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      浸潤性乳腺癌淋巴管侵犯的諾模圖預測模型的建立

      2020-08-03 09:23:16張東友
      關(guān)鍵詞:水腫淋巴結(jié)乳腺癌

      韓 云,張東友

      (湖北省武漢市第一醫(yī)院放射科,湖北 武漢 430022)

      乳腺癌在女性惡性腫瘤中高居首位,其惡性程度較高,絕大多數(shù)以浸潤性乳腺癌(invasive breast cancer,IBC)為主[1]。淋巴管侵犯(lymphatic invasion,LVI)是造成IBC不良預后的重要危險因素。既往研究[2-4]表明:乳腺癌LVI陽性術(shù)后復發(fā)及遠處轉(zhuǎn)移概率顯著提升。同時,LVI也是制訂乳腺癌治療策略的重要參考依據(jù):對LVI陽性的IBC患者而言,手術(shù)切除后浸潤性癌殘留的風險性大[5],此類患者難以實施保乳術(shù),應推薦乳腺癌根治術(shù),并在必要時擴大手術(shù)切緣,以減少術(shù)后復發(fā)或轉(zhuǎn)移等不良預后的可能性[6]。目前,乳腺癌LVI的診斷仍依賴于術(shù)前穿刺或術(shù)后病理標本。術(shù)前病理穿刺由于穿刺組織不足以及穿刺位置的偏倚,漏診率較高,除非陽性診斷,否則對臨床并無太大指導意義,具有滯后性。因此,尋找一種術(shù)前診斷IBC合并LVI的工具成為亟待解決問題。MRI在乳腺癌的診斷中應用較廣,能夠預測乳腺癌的分子亞型[7]、組織學分級[8]及化療藥物的敏感性[9],是反映乳腺癌生物學行為及預后的重要影像學方案。本研究對乳腺癌術(shù)前MRI各征象及臨床病理特征進行比較,建立能夠可靠預測IBC合并LVI的諾模圖,以期為臨床提供更多的循證醫(yī)學依據(jù)。

      1 資料與方法

      1.1 一般資料 回顧性分析我院2015年1月至2019年1月確診的61例IBC的臨床及影像學資料,均為女性,年齡39~67歲,平均(52.0±5.6)歲。納入標準:患者均行手術(shù)切除治療,并獲得術(shù)后病理結(jié)果;MRI掃描前未行手術(shù)、化療等乳腺癌相關(guān)性治療;MRI掃描與手術(shù)間隔時間≤2周。排除標準:合并其他惡性腫瘤;MRI資料或臨床病理資料不全者。

      1.2 儀器與方法 采用Siemens veoio 3.0 T超導MRI掃描儀,8通道乳腺專業(yè)線圈。掃描序列及參數(shù):軸位T1WI:TR 842 ms,TE 15.3 ms,矩陣500×237,視野19 cm×19 cm,層厚1 mm,無間隔,NSA 1;軸位T2WI fs:TR 8 465 ms,TE 62 ms,矩陣288×219,視野19 cm×19 cm,層厚1 mm,無間隔,NSA 1;DWI:TR 5 800 ms,TE 100 ms,矩陣128×128,視野19 cm×19 cm,層厚2 mm,層距1 mm,NSA 1;動態(tài)增強掃描(DCE-MRI)注射對比劑馬根維顯(拜耳),流率2~3 mL/s,劑量0.2 mL/kg體質(zhì)量,TR 495 ms,TE 10 ms,矩陣320×320,視野19 cm×19 cm,層厚1.2 mm,層距1 mm,NSA 1。

