摘要：目的" 研究超聲乳腺影像報告數(shù)據(jù)系統(tǒng)（BI-RADS）分類在鑒別乳腺腫塊性質中的價值。方法" 以2021年8月-2023年8月景德鎮(zhèn)市樂平大連醫(yī)院收治的60例乳腺腫塊患者為研究對象，行超聲檢測獲取其影像學信息，參照美國放射學會（ACR）2013年出版的第5版BI-RADS標準進行分類，以病理結果為金標準，分析超聲BI-RADS分類對乳腺腫塊性質的鑒別診斷效能，統(tǒng)計不同BI-RADS分類的腫塊良、惡性分布情況，分析超聲BI-RADS分類對乳腺腫塊惡性病變的評估價值。結果" 超聲BI-RADS分類診斷乳腺腫塊性質的準確性為95.00%，敏感度為85.71%，特異度為96.23%。以病理結果為金標準，超聲BI-RADS分類診斷乳腺腫塊良、惡性的誤診率為5.00%，其中，2例良性乳腺腫塊被誤診為惡性，1例惡性乳腺腫塊被誤診為良性。ROC曲線顯示，以BI-RADS 4B分類為截斷值，超聲BI-RADS分類對乳腺腫塊惡性病變具有確切預測價值（AUC=0.715）。結論" 超聲BI-RADS分類在乳腺腫塊良惡性鑒別中具有較高的診斷效能，對其惡性病變風險具有確切預測作用。

關鍵詞：彩色多普勒超聲;乳腺腫塊;BI-RADS分類;鑒別診斷;預測價值

中圖分類號：R445" " " " " " " " " " " " " " " " " "文獻標識碼：A" " " " " " " " " " " " " " " " "DOI：10.3969/j.issn.1006-1959.2024.24.037

文章編號：1006-1959（2024）24-0137-04

Value of Ultrasound BI-RADS Classification in Identifying the Breast Masses

HUANG Yingliang

（Department of Ultrasound，Jingdezhen Leping Dalian Hospital，Jingdezhen 333300，Jiangxi，China）

Abstract：Objective" To study the value of breast imaging reporting and data system （BI-RADS） classification in differentiating thebreast masses.Methods" From August 2021 to August 2023， 60 patients with breast masses admitted to Jingdezhen Leping Dalian Hospital were selected as the research objects， and their imaging information was obtained by ultrasound detection. The classification was carried out according to the fifth edition of BI-RADS standard published by American College of Radiology （ACR） in 2013. The pathological results were used as the gold standard to analyze the differential diagnostic efficacy of ultrasound BI-RADS classification on the breast masses. The distribution of benign and malignant masses with different BI-RADS classifications was counted， and the evaluation value of ultrasound BI-RADS classification on malignant lesions of breast masses was analyzed.Results" The accuracy of ultrasound BI-RADS classification in the diagnosis of breast mass was 95.00%， the sensitivity was 85.71%， and the specificity was 96.23%. With pathological results as the gold standard， the misdiagnosis rate of ultrasound BI-RADS classification in the diagnosis of benign and malignant breast masses was 5.00%. Among them， 2 cases of benign breast masses were misdiagnosed as malignant， and 1 case of malignant breast masses was misdiagnosed as benign. The ROC curve showed that with BI-RADS 4B classification as the cut-off value， ultrasound BI-RADS classification had a definite predictive value for malignant lesions of breast masses （AUC=0.715）.Conclusion" Ultrasound BI-RADS classification has a high diagnostic efficiency in the differential diagnosis of benign and malignant breast masses， and has a definite predictive effect on the risk of malignant lesions.

Key words：Color Doppler ultrasound;Breast mass;BI-RADS classification;Differential diagnosis;Predictive value

乳腺腫塊（breast mass）為乳腺病變常見癥狀表現(xiàn)，多呈局灶性分布，有良、惡性病變之分，前者包括乳腺囊性增生、纖維腺瘤、導管內乳頭狀瘤、囊腫、炎性病變等;后者則以乳腺癌、乳腺脂肪肉瘤、分葉狀囊肉瘤等最為常見，二者結節(jié)表現(xiàn)相似，但治療及預后風險存在較大差異，及早鑒別尤為重要[1，2]。目前，影像學檢查是發(fā)現(xiàn)及診斷乳腺病變的主要方式，其常用手段包括彩色多普勒超聲（color ultrasound" Doppler）等，該技術可利用超聲波物理特性，獲取乳腺的影像學信息，為病灶的鑒別診斷提供有效參考信息[3，4]。在此基礎上，臨床針對乳腺腫塊型病變的診斷制定了乳腺影像報告數(shù)據(jù)系統(tǒng)（Breast Imaging Reporting and Data System， BI-RADS），該系統(tǒng)可將乳腺腫塊評估劃分為7類，旨在借助檢測術語的標準化管理，明確超聲特征描述，降低影像圖像的解讀成本，提升其診斷準確性[5，6]。在此，為了進一步探究超聲BI-RADS分類對乳腺病變的診斷作用，本研究結合2021年8月-2023年8月景德鎮(zhèn)市樂平大連醫(yī)院收治的60例乳腺腫塊患者，觀察超聲BI-RADS分類在鑒別乳腺腫塊性質中的應用價值，現(xiàn)報道如下。

