郭亚飞,陆 林,赵 鑫,孙 囡

郑州大学第三附属医院放射科 郑州 450052

目前，动态增强(dynamic contrast-enhanced，DCE)-MRI[1-3]是评价乳腺良恶性病变的重要依据，在反映病变血流动力学方面的优势尤为突出 。但是，传统DCE-MRI由于时间分辨率的影响，对疾病的定量及半定量诊断、分析仍然缺乏一定的量化标准。

基于笛卡尔采集的K空间共享三维容积快速动态成像(differential subsampling with cartesian ordering，DISCO)[4]，是一种采样模式与视图共享相结合、两点Dixon脂肪水分离、并行成像的技术。这种方法在保持高空间分辨率的同时提供了改进的时间分辨率。本研究基于DISCO技术对72例乳腺病变进行扫描，分析其参数对良恶性病变的诊断价值。

1 资料与方法

1.1临床资料搜集郑州大学第三附属医院2020年3月至8月乳腺病变患者72例的影像资料。患者均为女性，年龄21～64( 45.7±10.9) 岁，患者的主要临床症状表现为乳头溢血/液、乳房疼痛、自感肿块等。所有患者行乳腺钼靶或乳腺超声提示乳腺病变后行常规MRI平扫和DISCO增强扫描，扫描前均未行手术治疗、穿刺及放化疗。术后病理或穿刺病理证实良性病变35例，年龄29～64( 41.3±9.8) 岁；恶性病变37例，年龄21～64( 49.1±10.6) 岁。

1.2MRI检查采用美国GE Healthcare SIGNA Pioneer 3.0T超导型MR仪器、8通道相控阵乳腺专用线圈。所有患者常规行乳腺横断面T1WI、T2WI平扫、DWI扫描及DISCO扫描。①DISCO序列扫描参数:T1WI TR 5.2 ms， TE 2.3 ms，翻转角15°，层厚1.2 mm，层距 0 mm，视野 360 mm×360 mm，矩阵 288× 288；蒙片扫描22 s，之后共45期，每期扫描8 s。②蒙片扫描结束后，继续进行序列扫描，于三期末应用0.1 mmol/kg对比剂Gd-DTPA及15 mL生理盐水经肘静脉注射，流速为3.0 mL/s。

1.3图像处理和分析将收集、扫描数据传输到GE后处理工作站( AW 4.6)，参考轴位 T2WI及DWI图像，于GenIQ软件包打开DISCO扫描图像、判定病变范围。在病变的最大层面勾画感兴趣区 (region of interest，ROI)，尽量包括该层最大的病变范围，同时尽量避开脂肪组织、病变边缘、病变大血管，实性为主的病变避开囊变、坏死区。基于自动动脉输入(arterial input function，AIF)模型，计算病变的定量参数：前向容积转移常数(Ktrans),每单位体积组织的血管外细胞外间隙容积(Ve)；半定量参数：初始(注射对比剂开始90 s内)增强曲线下面积(initial area under the gadolinium curve，IAUGC)，最大增强斜率 (maximum slope of increase，MaxSlope)；对比增强比率(contrast enhancement rate，CER)。

1.4统计学处理使用 SPSS 20.0 进行数据分析。使用Kolmogorov-Smirnov 检验分析乳腺病变的血流动力学定量及半定量参数是否符合正态分布。对乳腺良恶性病变的血流动力学参数运用两独立样本t检验进行比较，并绘制ROC曲线，计算曲线下面积(area under curve，AUC)及灵敏度、特异度。检验水准α=0.05。

2 结果

2.1乳腺良恶性病变的定量及半定量参数比较与乳腺良性病变比较，乳腺恶性病变的Ktrans、CER、IAUGC、MaxSlope、Ve升高，见表1。

表1 乳腺良恶性病变定量及半定量参数比较

2.2不同参数与乳腺良恶性病变结局的ROC曲线绘制以Ktrans、CER、IAUGC、Ve、MaxSlope判断乳腺良恶性病变的ROC曲线(图1)，计算AUC、敏感度及特异度，结果见表2。

