30T磁共振扩散张量成像对乳腺肿块性

本文原载于《中华医学杂志》年第19期

扩散张量成像(diffusiontensorlmaglng，DTI)是在扩散加权成像（diffusionweightedimaging，DWI）基础上发展起来的一项新型磁共振(MR)成像方法，可以测定病变的平均扩散能力，观察各向异性差异，并提供参数量化指标。近年来研究显示DTI参数对乳腺病变的鉴别有一定价值，但存在争议。以往研究并未根据病变的形态进行分类研究，由于有研究显示DWI对于肿块性病变与非肿块性病变的鉴别诊断价值存在差异¨，所以本研究拟通过比较乳腺肿块性病变中良恶性病变及正常组织的表观弥散系数(apparentdiffusioncoefficient，ADC)、各项异性分数(fractionalanisotropy，FA)和最大本征张量值（maxlmumeigenvalue，入1）的差异，探讨DTI参数对乳腺肿块性病变的鉴别诊断价值。

一、对象

1．患者：回顾性分析首都医科医院年12月至年10月动态增强MRI(dynamiccontrast-enhancedMRI,DCE-MRI)显示为肿块性病变并同时行DTI检查的97例患者资料．其中8例由于图像伪影或脂肪抑制失败DTI图像无法评价，18例无病理结果或无随访1年的影像学检查结果，最终71例患者（74个病变）纳入研究，年龄24~74岁，平均46岁。71例患者74个病变巾，手术病理证实50个，穿刺活检证实15个，随访l年9个。无哺乳期患者，绝经前患者38例，绝经后患者33例。绝经后33例患者中，有7例患者接受激素替代治疗。其中良性病变39个：纤维腺瘤15个，腺病8个，脂肪坏死1个，导管内乳头状瘤4个，非典型增生1个，炎性病变3例，其他7个（由于良性病变中有一部分病例仅是根据影像学随访1年未见明显变化为标准，未获得病理结果，所以归位其他一类）；恶性病变35个：浸润性导管癌21个，导管原位癌3个，浸润性小叶癌2个，黏液腺癌3个，髓样癌1个，乳头状癌1个，大汗腺癌1个，恶性叶状肿瘤1个，穿刺结果为导管原位癌不除外局部浸润性导管癌2个。

2．纳入标准：观察侧乳腺无手术史；DCE-MRI显示病变短径10mm；恶性病变以病理结果为金标准，良性病变以病理结果或影像学随访1年未见明显变化为金标准。

3．排除标准：患者乳腺有手术史，有乳腺癌化疗或放疗史，肾功能不全者，有金属植入物者．幽闭恐惧症者，图像质量差无法评价者。

二、方法

1．检查方法：采用德国SiemensMagnetomTrioTim3.0T磁共振扫描仪和4通道乳腺专用表面线圈。扫描序列包括：(1)轴面T，WI快速白旋回波反转恢复序列：重复时间(repetiontime，TR)ms，回波时间(echotime．TE)61ms，反转时间(inversiontime，TI)ms，层厚4mm，间隔0.8mm，FOV34cm×34cm，相位编码方向为左右方向；(2)轴面三维扰相梯度回波快速小角度激发序列(FLASH):TR7.9ms,TE3.29ms，层厚0.90mm,FoV34Cm×34cm，矩阵x，采集时间2min37s；(3)DCE-MRI:采用三维FLASH多期动态增强扫捕序列，TR5.30ms，TE2.45ms，层厚0.90mm，FOV34Cm×34cm，矩阵x，相位编码方向为左右方向，对比剂（Gd一DTPA剂量0.10mmol/kg，流率2ml/s，单期扫描时间为64s，重复9次，总采集时间为9min49s；(4)DTI:首先进行匀场和频率校正，采用平面同波成像序列，TRms．TEms，层厚4mm，FOVmm×mm，矩阵×b值为0、s/mm2，梯度方向数20，扫描时间s。

2．图像分析方法：(1)所有影像数据由2名分别从事乳腺诊断工作8和15年医师分别阅片，意见不一致者经过协商达成一致。(2)分析DCE-MRI特点，根据乳腺实质背景的强化特点分为基本不强化，轻微强化，中等强化和显著强化；根据后期增强曲线分为渐升型（信号强度升高10%）、平台型（信号强度变化为-10%~10%）和流出型（信号强度下降10%）。对肿块病灶根据病变形状分为类网形或分叶状、不规则形；根据边缘是否清楚分为清楚、不清；根据内部强化特点分为均匀、不均匀、环形和内部分隔不强化。(3)图像后处理在设备白带的T作站上进行。用Meancurve软件绘制时间信号曲线(time-intensitycurves，TIC)，用Neur03D软件，自动计算并读取ADC、FA和入1值。病变和健侧均测量3次取平均值作为最终的测量值。ROI置于病灶强化最明显处，避开囊变、坏死、出血区。(4)评价MR图像，参考乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)标淮。首先，结合患者病史、临床特征和DCE-MRI特点，对病变进行BI-RADS分类；然后，在第1次BI-RADS分类的基础上，结合ADC值再次对病变进行BI-RADS分类；最后在第1次BI-RADS分类的基础上，结合入1值对病变进行BI-RADS分类：参考以往文献[5]评价方法如表1所示。BI-RADS1~3类为阴性病变，BI-RADS4~5类为阳性病变。根据ROC曲线确定鉴别乳腺良、恶性病灶的ADC和入1值阈值，采用约登指数确定最佳临界值。

