超声新技术提升乳腺影像报告和数据系统分类特异度应用进展.docx

超声新技术提升乳腺影像报告和数据系统分类特异度应用进展乳腺影像报告和数据系统(breast imaging reporting and data system , BI-RADS )系美 国放射学会为统一乳腺X线摄影术语而提出,2003年第4版BI-RADS首次加入乳腺超声相 关内容，而2013年第5版不仅修订了局部超声术语，还对弹性成像做了相应规范。
目前BI-RADS已得到临床普遍认可，成为标准化报告的质量保证，其核心内容之一是对乳腺 肿物进行分类评估，如4类肿物的恶性概率为2%〜94% ,建议取得组织病理学诊断。第5 版将BI-RADS 4类肿物细分为3个亚类，但未改变对BI-RADS 4a类肿物(恶性可能＞2% , 但410% )进行活检的建议。临床工作中，医师难以判定为BI-RADS 3类或4a类时，常倾 向于将肿物分入BI-RADS 4a类,意在防止漏诊，但可能带来非必要的活检。
超声是筛查乳腺癌最常用的影像学方法之一，超声BI-RADS分类对于乳腺肿物的临床决策至 关重要，但其诊断特异度偏低，如何降低假阳性率成为亟待解决的问题。本文对乳腺超声新 技术，包括超微血管成像(superb microvascular imaging , SMI)、全自动乳腺容积扫描 (automatic breast volume scanner ,ABVS )、弹性成像、超声造影(contrast-enhanced ultrasound , CEUS )及人工智能(artificial intelligence , AI)辅助 BI-RADS 精准分类研 究进展进行综述。
1 . SMI相比良性肿瘤，恶性肿瘤丰富的新生血管是其生长和转移的基础，也是血流成像鉴别乳腺良 恶性肿瘤的依据之一。SMI利用多普勒原理，采用新的算法以有效显示低流速的微小血管， 可弥补传统彩色多普勒血流成像显示肿瘤新生小血管的缺乏，是目前最新的血流成像技术， 其诊断乳腺良恶性fl中瘤的特异度已超越常规超声。CAI等以血管指数44.0%作为BIRADS 4 类肿物降级的标准，将24.32% ( 54/222 )4类肿物降为BI-RADS 3类，仅漏诊1例。
PARK等以血管指数与其他定性特征为标准,将BI-RADS 4a类中34.29% ( 12/35 )的良性 肿物准确降级，且未出现漏诊。相反，ZHU等借助SMI的多种特征进行BIRADS二次分类 时，不仅未能降级，反而将2个良性肿物错误升级。王希等建议，遇SMI显示BI-RADS4-5 类肿物血管管径均匀、走行平直或有伴行动静脉时，可适当降级，但仅适用于富血供肿物。 探头加压力度、肿物深度及血管走行均可能影响SMI显示血流效果。
目前对于SMI是否有助于提升BI-RADS的特异度尚无定论，单独以SMI辅助BI-RADS分 类时仍需谨慎。
2 . ABVS作为新型超声容积成像技术，ABVS最早于2012年在美国获准用于临床。ABVS可在减少手 持超声人为因素影响的同时提供多切面重建图像，是常规超声检查的重要补充；其诊断效能 与常规超声相当，且二者联合诊断的敏感度、特异度和准确率均高于常规超声。目前多数 ABVS研究仅关注如何提升恶性肿物检出率，如〃汇聚〃征及卫星灶等。vanZELST等回顾 性分析96个乳腺肿物的容积数据发现为不同观察者提供多切面重建图像后，可将3%~18% 良性肿物正确降级，但类似研究并不多见。虽然ABVS已经上市多年，但图像分析工作量较 大，国内较少将其用于乳腺常规检查。
3 .超声弹性成像弹性成像是对组织硬度进行成像。临床所用弹性成像系统主要为应变弹性成像(strain elastography , SE )和剪切波弹性成像(shear wave elastography , SWE )。可用于临床 的SE系统最早于2003年问世，操作时需施加外力以引发组织形变,且仅能实现定性或半定 量评估。随后出现的SWE系统那么使用机械压力或声脉冲辐射力引导组织产生形变，通过剪切 波速度定量评估组织硬度。弹性成像对乳腺肿物有较高诊断价值。
ALHABSHI等提出BI-RADS与SE联合诊断既不降低敏感度,又能将常规超声的特异度由 61.4%提升至93%。SEO等发现常用定量和半定量特征的诊断效能相似，SWE与SE辅助 BI-RADS 4a类肿物降级时，分别可将100%和90%肿物准确降至BIRADS 3类。
