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      二維及三維實時剪切波彈性成像在乳腺腫塊評估中的應用

      2020-07-17 09:48:48王羽翎孫佳威周顯禮
      醫(yī)學信息 2020年11期
      關(guān)鍵詞:乳腺腫塊新輔助化療超聲

      王羽翎 孫佳威 周顯禮

      摘要:超聲彈性成像是通過對組織施加壓力從而獲得組織硬度信息的一種成像方式。實時剪切波彈性成像(SWE)作為一種新型的超聲彈性成像技術(shù),能夠?qū)崟r、定性、定量地獲取組織的彈性信息,具有高度的可重復性,它不僅能夠根據(jù)乳腺腫塊硬度對其良惡性進行鑒別,還可以對惡性乳腺腫塊的病理分型、新輔助化療的療效、淋巴結(jié)狀態(tài)及病理范圍進行評估。二維(2D)SWE在評估乳腺腫塊性質(zhì)及預后時發(fā)揮重要作用,三維(3D)SWE在乳腺疾病的確診中展現(xiàn)了良好的診斷性能。本文主要從2D及3D SWE技術(shù)評估乳腺腫塊性質(zhì)及預后方面進行綜述,旨在為其廣泛應用于臨床提供更多理論依據(jù)。

      關(guān)鍵詞:超聲;剪切波彈性成像;乳腺腫塊;淋巴結(jié);新輔助化療;免疫組化

      中圖分類號:R445.1;R737.9 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼:A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?DOI:10.3969/j.issn.1006-1959.2020.11.014

      文章編號:1006-1959(2020)11-0042-04

      Abstract:Ultrasound elastography is an imaging method that obtains tissue hardness information by applying pressure to the tissue. Real-time shear wave elastography (SWE), as a new type of ultrasonic elastography technology, can obtain tissue elasticity information in real time, qualitatively and quantitatively, and has a high degree of repeatability. For identification, the pathological classification of malignant breast masses, the efficacy of neoadjuvant chemotherapy, lymph node status and pathological extent can also be evaluated. Two-dimensional (2D) SWE plays an important role in assessing the nature and prognosis of breast masses. Three-dimensional (3D) SWE has demonstrated good diagnostic performance in the diagnosis of breast diseases. This article mainly reviews the nature and prognosis of breast masses with 2D and 3D SWE techniques, and aims to provide more theoretical basis for its wide application in clinic.

      Key words:Ultrasound;Shear wave elastography;Breast masses;Lymph nodes;Neoadjuvant chemotherapy;Immunohistochemistry

      目前,乳腺腫塊已經(jīng)成為影響女性生活質(zhì)量、威脅女性健康的常見疾病,乳腺癌作為女性常見的惡性腫瘤之一,占全部惡性腫瘤的20%以上[1]。早期乳腺癌的治愈率高達90%,而進展期乳腺癌僅有40%,因此盡早診斷乳腺腫塊的良惡性質(zhì),同時對惡性乳腺腫塊的病理分型、病理范圍、淋巴結(jié)狀態(tài)及療效進行預測,個體化地提供最合適的治療方案,對改善患者的預后具有重要意義。常規(guī)超聲作為乳腺腫塊篩查的首選檢查方式,是一種低成本且無創(chuàng)、無輻射的成像方法,優(yōu)于鉬靶、計算機斷層掃描(CT)及磁共振成像(MRI),同時具有高敏感性、高分辨率的優(yōu)勢,但特異性較低[2],僅能評估腫塊的形態(tài)學特征,而超聲彈性成像技術(shù)則可以評估乳腺腫塊硬度信息,提高診斷性能。彈性成像技術(shù)包括應變力彈性成像(SE)及SWE。SE是通過操作者手動加壓使組織發(fā)生位移,測量病變與周圍組織之間的相對應變,更加依賴操作者,且僅能提供組織硬度的定性信息。SWE作為彈性成像的全新技術(shù),可以實時地獲取局部組織結(jié)構(gòu)的定性及定量參數(shù),具有高度的可重復性[3];3D SWE技術(shù)可將圖像的橫狀面、矢狀面及冠狀面的彈性信息進行重建,更加全面、立體地提供病變的硬度及解剖信息,已成為近些年的研究熱點。本文就SWE的原理、在鑒別乳腺腫塊良惡性方面及評估乳腺癌預后因素中的應用價值作一綜述,旨在為其廣泛應用于臨床提供更多理論依據(jù)。