图1 不同参数与乳腺良恶性病变结局的ROC曲线

表2 乳腺良恶性病变相关参数的ROC曲线分析

3 讨论

目前，DCE-MRI[5-6]是临床上检查乳腺病变的最重要扫描技术之一，具有较高的敏感度及特异度，而动态增强反映的血流动力学相关参数是提高诊断特异度及敏感度重要的辅助手段。由DCE-MRI处理得来的时间-信号强度曲线(time-signal intensity curve，TIC)已在临床上常规应用，为乳腺病变的临床诊断提供了重要的参考信息。但是，临床上目前使用的传统DCE序列大多空间分辨率较高而忽视了时间分辨率，提供病变的信息尚且有限。

随着技术的进步，DISCO技术在不影响空间分辨率的条件下时间分辨率亦能得到提高，使得序列处理后能够同时得到病变的更多的参数(包括血流动力学的定量及半定量参数)。其中，DISCO技术[4]是建立于三维扰相梯度回波的序列基础上，并采用了水脂分离的技术、伪随机变量K空间分割的技术及K空间共享重建的技术进行数据采集。既往研究[7]中针对乳腺良恶性病变的血流动力学定量及半定量参数研究中同时运用第三方软件及GE后处理工作站软件包得到相关参数。此外，此前DCE-MRI技术的时间分辨率多在12 s以上[7-8]，导致处理后的血流动力学参数有一定的失真[9]。目前，DISCO技术在腹部已有相关应用，其他部位的相关应用少有报道[10-11]。

由于乳腺癌是血管依赖性较强的疾病[12-14]，在发生、发展的过程中有赖于复杂的微血管网提供营养，并且能够产生多种肿瘤血管生成因子，导致病灶周围血管增多、增粗 。这些病理生理的改变使得恶性病变的血管结构紊乱且伴随基底部通透性增加，使得对比剂通过血管时渗透进入血管外间隙的速率和数量均有所增加，导致了乳腺良恶性病变的相关血流动力学参数存在一定的差异。本研究结果显示与乳腺良性病变比较，乳腺恶性病变Ktrans、CER、IAUGC、MaxSlope、Ve升高，提示这些参数对乳腺良恶性病变的诊断及鉴别诊断具有重要意义；且本研究中AUC大多大于0.7，鉴别两者的敏感度均大于70%，提示这些参数对乳腺良恶性病变的诊断及鉴别诊断效能较高。同时，本研究中的定量参数Ktrans及Ve在良恶性病变中存在差异，与先前研究[8]一致；半定量参数由于对时间分辨率的要求较高，此前研究较少，本研究中AUC值较先前研究[7]明显提高，可能与本研究中DISCO序列时间分辨率更高有关，这有待于进一步研究。当然，在临床实际工作中我们需要结合定量及半定量中的多个参数，以期为乳腺良恶性病变的诊断及鉴别诊断提供更多的信息。

然而，本研究中诊断乳腺良恶性病变的特异度较先前研究有所减低。这可能与研究对象存在乳腺炎性病变及乳腺黏液样癌有关。例如，炎性病变也有血管增生、破坏的表现，这使得血管通透性增加，类似于恶性病变的改变。这使得我们在诊断过程中同时需要注意结合临床病史以及病变平扫、增强后的形态特征。

当然，本研究仍存在一些不足之处:未能根据病理类型进行进一步分类，如将乳腺浸润性癌及乳腺黏液样癌均归类为恶性病变；病例数尚且不足、没有对病例根据治疗方式随访分析等。

总之，本研究对乳腺良恶性病变的诊断及鉴别诊断具有重要意义，能够为乳腺病变的治疗方案选择和手术计划制定提供重要的参考信息。