楊露 毛明偉
[摘 要] 目的:回顧性分析乳腺癌平掃及動(dòng)態(tài)增強(qiáng)MRI影像學(xué)表現(xiàn),提高乳腺癌的診斷準(zhǔn)確率。方法:對19例乳腺癌患者(23個(gè)病灶),行常規(guī)MR平掃及動(dòng)態(tài)增強(qiáng)檢查。所有病例均經(jīng)病理證實(shí),分析病灶的MRI形態(tài)學(xué)、信號強(qiáng)度及其動(dòng)態(tài)增強(qiáng)特點(diǎn)(強(qiáng)化方式、時(shí)間-信號強(qiáng)化曲線)。結(jié)果:1、19例23個(gè)乳腺癌的形態(tài)學(xué)表現(xiàn)以邊界不清、分葉狀、毛刺征為主,占73.4%。2、MRI顯示病灶內(nèi)部信號多不均勻,T1WI呈等、低信號,T2WI信號多樣化,強(qiáng)化多不均勻,可以強(qiáng)化始于病灶邊緣,向灶中發(fā)展,也可以始終邊緣強(qiáng)化。3、時(shí)間-信號強(qiáng)化曲線表現(xiàn)為流出型57.2%、平臺型48.8%。結(jié)論:在乳腺癌診斷中,早期增強(qiáng)率(及強(qiáng)化方式)、信號強(qiáng)度一時(shí)間曲線及動(dòng)態(tài)增強(qiáng)MRI病灶形態(tài)3項(xiàng)指標(biāo)有利于乳腺癌的診斷和鑒別診斷。
[關(guān)鍵詞] 乳腺癌;MR;動(dòng)態(tài)增強(qiáng)
中圖分類號:R816.4 文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A 文章編號:2095-5200(2014)06-010-03
以往MRI存在二維掃描間隔和技術(shù)的限制[1],對形態(tài)學(xué)診斷不能同時(shí)滿足高空間、時(shí)間分辨率的要求,隨著MRI技術(shù)發(fā)展,磁共振動(dòng)態(tài)掃描對乳腺癌的診斷顯示出重要價(jià)值[2-4]。本研究回顧性分析我院行MRI乳腺檢查且經(jīng)病理證實(shí)的乳腺癌患者平掃及動(dòng)態(tài)增強(qiáng)MRI影像學(xué)表現(xiàn),進(jìn)行總結(jié),以提高乳腺癌的診斷準(zhǔn)確率。
1 資料與方法
1.1 一般資料
選取2007年11月至2009年3月間在我院行MRI乳腺檢查且經(jīng)病理證實(shí)的乳腺癌患者19例(23個(gè)病灶),包括男1例、女18例,年齡28-86歲,平均47.9歲,均進(jìn)行平掃及動(dòng)態(tài)增強(qiáng)MRI檢查,病理證實(shí)浸潤型導(dǎo)管癌16例,高分化乳頭狀癌3例,導(dǎo)管內(nèi)癌2例,髓樣癌1例,浸潤型小葉癌1例。
1.2 檢測方法
使用超導(dǎo)磁共振掃描儀(Philips Achieva 1.5T型,荷蘭)進(jìn)行掃描,患者俯臥位。常規(guī)橫斷位T2Wl加SPIR技術(shù)掃描,掃描參數(shù):TE 120 ms,TR 4 288 ms,層厚3 mm,翻轉(zhuǎn)角90°,矩陣256×256,無間距,2次激勵(lì),F(xiàn)OV 300 mm。快速自旋回波橫斷位 T1/T2WI,加頻譜特異式脂肪抑制。掃描參數(shù): TE 11 ms,TR 550 ms,F(xiàn)OV 300 mm,層厚3.0 mm,翻轉(zhuǎn)角90°。經(jīng)肘靜脈采用動(dòng)態(tài)掃描用高壓注射器注射Gd-DTPA 0.1 mmoL/kg,2.5 mL/s,同時(shí)進(jìn)行掃描,開始3 min內(nèi)每幅圖像間隔20 s進(jìn)行連續(xù)掃描,隨后掃描持續(xù)10min,100 s/次,無間隔,層厚3 mm。用非相關(guān)梯度回波射頻擾相(T1-FFE序列)3D成像技術(shù)進(jìn)行檢測,掃描參數(shù):翻轉(zhuǎn)角25°,TE 5.3 ms,TR 10.0 ms,矩陣512×512。圖像處理:取最高強(qiáng)化區(qū)為ROI分析(2.0~5.0 mm)。
1.3 資料分析
形態(tài)分析:把患者的增強(qiáng)灶形態(tài)分為結(jié)節(jié)狀強(qiáng)化、邊緣強(qiáng)化及片狀強(qiáng)化3型。根據(jù)患者增強(qiáng)邊緣形態(tài)分為分葉(非類圓形、邊緣光滑)、光滑、毛刺狀和不規(guī)則(邊緣凹凸不平,不光滑)4型。
動(dòng)態(tài)資料分析:⑴信號強(qiáng)度一時(shí)間曲線(sI-Time曲線)采用MR工作站功能軟件進(jìn)行繪制,以此分析曲線的形態(tài)特征,曲線分3型:緩慢上升型、平臺型、流出型。⑵病灶強(qiáng)化方式可分為3型:邊緣中心明顯強(qiáng)化型、邊緣向中心強(qiáng)化型和邊緣強(qiáng)化型。
