超声定量参数的预测模型在乳腺病变中的应用

所属分类：医学论文阅读次时间：2021-04-07 10:25

本文摘要：摘要将241例患者纳入研究，每例患者均有1份乳腺影像学报告及数据系统(BIRADS)4级的病变经过常规超声、彩色多普勒超声和声脉冲辐射力成像(ARFI)的检查，记录病变的血流阻力指数(RI)、肿块与腺体的剪切波速度(SWV病变、SWV腺体)及其比值(SWV病变/SWV腺体)，

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　　摘要将241例患者纳入研究，每例患者均有1份乳腺影像学报告及数据系统(BIRADS)4级的病变经过常规超声、彩色多普勒超声和声脉冲辐射力成像(ARFI)的检查，记录病变的血流阻力指数(RI)、肿块与腺体的剪切波速度(SWV病变、SWV腺体)及其比值(SWV病变/SWV腺体)，利用ROC曲线评价各参数诊断性能，再使用分类算法进行分类分析，构建预测模型。经病理证实，241例乳腺病变中140例为恶性、101例为良性。分类算法纳入了RI及SWV病变，深度包括2个分支(当SWV病变≤3.795m/s，考虑RI≤0.620或0.6200.790;当SWV病变>3.795m/s，考虑RI≤0.710或>0.710)。分类算法的曲线下面积(AUC)为0.938，灵敏度为98.6%，特异度为57.4%。超声定量参数的预测模型可以明显提高诊断乳腺BIRADS4级病变良恶性的准确性，能避免24%乳腺病变的穿刺活检。

　　关键词乳腺癌;彩色多普勒超声;弹性成像;穿刺活检;预测模型

医学影像论文

　　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[1]。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(breastimagingreportinganddatasystem，BIRADS)现已广泛应用于乳腺超声检查中，但对BIRADS4级病变良恶性的鉴别仍然十分困难[2]。

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　　弹性成像技术中声脉冲辐射力成像(acousticradiationforceimpulse，ARFI)技术可以通过测量剪切波速度(shearwavevelocity，SWV)来定量反映乳腺组织的硬度[3];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(resistentindex，RI)，评价病变内的血流情况[4]。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RADS4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SimensAcusonS2000彩色多普勒超声诊断仪，配有9L4线阵探头，频率为4～9MHz。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[5]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6mm×5mm。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病变、SWV腺体，并计算出SWV病变/SWV腺体。测量SWV数值显示为X.XX时以9cm/s计算[6]。

　　1.3统计学处理使用SPSS24软件进行统计分析。将收集的定量数据RI、SWV病变、SWV病变/SWV腺体用ROC曲线来进行诊断准确性的评价。再利用χ2自动交互检验方法(chisquaredautomaticinteractiondetector，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。声脉冲辐射力技术中诊断性能表现最佳的为SWV病变，其ROC曲线下面积为0.858(截断值：3.830m/s，AUC：0.858)，其次为SWV病变/SWV腺体，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)。将3种均具有一定诊断性能的定量资料使用CHAID算法分析，在SWV病变、SWV病变/SWV腺体及RI3种定量资料中，由于SWV病变/SWV腺体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病变≤3.958m/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病变>3.795m/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病变及SWV病变/SWV腺体的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%，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。

　　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、4c3个亚类，也均要求行穿刺活检[5]。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RADS4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[6]。多项研究[8-9]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[10]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[11]。研究[12]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9mm及8mm，深度分别为16mm及20mm。在肖晓云等[13]研究中表明乳腺病变过小(最大直径大于1cm)及病变位置较深(距皮肤表面大于10～12mm)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病变和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[14]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RADS4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病变及RI2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RADS4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。

　　参考文献

　　[1]SiegelRL，MillerKD，JemalA.CancerStatistics，2018[J].CACancerJClin，2018，68(1)：7-30.

　　[2]CarunchoMV，LópezLG，Armas?V.AssessmentofBIRADScategory4lesionsorhowsomeflawsinastudyputintoquestionthecredibilityofthestudyresults[J].Radiology，2015，277(2)：612.

　　[3]张行，隋秀芳.剪切波速度测量技术在乳腺肿块良恶性鉴别中的应用研究进展[J].安徽医学，2017，38(7)：948-51.

　　[4]张鹏.乳腺癌筛查中彩色多普勒超声诊断的应用价值[J].影像研究与医学应用，2019，3(14)：129-30.

　　[5]詹维伟，周建桥.乳腺超声影像报告与数据系统解读[M].北京：人民卫生出版社，2015：139-82.

　　[6]JayaramanJ，IndiranV，KannanK，etal.AcousticradiationforceImpulseimaginginbenignandmalignantbreastlesions[J].Cureus，2017，9(6)：e1301.

　　作者：许仁豪，隋秀芳，裴蓓，张行，张杰