭曲的 DBT 和 DM的诊断效能，多数是将结构扭曲征象参照第 5 版乳腺影像报告及数据系统（Breast Imaging Reporting and Data System，BI-RADS）进行评估和分类，再以病理结果作为参照，进而比较其诊断效能3-5，但对 DBT 表现为放射状病变的结构扭曲的良恶性影像特征报道较少。鉴于良、恶性放射状病变具有不同的治疗方案和预后，两者的准确鉴别非常重要。本研究旨在比较 DBT 与 DM 在良、恶性乳腺放射状病变的特征差异，继而阐明 DBT 鉴别放射状病变良、恶性的价值，提高临床医师对放射状病变的诊断水平。资 料 和 方 法一般资料 研究对象来源于 2019年 6月2022年 1月在华东疗养院乳腺中心接受早期乳腺癌筛查且符合以下标准的患者。纳入标准：（1）均进行 DM和 DBT 检查；（2）在 DBT 上表现为放射状病变；（3）拍摄质量、拍摄条件及拍摄体位符合诊断标准；（4）均经手术或穿刺病理证实。排除标准：（1）影像学资料不全；（2）既往有手术史、外伤史及放化疗史。最终纳入67例患者，均为女性。中位年龄51岁；临床症状包括可触及乳腺肿块 33例，局部疼痛 10例，无症状 24例。本研究经华东疗养院医学伦理委员会批准（2022）伦研批会第 10号。所有患者均签署知情同意书。临床信息 回顾性收集我院信息系统内符合纳入标准的患者的临床资料，包括：年龄、病变侧别、月经状态、腺体类型、哺乳史、流产史、临床症状、DM 及 DBT 图像和病理结果。所有乳腺病变确诊病例均经我院健康管理中心追踪、医师微信或电话随访证实。检 查 方 法 所 有 患 者 乳 腺 X 线 检 查（DM、DBT）均 在 数 字 乳 腺 X 射 线 机（Mammomat Inspiration，德国 Siemens 公司）上进行，均行头尾位238马光慧，等.数字乳腺体层合成鉴别乳腺放射状病变良恶性的价值（craniocaudal，CC）和 内 外 斜 位（medio-lateral oblique，MLO）双体位投照。每例患者先行 DM 扫描，随后在同一压迫条件下完成 DBT 检查。医师判读图像均在专业乳腺 Barco 5M 显示屏上进行。图像分析 由 2名诊断经验 15年以上放射科医师在不知道病理结果的情况下分别阅片。放射科医师首先判读 DM 图像，再判读 DBT 图像，两次阅片时间间隔 2周，若评价意见不一致时，由两位医师协商后得出一致结论。分析乳腺良、恶性组病变的影像特征，包括中心密度、微钙化、病灶中心的大小、病灶整体的大小及毛刺长度。具体为：（1）病灶中心密度以乳腺组织密度作为参考，病灶中心与腺体组织密度相等或高于腺体组织密度认为是等、高密度，低于腺体组织密度则认为是低密度；（2）是否存在微钙化；（3）选取病灶中心层面后，测量病灶中心大小的长径和短径后取平均值；（4）选取观察毛刺的最佳层面，在 3、6、9、12点方向分别测量毛刺长度后取其平均值作为记录数值。评价标准 影像学特征参照第 5 版 BI-RADS进行评估和分类，将 a、b 归为非致密腺体型，c、d 归为致密腺体型；本研究中将 BI-RADS 3、4A 类诊断归为阴性（良性），将 BI-RADS 4B、4C、5 类诊断归为 阳 性（恶 性）；病 理 良 性 病 变 者，术 前 诊 断 BI-RADS 3、4A 类认为符合诊断；病理恶性病变者，术前诊断 BI-RADS 4B、4C、5 类认为诊断正确，术前诊断 BI-RADS 1、2类均认为漏诊。统计学分析 采用 SPSS23.0进行统计学分析。计量资料先行正态性分布检测，根据数据分布特点，以 xs 或中位数表示，两组间比较采用独立样本 t检验；计数资料