2 結(jié)果
2.1 乳腺癌的增強(qiáng)MR表現(xiàn)特征
2.2 腫塊強(qiáng)化方式
2.3 信號強(qiáng)度-時(shí)間曲線的形態(tài)及類型分析
實(shí)驗(yàn)將標(biāo)準(zhǔn)曲線分為A,B,C共3型(如圖7),與Buadu等[5]所報(bào)道的標(biāo)準(zhǔn)曲線類似。具體如下:流出型(A型):下降幅度>l0%,在180 s內(nèi)早期信號強(qiáng)度逐漸增加,隨后下降;平臺型(B型):強(qiáng)化峰值出現(xiàn)于200-400 s,早期時(shí)相信號強(qiáng)度上升,隨后降為中晚期平臺;緩慢上升型(C型):信號強(qiáng)度始終上升,無明確峰值。19例患者23個(gè)病灶中,A型即流出型約占52.2%;B型即平臺型約占47.8%。
3 討論
3.1 乳腺病灶MRI形態(tài)學(xué)的診斷價(jià)值
以往MRI形態(tài)學(xué)的診斷研究不能同時(shí)滿足高空間、時(shí)間分辨率的要求,主要是存在二維掃描間隔和技術(shù)的限制。本次實(shí)驗(yàn)應(yīng)用空間分辨率3 mm,時(shí)間分辨率20 s的快速三維動(dòng)態(tài)增強(qiáng)掃描序列進(jìn)行檢測,能同時(shí)滿足高空間、時(shí)間分辨率的要求。
本次實(shí)驗(yàn)所采用的FSE T2WI加脂肪抑制技術(shù)可有效消除脂肪信號干擾,病變呈高或等信號,能清晰顯示病灶的細(xì)微結(jié)構(gòu)。本次實(shí)驗(yàn)所采用的FSET1WI檢測方法,能夠清晰顯示脂肪組織、周圍腺體與的病灶的位置關(guān)系,病變多呈等或低信號,病灶如在近胸壁處則能清晰顯示病灶浸潤及累及情況。
動(dòng)態(tài)MRI邊緣強(qiáng)化主要是由于腫瘤邊緣區(qū)域的微血管大量密集。因此,有研究認(rèn)為惡性腫瘤的特異性征象即為邊緣強(qiáng)化,此指標(biāo)對乳腺癌診斷的陽性預(yù)測值達(dá)到79%~92%[6]。本次實(shí)驗(yàn)中乳腺癌患者的23個(gè)病灶中有16個(gè)病灶出現(xiàn)邊緣強(qiáng)化征象,其陽性預(yù)測值可達(dá)69.6%。
3.2 時(shí)間-信號強(qiáng)度曲線和早期增強(qiáng)率對乳腺疾病的診斷價(jià)值
有研究表明,乳腺動(dòng)態(tài)MR成像的病理機(jī)制即惡性腫瘤在其生長過程中不斷分泌如血管內(nèi)皮生長因子,以此促進(jìn)腫瘤毛細(xì)血管分化,并且這些血管內(nèi)皮通透性高,管壁結(jié)構(gòu)異常[7]。
因此,腫瘤血管具有兩種特性:①腫瘤對比劑的滲出增加,血管通透性增加。同時(shí)腫瘤毛細(xì)血管內(nèi)存在動(dòng)靜脈交通,常引起“灌注短路”。②對比劑流入量增加,血管密度增加。早期增強(qiáng)率與病灶內(nèi)血管壁滲透性微血管密度有關(guān),反映的是腫瘤病灶內(nèi)的血液灌注情況[8]。
時(shí)間-信號強(qiáng)度曲線可反映病灶血流流出和灌注情況。A、C型曲線對良惡性腫瘤的鑒別具有較高的特異性,但如果腫瘤病灶較小,C型時(shí)間-信號強(qiáng)度曲線血供缺乏就會出現(xiàn)線形或緩慢增強(qiáng)方式。以往研究報(bào)道:MR動(dòng)態(tài)增強(qiáng)掃描可提高乳腺病灶的檢出率,MR動(dòng)態(tài)增強(qiáng)掃描有助于明確病灶的浸潤范圍、內(nèi)部結(jié)構(gòu)及血流供應(yīng)情況,可提高病灶檢出率[9]。本次實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,MRI早期增強(qiáng)率、形態(tài)學(xué)特征、曲線類型對乳腺病變診斷準(zhǔn)確率分別為75%、72.2%和87.5%。與以往文獻(xiàn)相比,本次實(shí)驗(yàn)23個(gè)病灶中診斷的準(zhǔn)確率較高為95%。
因此,動(dòng)態(tài)增強(qiáng)病灶形態(tài)、早期增強(qiáng)率(及強(qiáng)化方式)及信號強(qiáng)度-時(shí)間曲線3個(gè)指標(biāo)相結(jié)合對乳腺疾病具有較高的診斷和鑒別診斷價(jià)值。實(shí)驗(yàn)中所采用的快速三維動(dòng)態(tài)增強(qiáng)掃描簡單易行,值得臨床推廣。
參 考 文 獻(xiàn)
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