覃艷金，唐彩麗，胡奇蘭，李嫣，胡益祺，詹晨奧，霍敏，周航，艾濤

乳腺X線檢查

1.數(shù)字乳腺X線攝影

數(shù)字乳腺X線攝影(digital mammography，DM)是乳腺癌篩查的主要手段，但由于乳腺組織的重疊，傳統(tǒng)的DM可能會(huì)掩蓋真正的病變，同時(shí)正常組織的重疊也會(huì)導(dǎo)致不必要的召回。如何降低召回率并提高乳腺癌檢出率對(duì)篩查來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。DM篩查通常需要雙重閱片，Gommers等將閱片者分為高敏感性高特異性(HH)、高敏感性低特異性(HL)、低敏感性高特異性(LH)及低敏感性低特異性(LL)，并對(duì)隨機(jī)配對(duì)閱片者和特定配對(duì)閱片者的表現(xiàn)進(jìn)行比較，結(jié)果顯示與給定相同召回率的隨機(jī)配對(duì)閱片者相比，當(dāng)特定配對(duì)閱片者僅包含高敏感性閱片者(如HH和HL)時(shí)，能達(dá)到更高的乳腺癌檢出率(CDR)；通過(guò)優(yōu)化閱片者之間的配對(duì)，雙重閱片可以提高乳腺癌的檢出率并降低假陽(yáng)性率。關(guān)于乳腺微鈣化與病理完全緩解(pCR)的關(guān)系，Sever等回顧性分析27例經(jīng)活檢證實(shí)為廣泛惡性微鈣化(MM)的乳腺癌患者對(duì)新輔助化療(NAC)的反應(yīng)；結(jié)果表明在27例行乳房切除術(shù)的患者中，19例患者為HER2陽(yáng)性，而在19例HER2陽(yáng)性患者中，9例(47%)患者達(dá)到pCR，其中有6例患者出現(xiàn)淋巴結(jié)受累，后行腋窩淋巴結(jié)清掃(ANC)或靶向腋窩清掃(n=4、2)，6例均顯示腋窩淋巴結(jié)達(dá)到pCR；因此，具有MM的HER2陽(yáng)性患者對(duì)NAC反應(yīng)良好，可進(jìn)行保乳手術(shù)，而腋窩淋巴結(jié)的pCR有助于進(jìn)一步制定治療計(jì)劃。

DM還用于評(píng)估乳腺腺體密度(MD)和乳腺癌的發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)。Destounis等證實(shí)在Tyrer-cuzick模型中添加MD評(píng)估對(duì)絕經(jīng)前的年輕女性影響更大。而Sechooulos等證實(shí)在全球范圍內(nèi)使用基于乳腺體積密度(VBD)的測(cè)量對(duì)腺體密度進(jìn)行分類，可用于DM輻射劑量評(píng)估或乳腺癌風(fēng)險(xiǎn)建模等。

2.數(shù)字乳腺斷層攝影

研究表明，數(shù)字乳腺斷層攝影(digital breast tomosynthesis，DBT)在篩查召回率和乳腺癌檢出率方面明顯優(yōu)于DM。Philpotts等評(píng)估采用DBT以來(lái)10年內(nèi)召回率(RR)、乳腺癌檢出率(CDR) 和假陰性率(FN)指標(biāo)；結(jié)果顯示平均RR為7.5%(7%～9%)，平均CDR為5.4/1000人，平均FN為0.8/1000人。Baird等研究了DBT與DM的RR在新型冠狀病毒肺炎(COVID-19)之前(正常病例量)與COVID-19期間(病例量減少)的差異；研究結(jié)果表明，在COVID-19之前，白天每增加1小時(shí)閱片，DBT的RR增加5%，DM的RR則增加2%；而在COVID-19期間，白天每增加1小時(shí)閱片，DBT與DM的RR均無(wú)顯著變化；因此，減少DBT的閱片量，可以降低召回率，而不會(huì)影響真陽(yáng)性率。Lee等通過(guò)開(kāi)發(fā)新的DBT成像指標(biāo)(DIB-DBT，一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)以檢測(cè)乳腺癌的成像參數(shù))來(lái)評(píng)估不同機(jī)構(gòu)間減少紋理變化(TRM)的可行性；結(jié)果表明在檢測(cè)乳腺癌方面，未使用TRM的DIB-DBT與使用TRM的DIB-DBT在內(nèi)部驗(yàn)證集和外部驗(yàn)證集的AUC分別為0.863 vs. 0.879和0.838 vs. 0.857；因此，DIB-DBT可以在多種設(shè)備中保持較高的乳腺癌檢出率。Tao等對(duì)128例病理性乳頭溢液患者進(jìn)行DBT和全數(shù)字化乳腺攝影(FFDM)檢查，發(fā)現(xiàn)DBT的敏感度、特異度、陽(yáng)性預(yù)測(cè)值(PPV)和陰性預(yù)測(cè)值(NPV)均高于FFDM乳管造影(DBT分別為93.3%、75%、97.7%和50%，F(xiàn)FDM分別為91.1%、50%、95.3%和33.3%)。

