3.0T MRI多b值DWI序列在乳腺良惡性病變中的診斷價值分析＊

1.河南科技大學第一附屬醫院(河南 洛陽 471000)

2.鄭州大學第五附屬醫院(河南 鄭州 450000)

李 珂1 張曉東2

乳腺疾病包括炎癥、增生、囊腫以及良惡性腫瘤等，臨床發病率較高，是損害女性患者身心健康的常見疾病，其中約1/3為乳腺腫瘤，嚴重威脅女性生命健康，因此及早發現和鑒別乳腺腫瘤尤其是惡性腫瘤具有重要臨床意義，可為早期進行合理治療創造條件[1]。目前磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)技術在乳腺疾病診斷已獲得廣泛應用，彌散加權成像(diffusion weighted imaging，DWI)是其中最具診斷價值的序列，主要利用表觀擴散系數(apparent diffusion coefficient,ADC)顯示水分子擴散狀態來評價其運動和分布情況，從而反映病灶的病理生理信息[2]。本文采用3.0T MRI進行多b值DWI(MBDWI)掃描并探討其在乳腺良惡性病變中的診斷價值，旨在為乳腺疾病早期診斷和干預提供參考依據。

1 資料與方法

1.1 一般資料選取2015年3月至2018年3月我院女性乳腺疾病患者106例，年齡19～68歲，平均(46.29±8.72)歲，病程3個月～14年，平均(5.14±0.97)年，其中單一病灶74例，多發結節32例。納入標準：①因觸診、X線或超聲等檢查發現乳腺結節但無法確診者；②年齡≥18歲；③患者及家屬知曉本研究并簽署同意書。排除標準：①伴破潰、靜脈曲張、橘皮樣或乳頭內陷等特征性改變；②此前有放化療、乳腺手術史；③乳腺假體填充；④伴MRI或病理檢查禁忌癥。另選取我院同期體檢乳腺無異常者60例進行對照，年齡20～65歲，平均(47.16±9.23)歲，兩組年齡差異無統計學意義(P＞0.05)。

1.2 研究方法囑患者更換衣服，敞開上衣，取俯臥位，讓雙乳自然垂懸于線圈凹槽，以固定帶適當固定患者背部，采用飛利浦3.0T MRI和乳腺4通道專用相控陣線圈對患者雙側乳腺組織、腋窩及縱膈進行橫斷位進行T1加權成像(T1WI)、抑脂T2加權成像(fs-T2WI)、DWI及動態增強掃描(DCE-MRI)，各序列具體參數如下。

T1WI：TR：4.9ms，TE：2.1 m s，層厚1 m m，層間距0mm,FOV：32×32cm，矩陣：320×320，激勵次數：1。

T 2 W I：T R：3 5 0 0 m s，TE：60ms，THK：6mm，SP：1mm，FOV：32×32cm，MAT：356×341，NEX：1。

D W I：T R：5 6 0 0 m s，TE：60ms，THK：5mm，SP：0mm，FOV：32×29cm，MAT：132×115，b值：0、100、300、600、1000、1500、2000和3000，NEX：2。

DCE-MRI：TR：4.4ms，TE：2.0ms，THK：1mm，FOV：32×32cm，MAT：320×320，NEX：1，于掃描啟動后110s注射對比劑，共掃描6個時相，其中第1個為0時相，第2至6個時相為動態增強時相。

所有圖像均在GE ADW 4.5工作站評價圖片質量并進行處理和測量，觀察病灶形態特征，采用MADC軟件分析MB-DWI圖像并建立b值雙指數衰減模型，于DCE-MRI圖像上病灶實質部分選擇感興趣區域(Region of interest，ROI)進行對比分析[3]，計算標準化ADC(ADCstandard)，快、慢速ADC(ADCfast、ADCslow)以及快速擴散所占比例(fraction of ADCfast，ffast)，取3個ROI平均值，健康者圖像取對應位置為ROI計算各項參數。

