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試論增強MRI對乳腺良惡性腫塊鑒別診斷的重要性

2015-03-26 12:10:07李劍田園
中外醫(yī)療 2014年36期
關(guān)鍵詞:鑒別診斷重要性

李劍++++田園

[摘 要]目的 探究增強MRI對乳腺良惡性腫塊鑒別診斷的重要性。方法 回顧性分析該院從2013年6月—2014年10月在放射科進行診斷和MRI掃描的女性患者79例,采用平掃和增強掃描進行臨床檢驗,通過呈像結(jié)果配合手術(shù)進行治療。結(jié)果 通過增強MRI掃描和臨床試驗,79例患者中,有55例為良性乳腺腫塊,占69.6%,有24例為惡性乳腺腫塊,占30.4%。結(jié)論 增強MRI對良性和惡性的乳腺腫塊具有一定的意義,它有效減少對人體的傷害,對鑒別和治療良惡性乳腺腫塊具有重要作用。

[關(guān)鍵詞]增強MRI;乳腺良惡性腫;鑒別;診斷;重要性

[中圖分類號] R73 [文獻標識碼] A [文章編號] 1674-0742(2014)12(c)-0018-02

近年女性乳腺疾病逐漸增多,乳腺癌的數(shù)量不斷增大,乳腺增生、乳腺腫塊等都應及時進行檢驗和治療,通過增強MRI掃描對乳腺的良性腫塊和惡性腫塊進行鑒別,能有效控制腫塊惡化。為探究增強MRI對乳腺良惡性腫塊鑒別診斷的重要性,該研究回顧性分析該院從2013年6月—2014年10月在放射科進行診斷和MRI掃描的女性患者79例作為對象進行分析,現(xiàn)報道如下。

1 一般資料與方法

1.1 一般資料及分組情況

該組收集了2013年6月—2014年10月在該醫(yī)院放射科使用MRI檢驗乳腺的女性患者信息,共79例,平均年齡42歲。其中乳房疼痛的人數(shù)為45例,已經(jīng)有可感受腫塊人數(shù)為34例,左乳房發(fā)病者為41例,右乳房發(fā)病者為38例。79例患者均為臨床檢驗或手術(shù)證實,其中良性腫塊患者為55例,惡性腫塊患者為24例,惡性腫塊患者中導管癌13例,小葉癌8例,粘液腺癌3例,腺癌1例;良性腫塊患者中乳腺增生病灶有31例,纖維腺瘤患者有15例,導管內(nèi)乳頭狀瘤患者有9例。

1.2 掃描方法

本次使用APC SYA16K16RMI核磁共振掃描儀,采用雙側(cè)乳腺相控陣表面線圈,患者俯臥于線圈之上,線圈后片放置于患者背部,將乳房自然垂于洞穴內(nèi),如乳房較豐滿,需在支架上放置適當?shù)暮>d墊,避免乳房受到壓迫。掃描前需要在患者手背進行生理鹽水的注射,以3 mL/s勻速向患者手背靜脈注射10 mL,觀察是否外漏。隨后進行高壓泵內(nèi)造影劑馬根維顯15mL相連,勻速2 mL/s進行注射,用量為0.15 mmoL/kg,最后用25 mL生理鹽水進行沖洗。掃描時采用參數(shù)為TSE-T2WI(TR3541 ms、TE100 ms)、T2WI加脂肪抑制(TR6331 ms,TE110 ms)橫斷位掃描,其SE序列T1WI成像(TR 476 ms、TE8 ms)進行平掃,采用3D-FFE階梯回波序列和加脂肪抑制T1WI(TR4.2 ms、TE52.1 ms)軸位掃描。增加掃描層厚3 mm,層間隔1 mm,矩陣256×194,激勵次數(shù)8次,掃描時間為8 min,視野保持在17~21 cm[1]。

1.3 評價標準

在MRI圖像的呈像上,需要有專門的影響師進行評判,惡性腫塊呈現(xiàn)周圍組織模糊不清、邊緣不整齊的狀態(tài);良性腫塊呈現(xiàn)邊緣平滑規(guī)則的狀態(tài)。動態(tài)曲線要進行前后4次矢狀位掃描。

1.4 觀察指標

呈像后處理是在MRI主機上完成的,選擇合最明顯的區(qū)域作為ROI,要注意壞死、出血和液化的位置不能選擇ROI[2],繪制時間-強度信號圖,根據(jù)不同病灶面積進行調(diào)節(jié),利用MRISystem Achieva 3.0T的T1 Perfusion軟件進行圖像繪制,分析曲線內(nèi)容。

1.5 統(tǒng)計處理內(nèi)容

該次影像評價由3位醫(yī)師進行閱讀和檢驗影像圖,并作出分析,得出統(tǒng)一結(jié)論。通過對乳腺良惡性腫塊的平掃和增強的MRI圖像與鉬靶X線、B超進行對比分析,確定其結(jié)論。

1.5.1 良性乳腺腫塊平掃和增強MRI圖像 良性乳腺腫塊征象:良性腫塊呈現(xiàn)規(guī)則狀,多為圓形或類圓形,與其他未病變?nèi)橄俸推渌M織界限分明,邊緣較整齊,有些呈現(xiàn)葉狀分布。

平掃MRI信號強弱圖像表現(xiàn):通過對T1W1和T2W2的信號強度進行觀察,發(fā)現(xiàn)其低信號、等信號和高信號都呈現(xiàn)均勻狀態(tài),內(nèi)部主體信號未超過1/2。