3．统计学方法：利用SPSS17.0进行分析。采用两独立样本t检验分别比较良恶性肿瘤及恶性肿瘤与正常乳腺组织的ADC、FA、入1值是否有差异。采用Mann,-Whitney比较不同病理类型间的FA和入1值。检验利用Medcalcll.0进行受试者T作特征(ROC)曲线的绘制及曲线下面积(AUC)的比较，比较ADC、FA、入1值对良恶性病变的诊断效能，P0.05为差异有统计学意义，根据ROC曲线及约登指数确定ADC值及入1值的最佳临界值。计算DCE-MRI联合ADC值与DCE-MRI联合入l值对病变诊断的敏感度和特异度。

1.3种方法BI-RADS分类结果：DCE-MRI、DCE-MRI联合ADC及DCE-MRI联合入1值对乳腺肿块性病变的BI-RADS分类结果如表2所示。

2．肿块性病变DTI参数结果：肿块性病变中，良恶性病变的FA、ADC及入1值差异均有统计学意义（表3，图1）。良性病交中纤维腺瘤与腺病的FA和入1值差异无统计学意义(P=0.，1.)。恶性病变中3例黏液腺癌的入1值存在较大差异，分别为1.09×10-3mm2／S、1.48×10-3mm2/S和1.21×10-3mm2／S．

3．ROC曲线结果：ADC值、FA值及入1值鉴别乳腺良恶性病变的ROC曲线的AUC分别为0.、0.、0.（图2）。FA的ROC曲线AUC低于ADC及入1值（均P0.01），但ADC与入l值的ROC曲线AUC未见明显差异(P=0.)。以ADC为1.37×10-3mm2/S鉴别良恶性病变，敏感度和特异度分别为84.6%和91.4%；以FA为0.鉴别良恶性病变，敏感度和特异度分别为46.2%和85.7%，以入1值为1.22×10-3mm2/s鉴别良恶性病变，敏感度和特异度分别为%和97.1%．

4．DCE-MRI联合ADC与DCE-MRI联合入1值对乳腺肿块性病变诊断的敏感度、特异度比较：DCE-MRI联合ADC和DCE-MRI联合入1值诊断的敏感度分别为88.6%(31/35)和97.1%(34/35)，二者比较差异无统计学意义(X2=0.86，P=0.)。DCE-MRI联合ADC值和DCE-MRI联合入1值诊断的特异度为分别为84.6%(33/39)和97.4%(38/39)，二者比较差异无统计学意义(X2=2.51，P=0.)。

常规DWI仅能反映扩散能力的改变，无法测定扩散的各向异性情况，DTI可以得到生物体内水分子扩散的方向、量级和各向异性等信息，生物体内水分子的扩散运动表现为各向异性，入1值代表水分子扩散的主要方向，在正常乳腺组织内与乳腺内导管的走行方向一致，FA反映水分子各向异性扩散强度。本组研究结果显示正常乳腺实质的ADC、FA及入1值分别为(1.85±0.12)×10-3mm2／S，0.25±0.03和(2.31±0.13)×10-3mm2/S，与以往文献[6-8]研究结果基本一致，以往文献研究显示正常乳腺组织具有轻中度的各向异性。

本组研究结果显示乳腺恶性肿瘤组织的入1值、ADC及FA均低于健侧正常乳腺组织和良性肿瘤，差异有统计学意义，关于入1值、ADC与Eyal等的研究结果一致，关于FA目前研究尚存在争议，Eyal等认为良恶性病变的FA与正常乳腺组织均未见明显差异，但该研究未考虑到乳腺不同区域对FA的影响，并且未对病变形态进行分类研究。Baltzer等2的研究结果显示正常腺体组织的FA高于良性病变，但与恶性病变未见明显差异，Partridge等研究结果发现良恶性病变的FA低于正常腺体组织，但良恶性病变之间的FA差异无统计学意义，但是以上两个研究均未对病变形态进行分类研究。

乳腺癌组织ADC和FA的降低反映肿瘤组织细胞密度的增加和失去正常导管小叶结构呈杂乱生长，另一方面病变局部坏死囊变限制了水分子的运动。之前关于胶质瘤的研究也支持本研究的假设。国内学者研究认为值是鉴别病变良恶性的首选指标，乳腺癌入1值减低，提示肿瘤内水分子扩散各向异性强度的减低，可能有着与FA相似的解剖学基础。本组病例入1值诊断乳腺肿瘤的敏感度和特异度非常高，分析原因考虑与本组所纳入的病例特点及确定最佳临界点所选用的统计学方法有关。

本文的局限性：首先本组病例仅纳入了病变短径1cm的病变；其次一部分良性病变影像学随访时间相对较短；未考虑绝经后患者激素替代治疗以及绝经前患者口服避孕药对DTI参数的影。

总之，ADC和入1值对乳腺肿块性病变良恶性鉴别诊断有重要的价值；DCE-MRI联合ADC与DCE-MRI联合入1值有相似的诊断敏感度和特异度。

参考文献（略）

（收稿日期：-12-29）

（本文编辑：刘雪松）