      1 SWE的原理

      SWE是由聚焦的超聲探頭發(fā)射聲輻射脈沖波[4],激勵組織產(chǎn)生力學振動而形成橫向剪切波,通過“馬赫圓錐”形式強化可提高傳播距離及振幅,以傳遞組織結(jié)構(gòu)的彈性信息,而后利用彩色編碼圖像顯示組織硬度分布圖,顏色范圍從深藍色(硬度低)到紅色(硬度高),從而實時地獲取局部組織結(jié)構(gòu)的定性及定量參數(shù),且不需要操作者手動加壓,因此具有高度的可重復性。此外,以“馬赫圓錐”式的波源連續(xù)聚焦,SWE也可避免在同一位置長時間聚焦引起組織的傷害。在計算感興趣區(qū)域的定量參數(shù)(即楊氏彈性模量值)時,組織剪切波速度轉(zhuǎn)化為楊氏彈性模量值的公式為E=3ρ(E:楊氏彈性模量值;ρ:組織密度;CS:組織剪切波速度),E值越大,代表硬度越高。

      2 SWE在鑒別乳腺腫塊良惡性方面的應用價值

      2.1定量參數(shù)的應用 ?在獲取SWE定量參數(shù)時,需將直徑為1~4 mm系統(tǒng)的內(nèi)置感興趣區(qū)域(ROI)放置于腫塊最硬區(qū)域和周圍正常組織處,可獲取一系列參數(shù),如平均彈性值(Emean)、最大彈性值(Emax)、腫塊與周圍脂肪組織硬度比值(Eratio)和標準差(Esd),其中Esd常用于顯示腫塊內(nèi)部的均質(zhì)性。

      與應用其他彈性技術(shù)的結(jié)果類似,惡性腫塊的SWE定量參數(shù)明顯高于良性腫塊[5]。常規(guī)超聲聯(lián)合2D SWE定量參數(shù)能夠提高鑒別乳腺腫塊的診斷效能,但目前尚無統(tǒng)一的參數(shù)及最佳截斷值。Xue Y等[6]Mata分析認為,Emax的診斷效能優(yōu)于Emean;與其結(jié)果類似,Song E等[5]研究認為,以Emax為145.7 kPa作為預測乳腺惡性腫瘤的截斷值具有最佳的診斷效能。Choi H等[7]研究認為,對于純導管內(nèi)原位癌、直徑小于10 mm及低級別的腫塊,應用Emax進行診斷易出現(xiàn)假陰性的結(jié)果。此外,由于超聲儀器的預設(shè)壓力會改變組織的彈性性能,影響對腫塊硬度的測量,Au F等[8]研究提出,Eratio作為腫塊及周圍脂肪組織硬度的比值,會較少受到預設(shè)壓力的干擾,具有更好的診斷學效能,最佳截斷值為3.56。Park H等[9]也將腫塊癌周基質(zhì)的硬度也納入研究中,發(fā)現(xiàn)其彈性值在惡性腫瘤中存在顯著性增高。