      1.3 圖像分析 由2名具有10年以上胸部影像學診斷經(jīng)驗的高年資放射科醫(yī)師在未知病理的情況下對術(shù)前MRI圖像進行分析,包括:①腫瘤直徑;②ADC值,在后處理工作站自動生成的ADC圖上避開壞死、囊變及出血、鈣化區(qū)域,在病灶實性部分勾畫ROI,連續(xù)測量3次取其均值;③腺體類型,分為致密型、均衡型、疏松型、脂肪型;④乳腺背景實質(zhì)強化,分為輕度-少量、中度-顯著;⑤瘤周水腫,參照文獻[10-12]報道,在腫瘤周圍T1WI呈等或稍低信號(圖1a),T2WI呈等或高信號片狀異常信號帶(圖1b);⑥瘤內(nèi)高信號,參照文獻[13]報道,即腫瘤內(nèi)部可發(fā)現(xiàn)T1WI低信號、T2WI高信號區(qū)域(圖1c);⑦TIC,將TIC分為流入型、平臺型及流出型[14];⑧環(huán)形強化,參照文獻[15]報道,即腫瘤周圍乳腺纖維腺組織在常規(guī)T1WI未見強化,而在DCE-MRI可見中度至顯著環(huán)形強化(圖1d)。當觀察征象不一致時,由2位醫(yī)師經(jīng)討論協(xié)商后達成一致。

      圖1 女,45歲,浸潤性導管癌圖1a T1WI可見等信號團塊影(箭)圖1b T2WI可見瘤灶周圍稍高信號片狀水腫帶(箭)圖1c T2WI可見瘤灶內(nèi)高信號區(qū)域(箭)圖1d 動態(tài)增強掃描瘤灶周圍可見環(huán)形強化區(qū)域(箭)

      1.4 統(tǒng)計學分析 采用SPSS 19.0軟件進行統(tǒng)計學處理。計量資料以表示,計數(shù)資料用率(%)表示。單因素分析:計量資料比較采用獨立樣本t檢驗,計數(shù)資料比較采用χ2檢驗。多因素分析:以Logistic回歸分析IBC患者LVI的獨立危險因素。

      1.5 諾模圖的構(gòu)建、評估 使用R軟件包(3.3.3)。依據(jù)Logistic回歸結(jié)果建立諾模圖,評估每類獨立危險因素預測IBC患者LVI的可能性,整合后的各預測指標轉(zhuǎn)化為0~100分刻度值表示,100分表示該預測指標的危險性最高。進一步以Boostrap法對模型進行內(nèi)部抽樣驗證,計算一致性系數(shù)(consistency index,C-index),以C-index和校準曲線評估模型的校準度:其中,C-index區(qū)間值在0.5~1.0,越接近1.0說明該診斷模型的校準度越好;校準曲線顯示模型預測值與實際觀察值的散點落在靠近45°斜線附近時,說明模型預測值與實際觀察值結(jié)果越接近。以諾模圖預測模型的ROC曲線評估該模型的區(qū)分度,得出相應的AUC、敏感度及特異度。

      2 結(jié)果

      2.1 LVI陽性與陰性IBC患者各資料的單因素分析(表1) 61例中,LVI陽性率36.07%(22/61)。與LVI陰性比較,LVI陽性IBC患者淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移更多,ADC值更低,瘤周水腫、瘤內(nèi)高信號及環(huán)形強化所占比例更高(均P<0.05);余術(shù)前臨床病理及MRI資料差異均無統(tǒng)計學意義(均P>0.05)。

      2.2 LVI陽性與陰性IBC患者各資料的多因素分析(表2) Logistic回歸多因素分析結(jié)果顯示:轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)(OR=4.601,P=0.042)、ADC值(OR=0.006,P=0.038)、瘤周水腫(OR=5.496,P=0.031)是IBC患者LVI陽性的獨立危險因素。

      表1 IBC的LVI與術(shù)前臨床、病理及MRI征象的關(guān)系

      表2 LVI陽性與陰性IBC患者各資料的多因素分析

      2.3 諾模圖預測模型的構(gòu)建及評估

      2.3.1 諾模圖的建立 基于Logistic回歸多因素分析結(jié)果,將計數(shù)資料(ADC值)轉(zhuǎn)化為二分類變量,依據(jù)其診斷LVI的最佳診斷閾值設(shè)為1.120×10-3mm2/s。將轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)、ADC值及瘤周水腫3個預測指標構(gòu)建成諾模圖(圖2)。在該諾模圖中,ADC值是預測IBC患者LVI的最大貢獻因子(100分),其余依次為瘤周水腫(95.0分)及轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)(37.5分),總分值為0~260分,預測概率為0.01~0.95。

      2.3.2 校準曲線(圖3) 該模型通過Boostrap法行1 000次內(nèi)部抽樣驗證后,得到C-index為0.909,模型預測值與實際觀察值的平均絕對誤差為0.048,提示該諾模圖型具有較高的校準度。

