基于2013版BI-RADS术语及关于CEM术语的补充规定探讨CEM与MRI鉴别乳腺良性与恶性病变的价值

作者：郭赛灵; 朱爽爽; 邢伟; 潘靓; 丁玖乐; 俞胜男^*

来源：中华放射学杂志, 2023, 57(07).

• 乳腺肿瘤
• 乳房X线摄影术
• 磁共振成像
• 乳腺影像报告和数据系统

目的基于2013版乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)术语及关于对比增强乳腺X线摄影(CEM)术语的补充规定探讨CEM与MRI鉴别乳腺良性与恶性病变的价值。方法回顾性分析2019年3月至2022年4月苏州大学附属第三医院因乳腺病灶而就诊的83例患者的临床和影像资料。83例患者共100个乳腺病灶, 均为女性, 年龄28～78(49±14)岁, 根据病理结果分为良性病灶50个、恶性病灶50个。采用t检验、χ2检验及Fisher确切概率法比较良性与恶性病灶的临床及CEM、MRI特征差异, 并将差异具有统计学意义的影像学特征纳入多因素logistic回归分析分别建立预测模型。采用受试者操作特征曲线和曲线下面积评估2个预测模型鉴别乳腺良性与恶性病变的效能。曲线下面积的比较采用DeLong检验。结果多因素logistic回归分析显示CEM中伴随征象(OR=9.075, 95%CI 1.430～57.570, P=0.019)、病灶显著性(OR=6.180, 95%CI 2.608～14.646, P<0.001)、肿块边缘(OR=2.193, 95%CI 1.405～3.422, P=0.001)、钙化分布(OR=2.147, 95%CI 1.157～3.986, P=0.015)是鉴别乳腺良性与恶性病灶的独立预测因子, 并以此构建CEM预测模型。MRI中时间-信号强度曲线(OR=9.230, 95%CI 3.178～26.805, P<0.001)、伴随征象(OR=5.289, 95%CI 1.343～20.831, P=0.017)、肿块边缘(OR=2.192, 95%CI 1.336～3.597, P=0.002)是鉴别乳腺病灶良性与恶性的独立预测因子, 并以此构建MRI预测模型。CEM、MRI预测模型鉴别乳腺良性与恶性病灶的曲线下面积分别为0.947、0.930, 差异无统计学意义(Z=0.68, P=0.494)。结论基于2013版BI-RADS术语及关于CEM术语的补充规定得出CEM、MRI两种检查技术鉴别乳腺良性与恶性病灶的诊断效能相当。

• 单位
  苏州大学附属第三医院