1資料與方法

1.1一般資料" 以2021年8月-2023年8月景德鎮(zhèn)市樂平大連醫(yī)院收治的60例乳腺腫塊患者為研究對象，均為女性，年齡22～74歲，平均年齡（46.74±5.32）歲。經(jīng)組織病理學診斷，良性病變53例，惡性病變7例，以上患者均知情且自愿參與本次研究。

1.2納入和排除標準" 納入標準：①臨床信息完整;②經(jīng)組織病理學診斷;③配合度高。排除標準：①乳腺非腫塊型病變者;②組織病理結果不確定者;③同時存在良、惡性病灶者;④妊娠及哺乳期患者;⑤行手術及化療者;⑥超聲BI-RADS 0類、6類。

1.3方法

1.3.1超聲檢測" 采用彩色多普勒超聲系統(tǒng)（西門子彩超S3000，探頭型號9L4）進行檢查，取線陣探頭，頻率設置為4～9 MHz，患者取仰臥位，雙臂上舉，充分暴露乳房，涂抹耦合劑后，以乳頭為中心，移動探頭行輻射狀和縱橫多切面掃查，最后掃查雙側腋窩，獲取腫塊的位置、形態(tài)、直徑、邊界、回聲、鈣化等參數(shù)，行多普勒血流成像，探查腫塊及其周邊組織的血流信息。

1.3.2 BI-RADS分類診斷" 本次乳腺腫塊型病變的特征描述及術語參照美國放射學會（ACR）2013年出版的第5版BI-RADS[7]，依據(jù)其超聲特征，進行BI-RADS分類（參考表1），所有聲像圖判讀均由兩位資深影像科醫(yī)師共同完成?？梢蓯盒猿曁卣鳎褐饕獝盒蕴卣鳎孩龠吘壊还饣?，呈毛刺狀或蟹足狀;②與皮膚呈垂直位;③細小點狀強回聲。次要惡性特征：①形狀不規(guī)則;②邊緣模糊、成角;③微小分葉;④后方回聲衰減。本研究將BI-RADS 1～3類記為良性，BI-RADS 4類及以上記為惡性。

1.4觀察指標" ①以病理結果為金標準，分析超聲BI-RADS分類對乳腺腫塊性質的鑒別診斷效能;②統(tǒng)計不同BI-RADS分類的良、惡性分布;③繪制受試者工作特征（ROC）曲線，以超聲BI-RADS分類4B為截斷值，分析超聲BI-RADS分類對乳腺腫塊惡性病變的預測價值。

1.5統(tǒng)計學方法" 采用SPSS 21.0軟件進行數(shù)據(jù)處理，計量資料以（x±s）表示，組間行t檢驗，計數(shù)資料以[n（%）]表示，組間行χ2檢驗，繪制ROC曲線分析超聲BI-RADS分類的預測價值，AUCgt;0.5即表示具有診斷/預測價值，Plt;0.05表明差異有統(tǒng)計學意義。

2結果

2.1超聲BI-RADS分類對乳腺腫塊性質的鑒別診斷效能" 超聲BI-RADS分類對乳腺腫塊性質的診斷準確性為95.00%，敏感度為85.71%，特異度為96.23%，見表2。

2.2不同BI-RADS分類的良、惡性分布" 以病理結果為金標準，超聲BI-RADS分類診斷乳腺良、惡性腫塊的誤診率為5.00%（3/60），其中，2例良性乳腺腫塊被誤診為惡性，1例惡性乳腺腫塊被誤診為良性，見表3。

2.3超聲BI-RADS分類對乳腺腫塊惡性病變的預測價值" 以BI-RADS4B分類為截斷值，經(jīng)ROC曲線分析，超聲BI-RADS分類對乳腺腫塊惡性病變具有確切預測價值（AUC=0.715，P=0.000），見圖1。

