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目前,乳腺癌是女性最常见的癌症之一,也是女性癌症相关死亡的主要原因(占女性癌症死亡总数的25%)。数字化乳腺钼靶(DM)和数字化乳腺断层扫描(DBT)已广泛用于乳腺癌的筛查和诊断,可以降低乳腺癌的死亡率,并改善预后。根据乳腺成像-报告和数据系统(BI-RADS),第4类涵盖了广泛的恶性可能性,从2到95%不等,又进一步细分为4A、4B和4C。然而,4A类病变的恶性风险很低(只有2%到10%),而且这些病变大多是良性的,因此导致了很多不必要的活检。
传统上,动态对比增强MRI(DCE-MRI)是检测乳腺癌最敏感的检查。然而,MRI的成本很高、检查时间较长,无法在临床广泛应用。对比增强乳钼靶腺成像(CEM)是近年来开发的一种新的影像学技术,可以评估与乳腺癌相关的形态和血管生成。以前的研究表明,CEM在诊断乳腺癌方面具有与MRI相当的诊断性能,甚至具有更高的特异性。
然而到目前为止,还没有专门针对CEM的BI-RADS词典。Kaiser评分(KS)是一个由机器学习得出的结合了MRI BI-RADS特征的临床决策规则,可对增强的病变进行诊断评分以表明恶性的可能性。KS值从1到11不等,大于4分的需要进行活检。
近日,发表在European Radiology杂志的一项研究探讨了CEM结合KS在DBT BI-RADS 4A类病变中的诊断性能,为减少不必要的乳腺活检提供了技术支持。
本项回顾性研究评估了2019年6月-2021年6月的106名患者的109个DBT BI-RADS 4A类病变。对于CEM上没有增强的病变,将其降级为BI-RADS 3;对于有增强的病变,要求读者参照KS对乳腺MRI的所有增强病变进行分类。使用受试者工作特性(ROC)曲线分析来评估诊断性能。两名读者对所有病例进行评分,并通过Cohen's kappa系数评估读者间的一致性。
共有95个良性病变和14个恶性病变。用曲线下面积(AUC)表示CEM结合KS的准确性,AUC在0.880和0.906之间。使用KS提高了性能,相对于单一的BI-RADS或US有明显的统计学差异(P < 0.001)。使用KS的CEM比使用BI-RADS或US的CEM具有更高的特异性(p < 0.001),而在敏感性方面没有差异(p > 0.05)。CEM结合KS可避免95个良性病变中的72(75.8%)至78(82.1%)个不必要的良性活检,这些良性病变以前被DBT归类为BI-RADS 4A。KS的读片人之间的一致性很高(kappa:0.727)。
图 一位53岁的患者,DBT上显示肿块(a),被列为BI-RADS 4A。CEM(b,c早期和晚期的重组图像)显示一个环形的肿块,内部异质性强化,表现为持续的曲线,对应的KS为1。组织病理学显示为纤维腺瘤
本研究表明,CEM结合KS可用于DBT BI-RADS 4A病变的再分类,为减少不必要的良性活检提供了证据支持。
原文出处:
Xiaocui Rong,Yihe Kang,Jing Xue,et al.Value of contrast-enhanced mammography combined with the Kaiser score for clinical decision-making regarding tomosynthesis BI-RADS 4A lesions.DOI:10.1007/s00330-022-08810-7.
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