所有病例MRI檢查2周后進行穿刺活檢或術后病理檢查，明確病變類型并統計數量。

1.3 統計學方法數據分析采用SPSS19.0軟件，計數資料以率(%)表示，組間對比進行χ2檢驗，等級資料分析采用秩和檢驗，計量資料使用(±s)表示，兩組間比較采用獨立t檢驗，多組間同一測量結果比較采用單因素方差分析，選擇惡性病變95%可信區間上限為診斷閾值，分析MBDWI各參數診斷良惡性乳腺病變價值，以P＜0.05為有顯著性差異。

2 結 果

2.1 乳腺良惡性病變病理檢查結果及分布情況106例患者中良性病變61例(57.55%)，其中最常見為纖維腺瘤36例(33.96%)；惡性病變45例(42.45%)，主要為浸潤性非特殊型癌23例(21.70%)兩種病變結節分布情況無明顯差異(P＞0.05)，見表1。

2.2 乳腺良惡性病變T1WI和T2WI圖像特點乳腺良惡性病變T1WI和T2WI信號特點詳見表2，兩組差異無統計學意義(P＞0.05)。

2.3 乳腺良惡性病變MB-DWI檢查結果正常乳腺、乳腺良性病變、惡性病變ADCslow、ffast、ADCstandard均逐漸降低，ADCfast逐漸升高，三組差異有統計學意義(P＜0.05)，見表3，圖1。

圖1-4 46歲女性患者，病理診斷為右側乳腺纖維瘤，其中圖1示ADCslow=0.947，圖2示ADCfast=3.162，圖3示ADCstandard=1.253（單位均為：10-3mm2/s），圖4示ffast=72.48%。

2.4 MB-DWI各參數對乳腺良惡性病變診斷價值MB-DWI各參數診斷乳腺良惡性病變AUC從小到大依次為ADCstandard、ADCfast、ffast、ADCslow，見表4。

3 討 論

鉬靶X線攝影是目前應用最廣泛的乳腺疾病篩查方法，可檢出多數乳腺結節，對微小鈣化灶診斷具有獨特優勢，但該檢查方法只能生產靜態圖像，根據形態和密度進行診斷也容易造成假陰性，且X線可產生輻射損傷，檢查時需對乳房施壓，因而安全性有所欠缺[4]。超聲檢查操作簡單安全，可實時動態成像，在識別病灶血流特征方面優勢明顯，因而也成為臨床常用檢查方法，但進行診斷時常需要操作者臨床經驗豐富，因而總體診斷價值欠佳[5]。錐形束乳腺CT掃描結合了X線攝影和CT掃描優勢，可清晰顯示病灶及周圍組織情況，診斷價值較高，但該方法雖然明顯減少了放射劑量，但仍不可避免存在輻射損傷，且費用較為昂貴，因而臨床應用受到一定局限[6]。

