多模态MRI影像对乳腺黏液癌不同病理组织分级及Ki-67表达的预测研究

作者：陈永毅; 刘威; 曾旭文^*

来源：中国医学装备, 2020, 17(11): 14-17.

• 磁共振影像(MRI)
• 乳腺黏液癌(MBC)
• 病理组织分级
• Ki-67抗原
• 预测

目的:探讨多模态磁共振成像(MRI)影像对乳腺黏液癌(MBC)不同病理组织分级,并对肿瘤标志物Ki-67的表达进行预测研究。方法:参考美国放射学院乳腺影像学报告和数据系统(ACR BI-RADS)对乳腺病变的分级标准,对选取在医院就诊且超声诊断为3级(BI-RADS 3)及以上的120例乳腺粘液癌患者,均使用动态增强磁共振(DCE-MRI)和扩散加权成像(DWI)的多模态MRI影像技术进行检测,记录乳腺病灶MRI传统定量指标中表观弥散系数(ADC)和初始强化率(IER);绘制受试者工作特征(ROC)曲线,分析DCE-MRI和DWI序列ROC曲线下面积(AUC)、灵敏度和特异度;提取DCE-MRI病灶区域5个增强后序列(S1～S5)影像蒙片,收集并分析增强后S1～S5序列纹理特征、统计特征和形态特征的病理报告,察看每例患者的MBC组织学分级情况,并通过免疫组化检测出病理标本相对应的Ki-67阳性细胞的百分比,对提取的S0、S2、S5及ADC的图像不同序列的影像特征进行单变量回归分析和多变量回归分析,利用多分类器模型融合预测Ki-67表达和组织学分级的能力。结果:MBC患者组织样本中Ki-67表达与雌激素受体(PR)、绝经情况和年龄均无统计学意义;多模态MRI组织学分级比较中,Ⅱ级与Ⅲ级MBC患者组织标本中Ki-67表达比较差异有统计学意义(x2=2.151,P<0.05)。多变量逻辑回归分析预测分级任务中S2序列最佳,AUC、特异度和灵敏度分别为0.78、0.648和0.935。Ki-67预测表达中,DWI选择Fisher Score算法时具有最佳的AUC值(0.783),Ki-67的预测结果AUC、特异度和灵敏度分别为0.783、0.778和0.722。结论:相对于单一参数的磁共振图像数据,多模态MRI影像联合特征可以提高组织分级和Ki-67表达的预测性能。

• 单位
  广州市红十字会医院