3.對(duì)比增強(qiáng)能譜乳腺X線成像

對(duì)比增強(qiáng)乳腺X線成像(contrast-enhanced spectral mammography，CESM)是建立在傳統(tǒng)X線攝影基礎(chǔ)上的一種新技術(shù)，它將傳統(tǒng)X線與對(duì)比增強(qiáng)相結(jié)合，利用多數(shù)惡性腫瘤富含新生血管的特點(diǎn)，通過(guò)注射對(duì)比劑使腫瘤成像，以提高檢查的敏感度和特異度。Clauser等通過(guò)兩位閱片者(R1和R2)對(duì)128名因常規(guī)DM或超聲檢查結(jié)果可疑而接受CESM的患者進(jìn)行回顧性評(píng)估，結(jié)果表明獲取額外的頭尾位CESM視圖可提高診斷性能(R1和R2的AUC分別為0.877和0.850)；但是，在CESM檢查中，不同程度的背景實(shí)質(zhì)強(qiáng)化可以顯著降低CESM的敏感度(R1的敏感度從100%下降到85.7%，R2的敏感度從100%下降到89.5%)。Cao等探討低劑量對(duì)比劑CESM評(píng)估乳腺病變的臨床價(jià)值，該研究將223例行CESM患者隨機(jī)分為兩組，包括113例常規(guī)劑量組和110例低劑量組，兩組均行MRI檢查，結(jié)果顯示CESM常規(guī)劑量組的AUC、敏感度、特異度、PPV、NPV與MRI相似(0.928、0.962、0.846、0.783、0.821 vs. 0.903、0.974、0.809、0.805、0.856)，且CESM低劑量組也與MRI相似(0.944、0.990、0.825、0.802、0.855 vs. 0.925、0.941、0.831、0.825、0.895)；Bland-Altman分析顯示在評(píng)估腫瘤大小方面，CESM低劑量組、MRI和病理結(jié)果具有最佳一致性。因此，低劑量CESM可以在不降低診斷性能的情況下滿足臨床和影像學(xué)的需求。

乳腺超聲

1.常規(guī)超聲

超聲成像在乳腺癌診斷、分期、腋窩淋巴結(jié)評(píng)估、生存預(yù)后等方面發(fā)揮著重要作用。Liu等開(kāi)發(fā)和驗(yàn)證了基于超聲特征(回聲類型、后部特征和淺筋膜深層狀態(tài))的諾模圖(Nomogram)，可以預(yù)測(cè)三陰型乳腺癌(TNBC)的無(wú)病生存率(DFS)。有無(wú)腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移是判斷乳腺癌臨床分期及評(píng)估預(yù)后的重要內(nèi)容。Machado等利用對(duì)比增強(qiáng)淋巴超聲檢查(CEUS)識(shí)別前哨淋巴結(jié)(SLN)，結(jié)果顯示藍(lán)色染料的符合率為50%，放射性示蹤劑的符合率為73%，而淋巴超聲的符合率為100%。Sun等利用經(jīng)皮注射Sonazoid的CEUS可以準(zhǔn)確地識(shí)別早期乳腺癌患者的SLN，敏感度和特異度分別為90.91%和84.5%。

人工智能(AI)可自動(dòng)識(shí)別成像信息并進(jìn)行分類評(píng)估，提高超聲在乳腺影像中的應(yīng)用價(jià)值。Moy等開(kāi)發(fā)了AI輔助診斷系統(tǒng)，在5,442,907張乳腺超聲影像上對(duì)乳腺病變進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)和分類；結(jié)果表明，AI作為獨(dú)立閱片者識(shí)別惡性病變的AUC為0.976，而通過(guò)AI與閱片者的混合決策模型可提高診斷性能(混合決策模型將閱片者的AUC從0.929提高到0.960)。