3討論

超聲檢測為乳腺腫塊首選篩查手段，其操作簡單、無創(chuàng)快捷、反復性強、適用性廣，可有效獲取乳腺及其周圍組織的多角度成像信息，為病灶的檢出與診斷提供可靠參考信息，其中，腫塊的位置、形態(tài)、大小及回聲等均為乳腺腫塊性質的重要鑒別參數(shù)，對其后續(xù)診治方案的制定具有重要意義[8，9]。但受到醫(yī)師經(jīng)驗、操作技術、主觀描述等因素的影響，超聲診斷結果存在一定誤診概率，對其診斷準確性造成了不利影響[10，11]。基于此，BI-RADS分類受到該領域的廣泛關注，BI-RADS是基于乳腺腫塊鑒別制定的分類系統(tǒng)，可促進影像描述與報告術語的標準化應用，實現(xiàn)影像解讀的精準表達，降低混淆率，規(guī)避診斷不清等事件的發(fā)生，保證診斷準確性的同時，提高影像科醫(yī)師的工作效率[12，13]。

本研究結果顯示，超聲BI-RADS分類對乳腺腫塊性質的診斷準確性為95.00%，敏感度為85.71%，特異度為96.23%，表明超聲BI-RADS分類在乳腺腫塊性質鑒別中具有較高診斷效能，與毛羨儀等[14]研究相符。分析認為，乳腺腫塊的影像學檢查多顯示為空間占位效應與立體結構等特征，其良性病灶的聲像特征大多為邊界清晰、形態(tài)規(guī)則、邊緣無毛刺、內部回聲均勻、后方回聲增強、無鈣化等表現(xiàn)，惡性病灶則主要表現(xiàn)為邊界不清晰、形態(tài)不規(guī)則、邊緣毛刺、內部回聲不均勻、后方回聲衰減、有鈣化等特征，以上影像學差異是鑒別其病變性質的重要信息[15，16]。在此基礎上，BI-RADS分類可為乳腺腫塊性質的鑒別提供快捷、直觀的分級信息，使得乳腺影像解讀更加清晰，有利于診斷效能的進一步提升[17，18]。以病理結果為金標準，超聲BI-RADS分類診斷乳腺良、惡性腫塊的誤診率為5.00%，其中2例良性乳腺腫塊被誤診為惡性，1例惡性乳腺腫塊被誤診為良性。究其原因，BI-RADS 4類腫塊是最易出現(xiàn)誤診的類型，其惡性率范圍較大，超聲聲像特征豐富，且易出現(xiàn)重疊、聲影干擾等情況，良、惡性鑒別相對困難，因而存在一定誤診概率[19，20]。以BI-RADS 4B分類為截斷值，經(jīng)ROC曲線分析，超聲BI-RADS分類對乳腺腫塊惡性病變具有確切預測價值（AUC=0.715），提示超聲BI-RADS分類在乳腺腫塊惡性風險評估中具有積極作用。分析原因，BI-RADS分類涵蓋絕大多數(shù)可疑惡性聲像特征，其中，邊緣不光滑、皮膚呈垂直位、細小點狀強回聲等均為權重較大的惡性病變表現(xiàn)，臨床可以此為依據(jù)完成精確化分組，以評估乳腺腫塊的惡性風險[21-23]。

綜上所述，超聲BI-RADS分類在乳腺腫塊性質鑒別中具有較高診斷效能，對其惡性病變風險具有確切預測作用，值得臨床借鑒應用。

參考文獻：

[1]徐曉明，湯增善，盧曉二，等.超聲BI-RADS分類聯(lián)合實時剪切波彈性成像對乳腺結節(jié)的診斷價值[J].醫(yī)學影像學雜志，2023，33（9）：1688-1691.

[2]張晨宇，楊青，田興松.BI-RADS 3類及4A類乳腺結節(jié)超聲分類新臨床決策[J].中國現(xiàn)代普通外科進展，2023，26（9）：709-712.

[3]蔣艷艷，李燕梅，李敏文，等.超聲彈性成像聯(lián)合BI-RADS分級對2 cm以下小乳腺癌的診斷價值[J].海南醫(yī)學，2020，31（12）：1579-1582.

[4]李慧，姜海丹，周漫，等.增強超聲造影聯(lián)合BI-RADS分級區(qū)分乳腺良惡性病變的價值分析[J].浙江醫(yī)學，2023，45（13）：1376-1379.