      Choi H 等[10]的3D SWE研究發(fā)現(xiàn),橫斷面診斷學效能好,Emax最佳截斷值為130 kPa,Emean最佳截斷值為85.8 kPa,而冠狀面定量參數(shù)的診斷效能較差,可能是由于冠狀面圖像中腫塊與周圍的脂肪組織更難區(qū)分。但Wang Q等[11]研究認為,矢狀面具有最高的診斷效能。Tian J等[12]研究發(fā)現(xiàn),通常惡性腫塊的組織結(jié)構(gòu)表現(xiàn)為不均質(zhì),在3D SWE更能顯示整個腫塊的均質(zhì)性特征,因此Esd具有更高的診斷特異性。且對于同一腫塊,3D SWE的定量參數(shù)均高于2D SWE[11],主要原因是由于乳腺癌的不均質(zhì)性,通過3D SWE可以立體顯示腫塊最硬部分[13]。另外,由于剪切波速度的測量易受外界壓力影響,3D探頭比2D探頭重,在圖像獲取過程中易產(chǎn)生額外的壓力,導致測值偏高。因此,相對于2D SWE,常規(guī)超聲聯(lián)合3D SWE在保證不損傷特異性的前提下,可以表現(xiàn)出更高的敏感性,有效降低假陰性率,避免臨床工作中的漏診。

      2.2定性參數(shù)的應用 ?盡管定性分析主觀性強,但是SWE定性及定量參數(shù)的診斷效能并無統(tǒng)計學差異[14],且前者具有更加簡單、快捷的優(yōu)勢。應用定性參數(shù)時,通常采用“四色疊加模式圖”方法,將SWE圖像分為以下模式[15]:①“模式一”:腫塊內(nèi)部及周圍組織為均勻一致的藍色,無特殊征象;②“模式二”(垂直線條征):在腫塊遠處垂直于皮膚或胸壁側(cè)出現(xiàn)不同于腫塊內(nèi)部及周圍組織的顏色;③“模式三”(硬環(huán)征):在腫塊邊緣出現(xiàn)局限性且完整的橙、紅色區(qū)域;④“模式四”(彩色腫塊征):腫塊內(nèi)部呈現(xiàn)不均勻的彩色。此外,另有研究顯示[16],SWE圖像可增加3種模式圖征象;⑤“馬蹄征”:局限性的彩色邊緣呈現(xiàn)在腫塊周圍,存在開口;⑥“斑點征”:在腫塊的上方或下方可見彩色區(qū)域;⑦“中心空洞征”:腫塊內(nèi)部缺失SWE信號,其余部分完全充填。Hong S等[17]研究中納入四色疊加模式的前4種模式圖,發(fā)現(xiàn)最佳截斷值在“模式二”和“模式三”之間,且觀察者間具有極好的一致性。Lin X等[16]研究提出,此模式中“斑點征”及“垂直線條征”的出現(xiàn)與人為壓力相關(guān),無法對惡性腫塊進行預測,而“硬環(huán)征”及“馬蹄征”則對惡性腫塊具有較好的預測價值,原因為:①由于促結(jié)締組織增生反應,或者是癌細胞浸潤至周圍間隙組織中所致,與導管內(nèi)原位癌相比,“硬環(huán)征”更易出現(xiàn)在浸潤性導管癌中[18];②惡性腫塊的癌周組織導致剪切波能量的衰減,從而使腫塊內(nèi)部剪切波振幅降低或存在噪聲,在圖像中表現(xiàn)為剪切波速度降低。但在臨床工作中,具有“硬環(huán)征”的圖像也會出現(xiàn)在乳腺良性腫塊中,Xiang L等[2]等研究發(fā)現(xiàn),當腫塊位置深在、邊界不清晰、內(nèi)部成分不均質(zhì)、血流信號豐富或患者年齡較大時,更容易出現(xiàn)假陽性的結(jié)果。