另外，Tomkovich等利用超聲引導(dǎo)冷凍消融術(shù)對(duì)低級(jí)別乳腺癌進(jìn)行初步治療，初始手術(shù)成功率為100%，臨床總體成功率為98%(36個(gè)月隨訪)，且患者耐受性良好；因此，超聲引導(dǎo)冷凍消融術(shù)可作為低級(jí)別乳腺癌患者乳房切除術(shù)的替代方案。

2.三維諧波超聲

三維(3D)諧波(HI)和亞諧波(SHI)超聲成像具有可視化乳腺病變血管和量化血管異質(zhì)性的能力。Forsberg等比較了219例患者的3D HI和3D SHI超聲成像對(duì)乳腺血管性腫塊探測(cè)的準(zhǔn)確性；結(jié)果表明，3D HI 超聲成像可顯示8個(gè)病灶的血流，而3D SHI超聲成像可顯示83個(gè)病灶的血流；因此，3D SHI超聲成像在檢測(cè)乳腺富血供性病灶方面更有優(yōu)勢(shì)。

乳腺M(fèi)RI

1.常規(guī)乳腺M(fèi)RI

簡(jiǎn)化乳腺M(fèi)RI序列(ABMR)作為近年來(lái)一種新的篩查方案，得到廣泛認(rèn)可。Kim等比較了726名有乳腺癌個(gè)人史(PHBC)的女性在完整協(xié)議MRI(FPMR)和ABMR中的篩查表現(xiàn)；結(jié)果表明 FPMR 與ABMR的敏感度、癌癥檢出率、間隔期癌癥發(fā)生率及特異度分別為69.2% vs. 100.0%、12.4/1000 vs. 20.7/1000、5.5/1000 vs. 0/1000、85.8% vs. 92.8%；因此，當(dāng)對(duì)有乳腺癌個(gè)人病史的女性進(jìn)行MRI篩查時(shí)，短掃描時(shí)間的ABMR可能會(huì)取代FPMR。Stelzer等認(rèn)為掃描床上患者的轉(zhuǎn)換時(shí)間(TST)增加了ABMR的掃描時(shí)間，并對(duì)ABMR的使用提出了挑戰(zhàn)，并建議可通過(guò)聘請(qǐng)專業(yè)的放射科技師對(duì)患者進(jìn)行準(zhǔn)備，以增加MRI掃描人數(shù)和成本效益。Julie等研究乳腺病變的MRI特征和組織學(xué)亞型是否會(huì)影響高危人群MRI乳腺癌篩查的檢出率，將診斷時(shí)MRI上的病灶特征與先前篩查MRI上相同病灶的特征進(jìn)行比較，結(jié)果顯示MRI特征和乳腺癌漏診率沒(méi)有關(guān)聯(lián)；在三陰型乳腺癌中，攜帶BRCA1基因者(50%)高于非攜帶者(12%)，且攜帶BRCA1基因者中，乳腺癌漏診率較低。

術(shù)前預(yù)測(cè)NAC后pCR將有助于指導(dǎo)治療和改善患者的預(yù)后。Malhaire等使用乳腺影像報(bào)告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)(BI-RADS)描述乳腺癌患者治療前MRI上病灶的特征，采用Boruta算法進(jìn)行特征選擇后建立了兩個(gè)pCR預(yù)測(cè)模型，模型1針對(duì)研究的總?cè)巳?，模?針對(duì)三陰型和Luminal型乳腺癌；結(jié)果顯示模型1與模型2的AUC分別為0.750、0.782，使用BI-RADS描述治療前MRI上病灶的特征結(jié)合乳腺癌分子亞型可預(yù)測(cè)pCR。Park等研究證實(shí)NAC后DWI上腫瘤ADC平均值增加有助于預(yù)測(cè)pCR，但腫瘤ADC平均變化值(ΔADC)僅是HER2-陽(yáng)性患者達(dá)到pCR的獨(dú)立預(yù)測(cè)因子。Zhou等利用深度學(xué)習(xí)(DL)進(jìn)行pCR預(yù)測(cè)，結(jié)果顯示DL平均AUC為0.81，pCR的陽(yáng)性預(yù)測(cè)值為0.75。