增強MRI信號強弱圖像表現(xiàn):通過公式SRI=[(SI1一SI0)]*100%,SI1計算早期增強率,發(fā)現(xiàn)SIR<0.9,判斷為良性腫塊。

時間信號曲線診斷:通過信號強度曲線發(fā)現(xiàn)單項型在動態(tài)時間內(nèi)的信號強度在5 min時上升了11%,平臺型信號強度在2 min內(nèi)超過6%,流出型在4 min時降低了12%[2-3]。

1.5.2 惡性乳腺腫塊平掃和增強MRI圖像 惡性乳腺腫塊征象:惡性腫塊呈現(xiàn)不規(guī)則的形狀,多為樹枝狀或片狀,與其他腺體和組織界限模糊,邊緣不平整多呈現(xiàn)鋸齒狀和毛刺狀。

平掃MRI信號強弱圖像表現(xiàn):通過對惡性腫塊的患者進行的平掃,發(fā)現(xiàn)T1W1和T2W2的信號強度多呈現(xiàn)不均勻狀態(tài),其混雜信號、高低等信號大多不均勻,且主體信號超過了1/2[4]。

增強MRI信號強弱圖像表現(xiàn):通過早期增強率的計算,在同部位注入造影劑平掃信號,發(fā)現(xiàn)SIR≥0.9,判斷為惡性腫塊[5]。

時間信號曲線診斷:通過信號強度曲線發(fā)現(xiàn)單項型在動態(tài)時間內(nèi)的信號強度在5 min時上升了9%,平臺型信號強度在2 min內(nèi)超過2%,流出型在4 min時降低了9%[6]。

該研究將良惡性乳腺腫塊動態(tài)增強掃描特征表制成表格,方便分析,如表1。

2 結(jié)果

2.1 良惡性腫塊TIC曲線分析

79例患者中,有46例掃描圖呈現(xiàn)規(guī)則狀,邊緣光滑有48例,強化方式均勻有38例,總的來說,共有55例患者為良性腫塊。如表2所示,Benign的I陰性預測值為22,判斷為良性,II型為4,III型為1,判斷為惡性腫塊,PPV的III惡性腫塊預測值達到99.9%,II型曲線為72.36%,P均<0.0001,其曲線的敏感性較高。endprint

在該院79例患病者中,惡性病III和II型還是先對較少,有24例,良性患者較多,可治愈率較高。通過平掃和增強掃描能準確的判斷良性和惡性腫塊狀態(tài),方便進行臨床手術(shù),將X線鉬靶、B超、MRI三種方式配合起來,進行對比診斷。

3 討論

乳腺的良性腫塊是比較好治愈的乳腺疾病,它的呈像特點是圓形或類圓形,且四周較為平滑,和其他組織和腺體的分解很清晰。在該院79例病患者中,有有46例掃描圖呈現(xiàn)規(guī)則狀,有48例呈現(xiàn)邊緣光滑,有38例呈現(xiàn)強化方式均勻現(xiàn)象,而經(jīng)過增強MRI檢驗,發(fā)現(xiàn)有55例患者為了良性腫塊,呈現(xiàn)I型,陰性預測值達到22。我們通過APC SYA16K16RMI核磁共振掃描儀,將掃描時間控制字8 min左右,前后進行了8次掃描,通過3名醫(yī)師進行整理分析。根據(jù)表2可以看出,Slopei 對良性腫塊的鑒別力將強,它的數(shù)據(jù)又較強的檢驗價值。[8]

惡性腫塊較難治愈,它所呈現(xiàn)的圖像為不規(guī)則形狀,參差不齊的樹枝狀或鋸齒狀,且它的邊緣也較粗糙,有很多毛邊。惡性腫塊在79例病患者中有24例,比例為30.4%。他們屬于惡性病III和II型,惡性腫塊人數(shù)還是相對較少。PPV的III惡性腫塊預測值達到99.9%,II型曲線為72.36%,P均<0.0001。惡性腫塊需要進行臨床手術(shù)切割,配合X線鉬靶、B超、MRI三種方式進行配合診斷。

關(guān)于TIC的文獻參考有很多,結(jié)合馬小明、陳文靜等人的研究[3,4,6,8],TIC的強度曲線是造影劑在腫塊內(nèi)的滯留量和結(jié)節(jié)的血管豐富程度決定的,而該文未進行統(tǒng)計學研究,沒有統(tǒng)計學價值,因此與其他文獻不一致。增強MRI掃描檢驗法是一種將信號特征、血液流動力學和形態(tài)學綜合起來的檢驗方式,它能檢驗出等信號、無占位和無水腫的病灶,還可以鑒別良性和惡性腫塊的占位性質(zhì),這更有利于腫塊鑒別的準確性。79例病患者中有乳腺增生、脂肪瘤、大到管內(nèi)乳頭狀瘤等,在檢測中,TIC曲線峰值雖然也是鑒別良惡性腫塊的一種手段,且它的強度大小可以鑒別腫塊,但我們還是沒有采用。

綜上所述,我們通過對增強MRI掃描進行患者乳腺腫塊鑒別,能更有效的提高數(shù)據(jù)精度,呈像清晰。而根據(jù)圖像和信號強度進行的TIC曲線,能提供一些鑒別數(shù)據(jù),如E1、E2等,這些鑒別數(shù)據(jù)能很好的鑒別良惡性腫塊狀態(tài)。

[參考文獻]

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中國醫(yī)學裝備,2014,10:86-88.

(收稿日期:2014-11-24)endprint

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