常規MRI檢查診斷乳腺疾病主要觀察病灶形態、大小、邊緣以及與周圍組織關系等特征，良、惡性病變在T1WI和T2WI序列可呈現為低、等或高信號病灶，但重疊部分較多[7]，本文中兩種序列檢查所得乳腺良性病灶和惡性病灶信號分布特點均未見明顯差異，提示常規掃描對乳腺良惡性疾病鑒別診斷價值較低。MB-DWI掃描是近年發展迅速的MRI檢查序列，根據機體內水分子彌散運動特點成像，是目前唯一可實現從分子水平反映活體組織功能狀態的無創檢查方法，其信號強度隨水分子運動強度增加而衰減，同時還受b值，ADC等因素影響[8]。研究顯示，ADC可受到病灶內水分子擴散和血液灌注兩種因素影響，因此DWI又稱為體素內不相干運動(Introvoxel Incoherent Movement，IVIM)，隨著b值增大，血液灌注對ADC值影響逐漸降低，不同病變性質病灶差異可更加顯著，但來自周圍正常組織的噪聲也相應增強，導致成像質量和圖像對比度降低，因而當b值較高(＞1000s/mm2)時，利用兩點法計算的單指數模型ADC值可靠性降低，此時需要采用多MB-DWI序列進行多維度分析來反應病灶內水分子真實擴散情況[9-10]。本文選用ADCslow、ADCfast、ADCstandard、ffast四個常用參數對乳腺良惡性疾病進行診斷，其中ADCslow主要反映水分子擴散運動特點，惡性腫瘤細胞因處于異常增殖狀態，細胞核質比較高，密度大且排列緊密，導致水分子擴散明顯受限，使ADCslow值減小[10]，因此本文中良性病灶ADCslow值明顯高于惡性病灶。ADCfast值主要受毛細血管網灌注影響，惡性病灶因代謝旺盛，血供較正常組織和良性病灶更加豐富，因而ADCfast值常呈升高趨勢[11]。ADCstandard值可同時反映水分子擴散和血液灌注兩方面信息，一般情況下，良性病變ADCslow值較高而ADCfast值較低，惡性病變則正好相反，因此良惡性病變ADCstandard值可無明顯差異[8]，本研究結果正是如此。ffast表示ADCfast在全部擴散信號中所占比例，與ADCstandard值相似，惡性病灶因同時具有血供豐富和水分子擴散受限特點，因而其ffast值大小也同時受兩個作用方向相反的因素影響[13]。本文中惡性病變ffast值明顯低于良性病變，其原因可能是惡性腫瘤細胞對水分子擴散的限制作用占據了主導地位。

表1 乳腺良惡性病變病理檢查結果及分布情況（n）

表2 乳腺病變T1WI和T2WI圖像特點（n）

表3 乳腺病變MB-DWI檢查結果（±s）

表3 乳腺病變MB-DWI檢查結果（±s）

注：與健康人群相比，*P＜0.05；與良性病變患者相比，△P＜0.05

分組 n ADCslow ADCfast ADCstandard ffast（%）（10-3mm2/s） （10-3mm2/s） （10-3mm2/s）正常乳腺 60 0.794±0.187 2.945±0.582 1.098±0.254 53.92±10.27良性病變 61 0.736±0.182 3.281±0.609* 1.065±0.247 51.46±9.73惡性病變 45 0.615±0.139*△ 4.527±0.834*△ 0.978±0.163* 32.91±6.48*△F 15.817 81.950 4.188 90.317 P ＜0.05 ＜0.05 ＜0.05 ＜0.05

表4 MB-DWI各參數對乳腺良惡性病變診斷價值

采用MB-DWI各參數95%可信區間上限為閾值對乳腺良惡性疾病進行鑒別診斷開展時間較短，臨床上關于其診斷能力尚無統一意見，有報道顯示，ADCslow為其中診斷價值最高者[14]。本研究中各參數AUC從大到小依次為ADCslow、ffast、ADCfast、ADCstandard，表明ADCslow、ffast診斷意義較大，分析原因如下：乳腺組織本身血液供應較為豐富，導致惡性病變微循環高灌注特征不明顯，因而使ADCfast值變化幅度較小，而ADCstandard值雖然能更真實的反應惡性腫瘤細胞生物學行為，但疊加效應導致其敏感度降低，ADCslow、ffast均明顯受到惡性腫瘤細胞異常增殖行為影響，因而用于乳腺良惡性疾病診斷敏感性和特異性較高[15]。

綜上所述，MB-DWI檢查可從分子水平反映乳腺疾病病灶生物學行為，對鑒別良惡性病變具有重要參考價值，其中以ADCslow、ffast診斷價值較高，但因其臨床應用尚處于起步階段，缺少大容量的臨床數據支持，因而不能單獨作為診斷依據，影像診斷必須要結合平掃及動態增強掃描所顯示的病灶形態特征及相關間接征象來綜合考量，臨床確診更需要綜合考慮疾病特點及其它檢查結果。