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目的:本课题选取全数字化乳腺摄影(full-field digital mammography,FFDM)表现为非肿块型微钙化并评估为BI-RADS 4-5类的病灶,通过研究分析所有病灶的FFDM及动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)影像学的表现特点,以病理结果为金标准,对比两种方法的诊断效能,旨在提高乳腺非肿块型微钙化病变的诊断符合率,从而协助临床医生制定合理的诊疗方案。方法:回顾性分析承德市中心医院影像中心2017年1月至2019年8月经FFDM检查检出的非肿块型微钙化病灶并评估为BI-RADS 4-5类有148例患者,总共152个病灶,所有患者术前、穿刺前均行双侧乳腺DCE-MRI扫描,所有病灶均有病理结果。由2位有乳腺诊断经验的副高及以上的诊断医生在不知病理结果的情况下,参照美国放射学会(American college of radiology,ACR)2013年制定的第五版乳腺影像报告和数据系统(Breast imaging and reporting data system,BI-RADS)标准,分别对FFDM及DCE-MRI图像进行分析、评估及分类,意见不同时则协商达成一致意见。对FFDM图像分类主要通过微钙化的形态、分布及是否伴有结构扭曲、局灶不对称致密影方面进行分析;对DCE-MRI图像分类主要通过病变的形态学表现、内部强化特征及时间-信号强度曲线(TIC)类型方面进行分析。利用SPSS25.0、Medcalc15.2.2软件进行统计学分析:(1)分析FFDM、DCE-MRI的影像学特征与良恶性之间的关系;(2)绘制两种诊断方法的接受者工作特征曲线(receiver operator characteristic curve,ROC),利用最大约登指数寻找最佳诊断阈值,作为判断两种诊断方法对乳腺病灶BI-RADS分类的良恶性界限;(3)以病理结果为金标准,应用χ2检验或Fisher精确检验比较两种诊断方法对不同BI-RADS分类的敏感度、特异度、阳性预测值(positive predictive valve,PPV)、阴性预测值(negative predictive value,NPV)、准确度;(4)采用Z检验比较两种诊断方法对不同BI-RADS分类的ROC曲线下面积(area under curve,AUC),置信区间(CI,confidence interval)为95%;以P<0.05为差异有统计学意义。结果:1 FFDM的影像学特征与病理良恶性对照(1)FFDM影像学特征如微钙化形态、分布、是否伴有结构扭曲或局灶不对称致密影与病变良恶性之间差异存在统计学意义(χ2值分别为40.232、36.047、13.761,P值均为0.000<0.05)。2 DCE-MRI的影像学特征与病理良恶性对照(1)无强化、点状强化、肿块样强化、非肿块样强化PPV分别为0、22.2%、86.7%、28.6%,病变强化类型与良恶性之间存在统计学差异(P=0.000<0.05);(2)总共152个病灶,4个病灶无强化,148个病灶有强化,148个强化病灶中恶性90个、良性58个,绘制时间-信号强度曲线(TIC),渐增型、平台型、流出型的PPV分别为16.7%、71.4%、95.0%,TIC曲线类型与病变良恶性之间差异存在统计学意义(χ2值为74.608,P值为0.000<0.05)。3绘制两种诊断方法的ROC曲线获得最佳诊断阈值以病理结果为金标准,分别计算出FFDM及DCE-MRI诊断乳腺良恶性不同BI-RADS诊断截点的敏感度、特异度及约登指数,以敏感度为纵坐标,1-特异度为横坐标,绘制两种诊断方法的BI-RADS分类诊断乳腺病灶ROC曲线。以ROC曲线中最靠近左上角的诊断截点(此时约登指数为最大)为最佳诊断阈值,得出两种诊断方法最佳诊断阈值均为4b。4对于FFDM检出乳腺BI-RADS 4-5类非肿块型微钙化病灶,两种方法的诊断效能比较(1)FFDM诊断病灶的敏感度、特异度、PPV、NPV、准确度分别为86.7%、53.2%、72.9%、73.3%、73.0%,DCE-MRI诊断病灶的敏感度、特异度、PPV、NPV、准确度分别为93.3%、83.9%、89.4%、89.7%、89.5%。DCE-MRI诊断病灶的敏感度、特异度、PPV、NPV、准确度均高于FFDM,两者的敏感度之间差异无统计学意义(χ2值为2.222,P值为0.136>0.05),但两者的特异度、PPV、NPV、准确度之间差异均有统计学意义(χ2值分别为13.503、8.674、4.681、13.495,P值均<0.05);(2)FFDM及DCE-MRI诊断方法的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.752、0.907,两者AUC之间差异有统计学意义(Z值为4.068,P<0.0001,95%CI为0.0804～0.230)。5对于FFDM检出乳腺BI-RADS 4类非肿块型微钙化病灶,两种方法的诊断效能比较(1)FFDM诊断病灶的敏感度、特异度、PPV、NPV、准确度分别为82.4%、57.9%、70.0%、73.3%、71.2%,DCE-MRI诊断病灶的敏感度、特异度、PPV、NPV、准确度分别为92.6%、86.0%、88.7%、90.7%、89.6%。DCE-MRI诊断病灶的敏感度、特异度、PPV、NPV、准确度均高于FFDM,两者的敏感度之间差异无统计学意义(χ2值为3.294,P值为0.070>0.05),但两者的特异度、PPV、NPV、准确度之间差异均有统计学意义(χ2值分别为11.122、7.903、5.229、13.428,P值均<0.05);(2)FFDM、DCE-MRI诊断方法的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.745、0.899,两者AUC之间差异有统计学意义(Z值为3.796,P值为0.0001<0.05,95%CI为0.0745～0.234)。6对于FFDM检出乳腺BI-RADS 5类非肿块型微钙化病灶,两种方法的诊断效能比较FFDM诊断病灶的敏感度、特异度、PPV、NPV、准确度分别为100.0%、0、81.5%、0、81.5%,DCE-MRI诊断病灶的敏感度、特异度、PPV、NPV、准确度分别为95.5%、60.0%、91.3%、75.0%、88.9%,虽然DCE-MRI诊断病灶的特异度、PPV、NPV、准确度均高于FFDM,但两者的敏感度、特异度、PPV、准确度之间差异均无统计学意义(P值均>0.05)。结论:1 FFDM的影像学特征(如微钙化形态、分布、是否伴有结构扭曲、局灶不对称致密影)及DCE-MRI影像学特征(如形态学、内部强化特征、TIC曲线)对病灶的良恶性鉴别有一定的价值。2 FFDM、DCE-MRI两种诊断方法的最佳诊断阈值均为4b,即判定乳腺病灶BI-RADS 4b类及其以上为恶性,判定乳腺病灶BI-RADS 4b类以下为良性。3对于FFDM检出乳腺BI-RADS 4-5类及BI-RADS 4类非肿块型微钙化病灶,DCE-MRI的敏感度无明显提高,但特异度、PPV、NPV、准确度有明显提高;对于FFDM检出乳腺BI-RADS 5类非肿块型微钙化病灶,DCE-MRI较FFDM比较对病灶的定性诊断无明显优势。