      2.3.3 諾模圖預測模型的ROC曲線(圖4) 該模型的AUC為0.909,診斷敏感度、特異度分別為81.80%、87.20%,提示該預測模型的診斷效能較高,具有較高的臨床區(qū)分度。

      圖2 預測浸潤性乳腺癌(IBC)患者合并淋巴管侵犯(LVI)的諾模圖圖3 諾模預測模型的校準曲線圖4 諾模預測模型的ROC曲線

      3 討論

      IBC患者合并LVI,其惡性生物學行為顯著提升,常伴隨不良預后,有較高的T分期、且多存在淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移[16-17]。MRI對預測IBC患者LVI具有較高的應用價值。CHEON等[12]研究發(fā)現(xiàn):IBC瘤灶周圍出現(xiàn)長T1長T2的瘤周水腫帶是LVI陽性的重要影像學特點,且瘤周水腫與LVI陽性同為IBC術(shù)后復發(fā)的獨立危險因素。MORI等[18-19]研究指出:IBC合并LVI陽性的ADC值低于LVI陰性者。目前,針對乳腺癌LVI的診斷主要集中在單一的臨床病理學指標或影像學表現(xiàn),不同文獻報道側(cè)重點不同,其結(jié)果亦不盡一致。鑒于此,本研究對目前主流學術(shù)觀點進行綜合分析,通過構(gòu)建諾模圖預測模型,以期為乳腺癌LVI的診斷提供簡便、直觀、可視化的參考依據(jù)。

      諾模圖又稱列線圖,建立在多因素回歸分析的基礎(chǔ)上,根據(jù)回歸模型中各個影響因素對結(jié)局變量的貢獻程度(回歸系數(shù)的大?。瑢γ總€影響因素的每個取值水平進行賦分,再將各個評分相加得到總評分,最后通過總評分與結(jié)局事件發(fā)生概率之間的函數(shù)轉(zhuǎn)換關(guān)系,進一步計算出該個體結(jié)局事件的預測值,從而簡化、直觀、可視化表達預測模型中各變量之間的相互關(guān)系,使預測模型的結(jié)果更具可讀性[20]。本研究發(fā)現(xiàn):轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)、ADC值及瘤周水腫是診斷IBC患者合并LVI陽性的預測因子。既往研究[16-17]指出,乳腺癌的淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移主要以淋巴管途徑為主,因此腫瘤發(fā)生LVI是癌細胞離開原發(fā)灶,繼而發(fā)生遠處轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)的先決條件。MRI顯示瘤周水腫是評估IBC合并的一項重要半定量參數(shù)。IBC瘤周水腫出現(xiàn)的機制在于[10-12]:當腫瘤發(fā)生LVI時,由于新生幼稚血管通透性較大,以及癌細胞堵塞遠端脈管造成的梗阻,易導致瘤周組織水腫帶的形成,表現(xiàn)為T2WI片狀高信號區(qū)。KOYAMA等[21]認為,惡性腫瘤發(fā)生LVI等惡性生物學行為時,伴隨著瘤周間隙透明質(zhì)酸含量升高,能夠延長MRI T2WI的弛豫時間,形成T2WI的高信號區(qū)。此外,ADC值也是評估乳腺癌LVI的重要定量參數(shù)。相關(guān)研究[18-19]表明:ADC值能夠反映水分子的擴散受限程度,ADC值較低說明水分子擴散受限更顯著,表現(xiàn)為惡性腫瘤核質(zhì)比更高、細胞致密性更大,故而存在較高的惡性程度,更易造成LVI,與本研究結(jié)果一致。

      綜上所述,本研究構(gòu)建了IBC合并LVI的諾模圖預測模型,將轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)、ADC值及瘤周水腫多個預測指標進行整合,按比例繪制成相應的具有刻度的直線表示的計算圖表,對臨床具有直觀、簡潔及可視化的參考意義,且該諾模圖具備較優(yōu)越的臨床區(qū)分度與校準度。本研究的局限性在于:為單中心、回顧性分析,可能存在選擇偏倚;入組例數(shù)較少,有待進一步擴充分析。

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