      對于3D SWE的定性參數(shù),Chen Y等[18]研究發(fā)現(xiàn),在不損傷特異性的前提下,3個平面的彩色模式圖均可增加診斷的敏感性,同時在惡性腫塊的圖像中,“硬環(huán)征”更易出現(xiàn)在冠狀面,與常規(guī)超聲聯(lián)合時具有最佳的診斷效能,而在橫斷面和矢狀面更多表現(xiàn)為“馬蹄征”。因此,在應用3D SWE定性參數(shù)鑒別診斷時,不同平面中所要關(guān)注的圖像特征應有所不同??傊琒WE定性及定量分析在一定程度上均有助于對乳腺腫塊的鑒別診斷,但在實際應用中需注意可能產(chǎn)生誤診的因素,避免做出錯誤的判斷;同時,SWE分析中所采用的參數(shù)及最佳截斷值標準,仍需更多的大樣本研究進行統(tǒng)一。

      3 SWE在評估乳腺癌預后因素中的應用價值

      3.1 SWE與乳腺癌免疫組化亞型的相關(guān)性 ?乳腺癌免疫組織化學分析參數(shù)包括雌激素受體(ER)和孕酮受體(PR)、HER2以及Ki-67指數(shù),根據(jù)表達受體的不同可分為管腔A型、管腔B型、富含HER2型及三陰性乳腺癌。其中,富含HER2型及三陰性乳腺癌的預后較差。Cho E等[19]對2D SWE Emax與免疫組化之間的關(guān)系進行研究,結(jié)果發(fā)現(xiàn)ER及PR陽性時,腫塊具有較低的彈性值,而三陰性及HER2陽性的乳腺癌彈性值顯著增高。Chang J等[20]對337個浸潤性乳腺癌患者進行回顧性分析,發(fā)現(xiàn)Emean值在ER陽性、富含HER2型及三陰性乳腺癌中呈遞增趨勢,同時也發(fā)現(xiàn)僅在超過10 mm的HER2陽性和三陰性乳腺癌中彈性值具有統(tǒng)計學意義,在小于10 mm乳腺癌中硬度區(qū)別并不明顯。Kang H等[21]研究顯示,只有當腫塊大小不超過20 mm時,三陰性乳腺癌才可以作為影響Emean值增大的獨立因素。因此SWE仍需與常規(guī)超聲聯(lián)合應用才能對乳腺癌的分子亞型有更高的預測價值。

      3.2 SWE在預測乳腺癌新輔助化療效果方面的應用 ?對于早期或局部晚期,且不能通過立即手術(shù)進行最佳治療的乳腺癌患者,新輔助化療(NAC)已成為常用的保乳治療方案,此方式適用于大多數(shù)患者,但仍有部分腫塊在治療期間進一步發(fā)展[22],延誤最佳手術(shù)時間,因此能在治療早期篩選出對NAC敏感的患者至關(guān)重要。有研究發(fā)現(xiàn)[23],在最初及化療2周期后,對于NAC有效者的腫塊通常具有較低的SWE彈性值,反之彈性值更高;同時對NAC有效的腫塊在治療2周期后硬度會發(fā)生明顯的改變,反之無顯著變化。Ma Y等[24]將彈性參數(shù)與病理指數(shù)相結(jié)合發(fā)現(xiàn),ΔEmean(化療2期后與最初時Emean的變化率)及病理參數(shù)Ki-67均有較好的預測價值,二者聯(lián)合應用時則顯示出更好的效能。目前,Evans A等[25]將SWE、常規(guī)超聲及MRI進行比較,結(jié)果發(fā)現(xiàn)Emean或ΔEmean(3周期后最初時Emean的變化比率)與常規(guī)超聲聯(lián)合應用時,可以獲得與MRI相似甚至更好的預測性能,同時可以提供腫塊大小等結(jié)構(gòu)特征及硬度等功能信息;此外與常規(guī)超聲相比,SWE技術(shù)利用其定量測量硬度的優(yōu)勢,可以更加準確的鑒別術(shù)區(qū)殘余灶與瘢痕灶,提高診斷性能。SWE技術(shù)作為評估NAC療效的一項重要方式,在早期便可以監(jiān)測乳腺癌硬度的變化以及對殘余灶進行鑒別,彌補了常規(guī)超聲及MRI的不足,為確定治療方案提供有效的參考價值。