BERG等采用多中心研究分析SWE的9个定量和定性特征,发现超声BI-RADS与任一特征 联合均可提高诊断效能，以最大硬度值和目测评分为最正确；且超声BI-RADS联合SWE可明 显提升诊断特异度，而并未显著降低敏感度，可减少不必要的活检。局部研究认为SWE定 性特征——〃硬环”征(肿物周边硬度增高区呈环形)具有较高特异度，联合BI-RADS可 显著降低活检率。
WANG等以剪切波速度或平均杨氏模量作为评价指标,发现BI-RADS与SWE联合诊断同 样能提升特异度。虽然弹性成像辅助常规超声可有效减少不必要的活检，但仍然存在一定局 限性，如第5版BI-RADS评价硬度时采用定性指标，却未明确各等级的划分标准。此外，受 设备和人为操作影响，作为诊断临界值，应变比在不同研究之间相差较大，而文献提供的数 值在实际操作中可能缺乏参考价值。
4 . CEUSCEUS借助微泡造影剂显示肿物的微血管和血流灌注，以增强血流与组织回声比照，由此提 升了超声诊断的敏感度和特异度。XIAO等认为单独使用CEUS鉴别乳腺良恶性小结节（直 径＜lcm ）的特异度超过SE ,以CEUS和SE分别辅助BI-RADS降级，可使41.3%和31.4% 的良性肿物患者免于活检，而漏诊率仅为1.1%和2.3%O LUO等归纳出6种强化模式，在 对235个BI-RADS 4类肿物进行假设性升降级后，活检率由100%降至50.64%。
LEE等那么得出更简单的降级方法，即对边界清晰且无强化或均匀强化的椭圆形BI-RADS 4类 肿物可免于活检，以此标准筛选后活检率可降低31%。以上结果说明,常规超声联合CEUS 可降低诊断假阳性率，大幅减少不必要的活检。但CEUS属有创操作，且需排除造影剂过敏 等禁忌证，长达lOmin的检查时间也不便于临床常规使用。另外，乳腺良恶性肿物的CEUS 强化模式和诊断标准尚未统一，限制了该技术的推广。
5 .AIAI是计算机科学的分支，将其引入医学领域的目的在于模拟甚至超越医生的诊断能力，提高 诊断准确率。近年AI在乳腺癌影像学诊断领域开展迅速。FUJIOKA等研究说明，以AI分析 乳腺肿物的超声图像，诊断特异度明显高于医师。但大局部超声领域AI研究为单中心、小样 本研究，所用算法仍处于研发阶段，尚未经过临床验证。目前已实现商业化的超声AI系统屈 指可数，国内获准临床应用的系统为内置于Samsung RS80A超声仪中的"S-Detect for breast”。
LI等对10项针对S-Detect自身诊断效能的研究进行Meta分析，合并敏感度和特异度分别 为0.82和0.86 ,受试者工作特征曲线下面积为0.89 ,提示AI具有较高的诊断特异度和准确 率，或可成为优化乳腺肿物活检适应证的有效辅助方法。然而目前的S-Detect临床研究主要 集中在与医师诊断效能相比拟，认为其诊断准确率、特异度和阳性预测值均高于医师， S-Detect辅助下可显著提升医师的诊断效能，且对低年资医师尤为明显。
BARTOLOTTA等提及S-Detect有助于BI-RADS分类正确升降级；PARK等发现不同观察 者在S-Detect辅助下对肿物降级的准确率高达89%~100%，但并未继续深入分析。冯杰等 在S-Detect辅助下对46.15% ( 24/52 )的BI-RADS 4类肿物进行假设性降级,显著减低了 活检率及假阳性率，且漏诊率无明显增加。
WANG等采用S-Detect分析43个BI-RADS 4a类乳腺肿物，发现当2个最大垂直切面的 诊断结果均为良性时可将肿物降至3类，且未出现漏诊。由于相关研究样本量偏低，仍需大 样本或多中心的试验证实上述论点。为进一步提升诊断效能，AI辅助多种超声成像模式联合 诊断已开始受到关注，相信随着技术的进步，AI在优化乳腺肿物活检适应证方面将会表达出 自身价值。
6 .小结并非所有研究者均对超声新技术辅助BI-RADS分类降级持肯定态度。KIM等依据SWE最大 硬度值对BI-RADS 4a类小结节(直径42cm )进行降级，诊断特异度得到显著提升，但漏 诊率由0升至3.8%。研发既能提升诊断特异度而又不降低常规超声敏感度的辅助成像技术是 当前研究的重中之重。虽然在常规超声基础上联合多种技术多参数诊断可能具有更好的诊断 效能并提高观察者间一致性和减少假阳性，但其是否具备临床操作可行性尚需探讨。
综上，弹性成像及CEUS均为辅助BI-RADS分类降级的有效方法，弹性成像普及率高、更易 在临床开展；ABVS及AI辅助BI-RADS分类降级的报道较少，但近年AI开展迅速,前景广 阔。采用超声新技术对乳腺肿物BI-RADS分类降级时还应权衡利弊，在漏诊率可接受的前提 下谨慎而行。
来源：王心怡，崔立刚.超声新技术提升乳影像报音和数强系统分类特异度应用进展[J].中国医学影像技术,2021,37(06):9
37-940.