2.擴(kuò)散加權(quán)成像

通過(guò)擴(kuò)散加權(quán)成像(DWI)獲得的表觀擴(kuò)散系數(shù)(ADC)值已被證明是鑒別乳腺良惡性病變的有效工具。Bickel等設(shè)計(jì)了一套與 BI-RADS相似的乳腺ADC分類(bADC)系統(tǒng)，結(jié)果表明ADC平均值在良惡性病變之間存在顯著差異，也在浸潤(rùn)性癌、導(dǎo)管原位癌和良性病變之間存在顯著差異；該研究提出的bADC分類系統(tǒng)提供了簡(jiǎn)單且普遍適用的閾值，可指導(dǎo)臨床決策。Varga等證實(shí)了ADC值在注射對(duì)比劑前后以及根據(jù)不同b值(0/800 mm2/s和50/800 mm2/s)計(jì)算的ADC值之間沒(méi)有顯著差異，因此可以根據(jù)臨床需求對(duì)掃描協(xié)議進(jìn)行個(gè)性化定制。三維酰胺質(zhì)子轉(zhuǎn)移加權(quán)成像(APTWI)是一種新技術(shù)，亦可用于無(wú)創(chuàng)性鑒別乳腺良惡性病變。Wang等探討APTWI及其與DWI聯(lián)合應(yīng)用對(duì)乳腺良惡性病變的鑒別價(jià)值，結(jié)果表明乳腺惡性病變的ADC值和非對(duì)稱磁化轉(zhuǎn)移率(MTRasym)值顯著低于良性病變；ADC值和MTRasym值的AUC分別為0.817和0.752。Honda等探討乳腺癌患者體內(nèi)非相干運(yùn)動(dòng)(IVIM)和非高斯擴(kuò)散參數(shù)是否與遠(yuǎn)處無(wú)轉(zhuǎn)移生存率相關(guān)，Kaplan-Meier生存分析顯示K值較高(>0.92)而ADC0-800值較低(<0.76×10-3mm2/s)；非高斯擴(kuò)散模型衍生的K值和ADC0-800值可用于預(yù)測(cè)遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移。

3.動(dòng)態(tài)增強(qiáng)磁共振成像

動(dòng)態(tài)增強(qiáng)磁共振成像(DCE-MRI)不僅能獲得病變的形態(tài)學(xué)信息，還能反映組織血管通透性及局部區(qū)域血流灌注等異質(zhì)性微觀信息。Ataya等證實(shí)測(cè)量DCE-MRI上腫瘤內(nèi)灌注異質(zhì)性可對(duì)導(dǎo)管原位癌(DCIS)升級(jí)為浸潤(rùn)性癌進(jìn)行高低風(fēng)險(xiǎn)分層，訓(xùn)練集及驗(yàn)證集符合率分別為86%、79%。Ko等通過(guò)無(wú)監(jiān)督聚類在DCE-MRI上測(cè)量病灶灌注異質(zhì)性有助于預(yù)測(cè)患者的預(yù)后并了解腫瘤生物學(xué)。

4.多參數(shù)MRI及人工智能

Park等證實(shí)與RNA測(cè)序相比，腫瘤形態(tài)、異質(zhì)性和血管生成的多參數(shù)MRI特征與乳腺癌分子亞型、藥物反應(yīng)和預(yù)后相關(guān)。腫瘤微環(huán)境由細(xì)胞外基質(zhì)、免疫細(xì)胞和微血管組成，在腫瘤進(jìn)展和治療反應(yīng)中起著關(guān)鍵作用。Kim等用CLARITY技術(shù)對(duì)空心針活檢乳腺癌標(biāo)本進(jìn)行3D組織學(xué)成像處理，并進(jìn)行六次免疫組織化學(xué)染色以評(píng)估腫瘤微環(huán)境成分(膠原蛋白、層粘連蛋白、巢蛋白、Foxp3、CD8 和 CD34)，使用Mann-WhitneyU檢驗(yàn)評(píng)估MRI多參數(shù)組學(xué)特征與腫瘤微環(huán)境成分之間的關(guān)聯(lián)；結(jié)果表明膠原蛋白、層粘連蛋白和巢蛋白(細(xì)胞外基質(zhì)的成分)的表達(dá)與基于直方圖和紋理(灰度共現(xiàn)矩陣)的放射組學(xué)特征相關(guān)；CD34(微血管標(biāo)志物)的表達(dá)與基于形狀和紋理(灰度共現(xiàn)矩陣)的放射組學(xué)特征相關(guān)。

