李静，吴国柱，王芳，冯德喜，梁丹艳

（内蒙古自治区人民医院 超声医学科，内蒙古 呼和浩特010017）

浸润性导管癌发病率及病死率逐年升高，严重危害人类健康[1-2]。超声检查能较准确地显示病灶的形态特征，临床诊断价值较高[3-4]，但仍有一部分浸润性导管癌的超声图像不典型，造成影像学的漏诊[5]。本研究通过筛选一系列的超声征象，建立Logistic 回归模型，提高超声检查对该类疾病的确诊率，为临床提供更准确的诊断信息。

1 资料与方法

1.1 一般资料

选取2018年3月—2020年1月在内蒙古自治区人民医院经手术病理证实为浸润性导管癌的患者42 例作为不典型组，取其超声诊断为BI-RADS 4a类乳腺结节42 枚，患者年龄24～68 岁，平均（47.0±11.3）岁。另取同期本院超声诊断BI-RADS 4a 类结节，并经手术病理证实为良性肿块的患者44 例作为良性组，患者年龄28～75 岁，平均（51.0±9.8）岁，均为女性。

1.2 仪器与方法

采用荷兰Philips 公司IU22、美国GE 公司Logic E9、德国西门子公司Acuson S2000 超声诊断仪，探头频率6～15 MHz，患者取仰卧位，充分暴露双侧乳腺及腋窝，以乳头为中心放射状扫查，发现病灶后多切面观察、记录并保存典型图像。超声工作站调取纳入患者行回顾性分析，病变图像数目为5～34 幅。所有患者病历资料完整。

1.3 观察指标

灰阶超声：观察并记录肿块直径、内部回声、边界、边缘、钙化、纵横比、腋窝淋巴结转移情况。彩色多普勒超声：检测新生血管，测量阻力指数（resistance index,RI）。

1.4 统计学方法

数据分析采用SPSS 19.0 统计软件。计量资料以均数±标准差（±s）表示，比较用t检验；计数资料以构成比或率（%）表示，比较用χ2检验或Fisher 确切概率法；绘制ROC 曲线，影响因素的分析采用多因素Logistic 回归模型。P<0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 两组肿块的超声图像回声特征

不典型组中实性结节31 例（73.8%），囊性1 例（2.4%），囊实性7 例（16.7%），结构紊乱呈非肿块型3 例（7.1%）；良性组中实性结节26 例（59.1%），囊实性结节13 例（29.5%），结构紊乱5 例（11.4%）。两组结节回声性质占比比较，经Fisher 确切概率法分析，差异无统计学意义（P=0.271），均衡可比。

2.2 两组肿块超声特征比较

两组肿块超声边缘是否光整、有无微钙化、RI 是否>0.7 比例比较，经χ2检验，差异有统计学意义（P<0.05），不典型组肿块超声边缘不光整、微钙化、RI >0.7 高于良性组，为不典型浸润性导管癌区别于良性肿瘤的主要特点（见图1、2）。而两组肿块直径、有无回声、边界是否清晰、纵横比大小比较，差异无统计学意义（P>0.05）。见表1。

表1 两组肿物超声特征比较

图1 浸润性导管癌的超声图像

图2 浸润性导管癌病理切片 （HE×100）

2.3 不典型浸润性导管癌超声征象的多因素分析

根据单因素分析的结果，以是否发生浸润性导管癌为因变量，以病灶边缘不光整、微钙化、RI > 0.7 为自变量，代入Logistic 回归方程，引入水准为0.05，剔除水准为0.10，采用逐步法分析浸润性导管癌发的危险因素。结果显示：微钙化相较于无钙化人群患非典型浸润性导管癌风险上升[=23.371（95% CI：2.207，247.442）]；边缘不光整肿块是边缘光整肿块患非典型癌风险的5.120倍[=5.120（95% CI：1.481，17.697）]，高阻血流是低阻血流的12.912 倍[=12.912（95% CI：2.579，46.165）]。见表2、3。

表2 非典型浸润性导管癌超声征象多因素Logistic回归分析参数

参考多因素分析结果，最终建模指标为病灶边缘不光整、微钙化、RI 值。将筛选的指标作为变量代入Logistics 回归方程，得到的诊断模型：Logistics（P）=-1.674+3.152×微 钙 化+1.633×不 光整+2.390×（RI>0.7）。