      3.3 SWE在預測乳腺癌患者淋巴結(jié)狀態(tài)方面的應用 ?乳腺癌淋巴結(jié)的狀態(tài)是最有價值的預后指標之一,直接影響治療方案的選擇。由于前哨淋巴結(jié)活檢的最佳時間仍具有爭議,同時在新輔助化療后活檢也具有較高的假陰性率,因此通過乳腺腫塊的彈性信息預測淋巴結(jié)狀態(tài)受到了更多學者的關(guān)注。Evans A等[26]應用SWE技術(shù)對396個浸潤性乳腺癌患者進行研究,發(fā)現(xiàn)當腫塊的Emean值小于50 kPa時,淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移率為7%;大于150 kPa時,轉(zhuǎn)移率升高至41%;在單因素及多因素邏輯回歸分析中,Emean均可作為預測淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的獨立因素,為術(shù)前的評估提供了更多的預后信息。但目前對于腫塊彈性信息與預測淋巴結(jié)狀態(tài)間關(guān)系的研究仍處于初步階段,針對此方向的研究極少,且未有研究納入不同彈性參數(shù)進行比較,無統(tǒng)一的標準可用于臨床,因此利用此方法預測淋巴結(jié)的狀態(tài)還需要大量的研究探索。

      3.4 SWE在預測腫塊病理范圍方面的應用 ?乳腺腫塊的確切病理范圍是重要的預后參數(shù)。超聲所測量乳腺腫塊的尺寸常小于病理結(jié)果,每當?shù)凸? mm時,會使不完全切除的幾率增加14%,復發(fā)風險也隨之增加[27]。因此,術(shù)前精確測量腫塊的大小尤為重要。有研究發(fā)現(xiàn)[28],當惡性腫塊的癌細胞浸潤周圍組織時,基質(zhì)硬度發(fā)生改變,因此彈性成像在測量腫塊大小時具有一定優(yōu)勢。Farrokh A等[28]利用常規(guī)超聲、鉬靶和2D SWE測量腫塊大小并與病理大小進行比較發(fā)現(xiàn),利用2D SWE預測腫塊大小結(jié)果最為精確,對于浸潤性小葉癌或者>15 mm的腫塊,3種測量方式均低估腫塊大小;而對于其他類型腫塊,2D SWE會高估腫塊范圍。而后Farrokh A等[29]又將3D SWE納入研究發(fā)現(xiàn),在預測腫塊大小時2D SWE優(yōu)于3D SWE,然而對于浸潤性小葉癌,3D SWE的測量結(jié)果更接近病理學結(jié)果。因此,在術(shù)前能夠利用SWE測量腫塊大小,可在一定程度上減少不完全切除率,避免因復發(fā)或切除不全造成的二次手術(shù)。

      4總結(jié)

      超聲彈性成像作為常規(guī)超聲的補充可以提供組織硬度值等功能性信息。在鑒別乳腺腫塊良惡性方面,2D及3D SWE定性及定量彈性信息的應用均可以提高診斷的準確性;此外,2D SWE在預測乳腺癌的預后信息時(如乳腺癌的病理分型、病理范圍、淋巴結(jié)狀態(tài)及對新輔助化療的敏感性)表現(xiàn)良好,同時3D SWE也在預測乳腺癌的病理分型及病理范圍時提高了診斷學效能,能夠為臨床確定治療方案提供有價值的信息,但目前尚無3D SWE在預測患者淋巴結(jié)狀態(tài)及對新輔助化療的敏感性方面的研究??傊?,2D SWE技術(shù)已逐漸趨于成熟,與常規(guī)超聲的聯(lián)合應用展現(xiàn)出良好的診斷性能,對臨床工作有一定的指導意義;而對于3D SWE技術(shù)的應用仍需要更多大樣本、多中心的研究,為廣泛應用于臨床提供更多理論依據(jù)。

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      收稿日期:2020-03-14;修回日期:2020-04-22

      編輯/成森

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