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目的分析乳腺癌患者病灶常规超声(Conventional Ultrasound,US)与实时剪切波弹性成像(real-time Shear Wave Elastrography,SWE)表现与其腋窝淋巴结(Axillary Lymph Node,ALN)转移的关系,评估乳腺癌US与SWE对ALN转移的诊断效能,分析US与SWE声像图特征与TopoⅡ、p53蛋白表达状态的关系,进一步探讨乳腺癌病灶US与SWE的预后评估价值,以提高超声对乳腺癌的临床应用价值。方法根据本研究的纳入和排除标准,从2015年1月至2017年10月就诊于福建医科大学附属协和医院且行乳腺US与SWE检查的乳腺癌患者中筛选出451例(共466个病灶)纳入研究分析。451例乳腺癌中,术前US与SWE检查后行ALN穿刺或切除术且获得病理结果共327例(342个病灶),根据术前ALN常规超声(ALN-US)诊断结果分为2组:ALN-US(-)组:162例(167个病灶)ALN-US(+)组:165例(175个病灶),其中:75例(82个病灶)超声提示可疑转移90例(93个病灶)超声提示转移根据ALN术后病理结果分为2组:ALN(-)组:174例(176个病灶)ALN(+)组:153例(166个病灶)451例乳腺癌中,p53及TopoⅡ表达资料完整共253例(256个病灶):根据p53表达情况分为2组:p53(-)组:117例(119个病灶)p53(+)组:136例(137个病灶)根据TopoⅡ表达情况分为2组:TopoⅡ(-)组:93例(94个病灶)TopoⅡ(+)组:160例(162个病灶)首先单独分析乳腺癌病灶的各个US征象、SWE定性征象、SWE定量参数与乳腺癌ALN术后病理结果的关系,再将分析结果中具有统计学意义的指标一起纳入二分类Logistic回归分析,建立乳腺癌病灶US与SWE共同评估乳腺癌ALN转移的回归模型,并将该模型与ALN-US进行联合,比较各种方法评估ALN转移的诊断效能指标:受试者工作特征(Receiver Operating Characteristic,ROC)曲线下面积(Area Under Curve,AUC)、灵敏度、特异度及符合率;分别比较p53(-)组与p53(+)组、TopoⅡ(-)组与TopoⅡ(+)组乳腺癌病灶的各个US征象检出率、SWE定性征象检出率、SWE定量弹性模量值高低,分析它们与p53、TopoⅡ表达水平的相关性,以进一步探讨US与SWE在乳腺癌预后评估中的应用价值。结果1.TopoⅡ(+)组病灶最大径平均值(2.59±1.13)cm大于TopoⅡ(-)组(2.43±1.25)cm,差异有统计学意义(P<0.05),相关系数r=0.135,P=0.030,说明病灶最大径与TopoⅡ表达呈正相关。2.与US表现为形态规则、边界清晰、无高回声晕、后方回声无改变或增强的病灶比较,形态不规则、边界模糊、周边见高回声晕、后方回声衰减的病灶ALN转移的发生率更高,差异有统计学意义(均P<0.05)。3.相比于SWE定性征象表现为无硬环征、黑洞征、图像模式1-3、Ecol深蓝色或浅蓝色或绿色或橘色、Ehomo分布均匀的病灶,有硬环征、黑洞征、图像模式4、Ecol红色、Ehomo分布不均匀的病灶ALN转移发生率更高,差异有统计学意义(均P<0.05)。4.对于SWE定量参数Emax值、Emean值、SD值及Eratio值而言,ALN+组均高于ALN-组,差异有统计学意义(均P<0.05)。5.乳腺癌病灶US、SWE进行Logistic回归结果显示,形态、边界、周围有无高回声晕、图像模式、Emax、Emean、Eratio这7个指标进入ALN模型组建,ALN模型诊断ALN转移的AUC为0.706,最佳诊断界值为0.4885,灵敏度为74.7%,特异度为58.0%。6.ALN模型的AUC显著大于7个独立指标的AUC(均P<0.05)。ALN模型与ALN-US检查的各项诊断指标比较差异均无统计学意义(均P>0.05),不能认为二者的诊断效能存在差别。7.ALN模型+ALN-US的AUC与ALN-US、Emax+ALN-US相比,均有提高(均P<0.05);ALN模型+ALN-US的灵敏度与Emax+ALN-US相比有所提高(P<0.05),但比ALN-US、13项指标+ALN-US、周围高回声晕+ALN-US有所减低(P<0.05);ALN模型+ALN-US的特异度、符合率较其他方法相比,均有所提高(均P<0.05)。8.p53(+)组乳腺癌病灶的SWE定量参数Emax极差小于p53(-)组,差异有统计学意义(P<0.05),Emax极差与p53表达的相关系数为r=-0.196,P=0.023。9.TopoⅡ(+)组乳腺癌病灶US征象中后方回声衰减检出率低于TopoⅡ(-)组,差异有统计学意义(P<0.05),相关系数r=-0.135,P=0.031。结论1.乳腺癌病灶US征象中的形态不规则、边界模糊、周围见高回声晕、后方回声衰减对于预测ALN转移具有重要价值。2.乳腺癌病灶SWE定性征象中的硬环征、黑洞征、图像模式、Ecol、Ehomo可为预测ALN转移提供重要参考依据。3.乳腺癌病灶的SWE定量参数中,Emax、Emean、SD、Eratio均值对ALN转移的预测具有重要价值。4.ALN模型对乳腺癌ALN转移具有较好的临床诊断效能,虽然并不优于ALN-US。但二者联合方式与其他各联合诊断方式比较,对ALN转移的诊断效能更高,更有助于临床对乳腺癌的术前分期及预后评估。5.乳腺癌SWE定量参数中的Emax极差大小与p53的表达呈负相关,Emax极差可能在一定程度上反映乳腺癌p53表达情况。6.乳腺癌US征象中,病灶的超声测值与TopoⅡ表达水平呈正相关,后方回声衰减与TopoⅡ表达呈负相关,二者可能在一定程度上反映乳腺癌TopoⅡ表达情况。