表3 赋值表

2.4 不典型浸润性导管癌各指标诊断性能分析

模型诊断不典型浸润性导管癌的截断值>0.380， ROC 曲线下面积（AUC）0.804（95% CI：0.711，0.897），敏感性85.7%（95% CI：0.715，0.956），特异性59.1%（95% CI：0.432，0.733），约登指数、准确率分别为0.448、72.1%。见图3。

图3 模型诊断不典型浸润性导管癌的ROC曲线

3 讨论

近年来乳腺癌发病率呈上升趋势[6-7]，其病因尚未明确，一级预防手段极为有限，早发现、早治疗对改善预后、降低死亡率尤为重要[8-9]。乳腺癌组织形态学复杂，种类众多，其中浸润性导管癌发病率最高，约占所有乳腺恶性肿瘤的70%[10-11]，其超声图像特异性较强，诊断并不困难[12-13]。但是因为对不典型声像图缺乏认识，临床容易漏诊，贻误最佳治疗期[14]。Logistic 回归模型综合考虑多个自变量对因变量的影响，筛选出疾病的独立危险因素，分析对疾病病因及诊断有价值的指标。利用数学模型可以更客观、准确地判断肿块的良恶性，有效规避人为主观印象。

本研究经Logistic 回归分析筛选出肿物边缘不光整、微钙化、RI > 0.7 为有意义的变量。这3 个变量在乳腺结节中出现越多，其恶性病变的发生率越高。其预测不典型浸润性乳腺癌的能力从强到弱依次为微钙化、RI 值、边缘不光整。

本组肿块边缘不光整指边缘细微成角或浅分叶，可能是由于恶性肿瘤无包膜，有浸润倾向，故其边缘表现不光整。但由于肿块未出现明显的蟹足征、黏膜纠集征，部分良性肿瘤也有此特征[15]，检查者未引起足够的重视。

目前乳腺内钙化灶的主要成分是草酸钙和羟基磷酸钙[16]，前者结晶度较好，可形成多面体状晶体，主要存在于乳腺增生、纤维腺瘤或乳腺内脂肪坏死等良性病变中；后者在恶性肿物中更常见，晶体细小，结晶度较差。但两种钙化成分在良恶性肿物中的分布并不绝对[17]，草酸钙可在恶性肿块内检测到，同样羟基磷酸钙也可在良性肿物中存在。钙化形式多样，主要通过其大小、形态、分布判断[18]。临床研究表明在各项影像学征象中，大量的乳腺癌以微钙化为第一特征[19]，高频超声是检测钙化的有效影像学手段[20]。本研究发现在预测不典型浸润性导管癌的有效变量中，微钙化的值最高，为23.371，表明微钙化预测恶性病变的诊断价值明显高于其他两组有效变量。同时笔者认为肿块中存在粗钙化患者较无钙化人群患非典型浸润性导管癌风险无明显增加，而微钙化患者较无钙化人群患非典型癌风险上升，与既往结果相似[21-23]。

肿块血流的显示与肿块直径、分化程度、患者年龄有关，恶性肿瘤释放血管增生因子，能形成丰富的血管丛，阻力指数是鉴别肿物良恶性的重要指标[24]。恶性肿瘤血管内径窄，走形迂曲，且具有生长无序的特点，可表现为高阻力的血流信号[25-26]。本组中1例囊性浸润性导管癌其囊壁不规则增厚，可检出RI>0.7的高阻血流信号。这一征象提示囊性肿块不一定就是良性包块，需仔细观察其包膜的血流信号。另外，探查肿物血流信号手法需轻柔，避免人为因素影响肿瘤内部血流的显示及丰富程度的判断。

本研究的Logistic 回归模型是综合分析边缘不光整、微钙化、RI > 0.7 有效变量得到的P值，P值越高诊断为不典型浸润性导管癌的可能性越大，但是有部分患者的乳腺肿块可能出现不典型声像图特征，并不能同时符合这3 个指标，比如肿物仅出现微钙化，其他2 个指标不符合，故P值较低造成漏诊。但是该模型AUC 为0.804，诊断效果较好，其敏感性为85.7%，值得临床推广。