[5]譚榮，唐奇，蔣雅玲，等.超聲BI-RADS分類在鑒別男性乳腺良惡性疾病中的診斷價值[J].中國生育健康雜志，2023，34（4）：325-331.

[6]王成燕，王蕊.乳腺BI-RADS分類4類病變的超聲特征與病理分析[J].中國婦幼保健，2022，37（22）：4297-4299.

[7]茹晨熙，孔祥海，王俊艷，等.超聲乳腺影像報告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)在診斷乳腺良惡性病變中的應用價值[J].臨床和實驗醫(yī)學雜志，2022，21（23）：2561-2564.

[8]張耀輝，鄭章增，高星.超聲BI-RADS分類聯(lián)合SWE技術鑒別診斷乳腺腫塊良惡性的價值研究[J].實用癌癥雜志，2022，37（10）：1689-1691，1700.

[9]唐燦，趙海娜，文文，等.基于超聲特征的乳腺腫塊BI-RADS風險分類量化模型建立及驗證[J].中國超聲醫(yī)學雜志，2022，38（9）：987-991.

[10]張真真，聶云雷，趙誠.超聲彈性成像評分法與BI-RADS-US分類在乳腺實性腫塊良惡性診斷中的對照性研究[J].中華保健醫(yī)學雜志，2022，24（4）：346-347.

[11]謝永林，李君.BI-RADS超聲診斷基底細胞樣型乳腺癌的臨床價值[J].重慶醫(yī)學，2022，51（6）：1019-1023.

[12]周永剛，孫汶齊，邢長洋，等.超聲BI-RADS分類聯(lián)合血漿外泌體miRNA在乳腺腫塊良惡性鑒別診斷中的應用[J].中國超聲醫(yī)學雜志，2021，37（12）：1340-1344.

[13]趙永存，高秀琴，李惠娟，等.高頻超聲應用乳腺超聲影像報告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)分類在乳腺癌篩查中的臨床價值[J].中國婦幼保健，2021，36（22）：5334-5337.

[14]毛羨儀，邱燕生，陸培明，等.超聲BI-RADS分類在乳腺囊實性腫塊中的應用價值[J].現(xiàn)代醫(yī)院，2019，19（12）：1854-1856.

[15]Nakano IT，Salvador GLDO，Schelin HR，et al.Image evaluation and breast density categories as a function of mammary positioning in full-field digital mammography[J].Acta Radiologica，2019，61（7）：868-874.

[16]韋彩芬，梁柳菊，陳保君，等.不同年齡段超聲檢查BI-RADS 4類乳腺腫塊的細化分類研究[J].醫(yī)學影像學雜志，2021，31（8）：1321-1325.

[17]邢博緣，劉小慧，趙云，等.超聲彈性成像聯(lián)合乳腺影像報告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)（BI-RADS）分類診斷非腫塊型乳腺癌[J].中國醫(yī)學影像技術，2021，37（8）：1154-1157.

[18]胡姣姣，沈燕，劉淼，等.BI-RADS分類聯(lián)合超聲造影及剪切波彈性成像在乳腺微小癌中的診斷價值研究[J].中國臨床醫(yī)學影像雜志，2021，32（7）：466-469，475.

[19]孫楊，林子梅，駱潔麗，等.超聲BI-RADS分類對特殊類型乳腺癌的診斷價值[J].中華超聲影像學雜志，2022，31（1）：37-42.

[20]郁玉文，范曉芳，康莉，等.BI-RADS分類標準與剪切波彈性成像技術在乳腺良惡性病變鑒別診斷中應用價值分析[J].臨床軍醫(yī)雜志，2021，49（2）：176-177，179.

[21]陳繼趙，謝春梅，孫希文.剪切波彈性成像技術聯(lián)合超聲BI-RADS分類鑒別診斷乳腺良惡性病變的價值[J].中國醫(yī)學計算機成像雜志，2020，26（4）：359-363.

[22]Wieler J，Berger N，F(xiàn)rauenfelder T，et al.Breast density in dedicated breast computed tomography： Proposal of a classification system and interreader reliability[J].Medicine，2021，100（18）：e25844.

[23]劉桂梅，孟秀峰，崔立平，等.高頻超聲BI-RADS 分類對乳腺結節(jié)尤其乳腺癌預檢的應用價值[J].中國老年學雜志，2021，41（21）：4647-4650.

收稿日期：2023-12-30;修回日期：2024-01-10

編輯/成森

作者簡介：黃英亮（1981.1-），男，江西宜春人，本科，主治醫(yī)師，主要從事超聲醫(yī)學工作