AI是通過(guò)計(jì)算機(jī)輔助MRI影像診斷的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，可提取乳腺腫塊的形態(tài)特征，對(duì)乳腺腫塊進(jìn)行自動(dòng)智能分類，避免主觀誤差，提高診斷的準(zhǔn)確性。Zhang等使用掩模區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(R-CNN)在 MRI上開(kāi)發(fā)了一種全自動(dòng)乳腺癌檢測(cè)方法，并使用ResNet50深度學(xué)習(xí)模型來(lái)估計(jì)惡性概率，結(jié)果表明R-CNN檢測(cè)模型與ResNet50分類模型敏感度較高(分別為96%、81%)。此外，他還證實(shí)了基于ResNet50算法的深度學(xué)習(xí)診斷非腫塊病變符合率高達(dá)90%左右。研究乳腺腺體密度對(duì)患癌風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)有著重要的意義。Gilhuijs等證實(shí)對(duì)乳腺腺體致密的女性進(jìn)行MRI篩查時(shí)使用AI分類可以減少放射科醫(yī)生的工作量，從而優(yōu)化資源的使用。Velden等證實(shí)AI可將58%腺體密度減低的女性從MRI篩查返回到DM篩查。

乳腺PET-CT/MRI

PET-CT/MRI是一種全身顯像技術(shù)，最常用的示蹤劑18F-FDG可用于晚期乳腺癌的全身分期，但在評(píng)估原發(fā)性乳腺病變方面的準(zhǔn)確性有限，而最近使用的示蹤劑成纖維細(xì)胞活化蛋白(FAP)可在浸潤(rùn)性乳腺癌中大量表達(dá)。Burg等回顧性分析了19位乳腺癌女性患者的68Ga-FAPi-PET/MRI和PET/CT掃描，結(jié)果顯示所有患者乳腺病灶均可觀察到示蹤劑攝取，13位術(shù)前證實(shí)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的患者亦可見(jiàn)示蹤劑的攝?。灰虼?，F(xiàn)APi-PET/MRI可用于評(píng)估局部腫瘤范圍和全身轉(zhuǎn)移。Clauser等證實(shí)乳腺癌病灶中18F-FEC 最大標(biāo)準(zhǔn)攝取值(SUVmax)顯著高于良性乳腺病灶，SUVmax的AUC為0.846。此外，他還探究PET/MRI在診斷乳腺癌患者淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移方面的有效性，通過(guò)兩位閱片者(R1與R2)使用MRI上形態(tài)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)和FEC-PET的二分法(攝取/不攝取)對(duì)圖像進(jìn)行評(píng)估，結(jié)果表明MRI評(píng)估的敏感度較低(R1為46.4%和R2為50%)，特異度較高(兩者均為96.3%)，而PET評(píng)估敏感度較高(R1為78.6%，R2為67.9%)，特異性較低(R1為81.5%，R2為74.1%)；所有MRI正確分類的轉(zhuǎn)移性淋巴結(jié)，也可用PET進(jìn)行正確分類，F(xiàn)EC-PET/MRI可以準(zhǔn)確地對(duì)乳腺癌患者腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分層。

乳腺微波成像

乳腺微波成像(MBI)是一種新興的非電離技術(shù)，具有檢測(cè)和描述乳腺病變的能力。Wavelia MBI系統(tǒng)是一種低功率電磁波原型，在臨床前研究中具有通過(guò)合成乳腺模型檢測(cè)腫瘤和纖維腺體組織之間介電對(duì)比的能力。Moloney等詳細(xì)介紹了Wavelia MBI系統(tǒng)的首次人體臨床試驗(yàn)結(jié)果，該研究納入24例患者，包括11例經(jīng)活檢證實(shí)為乳腺癌的患者及13例經(jīng)活檢證實(shí)為良性病變的患者，通過(guò)QDA分類器對(duì)良惡性病變進(jìn)行分類。結(jié)果顯示MBI系統(tǒng)可以檢測(cè)出9例乳腺癌和12例良性病變；該研究證實(shí)了MBI成像系統(tǒng)檢測(cè)、定位和描述乳腺病變的能力。