乳腺局灶性良恶性病变的超声诊断价值分析
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参见附件。
【摘要】目的:探讨乳腺局灶性良性病变与恶性病变的超声弹性诊断价值，以供临床参考。方法:回顾性分析我院2009年1月~2010年9月收治的47例乳腺局灶性良性病变的患者资料，与同期18例乳腺局灶性恶性病变的患者资料，总结两组患者的超声弹性检查特点。结果:经过病理证实，良性病变患者的病理符合率为97.87%(46/47)；恶性病变患者的符合率为88.89%(16/18)，其中弹性成像评分在1~2分主要为良性病灶，4~5分主要为恶性病灶。结论:采用超声弹性诊断乳腺局灶性病变具有一定的临床价值，医生要根据患者的实际情况，结合其他诊断方法对患者进行综合判断。
【关键词】乳腺；局灶性病变；超声诊断；超声弹性诊断
【中图分类号】R211.02 【文献标识码】B【文章编号】1005-0515(2011)08-0236-02
乳腺癌是临床较为常见的一种疾病，其严重威胁女性的生理健康，并给女性心理带来了巨大的影响。而早期对乳腺疾病进行诊断，判断患者的肿物的良性或恶性，是临床治疗的基础[1]。近年来，采用超声弹性诊断在对乳腺局灶性病变的应用中，已经日趋广泛，其能够很好地判断乳腺的良性或恶性情况，我院为分析次方法的价值，先对65例患者资料进行了回顾性分析，先报告如下
1 资料与方法
1.1 一般资料:
回顾性分析我院2009年1月~2010年9月收治的47例乳腺局灶性良性病变的患者资料，与同期18例乳腺局灶性恶性病变的患者资料，所有患者均经过病理证实，且均进行了超声弹性成像检查。47例良性病变患者年龄在22~74岁之间，平均(39.78±9.75)岁，患者均为女性。肿块直径在0.29~12.87cm之间，平均(2.03±0.88)cm。18例恶性病变患者均为女性，患者年龄在28~72岁之间，平均(42.55±9.44)岁，患者肿块直径在0.31~12.41cm之间，平均(2.34±0.57)cm。
1.2 方法:
仪器使用西门子超声诊断仪(Acuson Antares)，采用VFX13-5超声诊断高频探头。对患者使用二维超声进行乳腺病灶的检查，并从多个切面观察肿块的部位、形态、大小、边界情况和回声情况。同时使用彩色多普勒对肿块内部和肿块边缘的血流信号进行检查。检查后切换为弹性成像检查模式。嘱患者呼吸维持平稳，并对肿块最大切面进行固定[2]，观察肿块的二维图像和弹性图像，进而判断病灶和病灶周围组织应变程度的相对值，测定病灶直径、面积等。
1.3 弹性图像硬度分级:
采用弹性图像中的彩色编码对组织弹性应变情况进行分级，其中绿色为组织的平均的硬度，红色与黄色均表示硬度大于组织的平均硬度。紫色和蓝色表示硬度小于平均硬度。分级为1级-紫色，2级-蓝色，3级-绿色，4级-黄色，5级-红色。
1.4 数据处理:
将本次试验所得数据录入SPSS14.0软件进行统计学分析，组间对比采用χ2检验。当p<0.05为差异有统计学意义。
2 结果
经过病理证实，良性病变患者的病理符合率为97.87%(46/47)；恶性病变患者的符合率为88.89%(16/18)，其中弹性成像评分在1~3分主要为良性病灶，4~5分主要为恶性病灶。经统计学分析，p<0.05，差异有统计学意义。见表1
3 讨论
随着人们生活水平的提高，女性对乳腺癌的重视程度也越来越高，如何在早期诊断乳腺癌，并明确判断乳腺肿物的良恶性，是临床工作的重点。采用常规超声，是使用假设的声束通过在介质中进行直线传播，进而通过介质的衰减情况进行成像[3]，但是，声像图会出现有各种失真情况，造成临床的误诊和漏诊。
采用超声弹性成像技术是临床的新技术，其能够沿着探头轴向对组织进行压缩，进而取得组织内部位移的分布情况，推算出其应变分布和弹性系数[4]，通过灰阶或者彩色条码进行成像。也就是说，采用超声弹性成像，能有效地显示出局部病灶组织的硬度。
一般弹性系数最小的为脂肪组织，随后为乳腺，乳腺出现纤维化后，其弹性系数会有所增加，如为癌症，其弹性系数会进一步增加。而弹性系数越大，其组织硬度也越大。通过此方法，有效避免了通过触诊对患者病变组织硬度的主观判断。
图1 纤维腺瘤显像
图2 浸润性导管癌显像
通过我院的本次试验发现，采用超声弹性技术，能够很好地判断患者的病变情况，其中良性病变多为1~2级，而恶性病变多为4~5级。而3级的患者在良性和恶性病变组织中均有比例差异不大。此外，1例假阳性患者可能为病变组织出现了钙化，并有胶原化的组织。而2例假阴性可能为病灶中有出血或坏死。
总之，采用超声弹性技术对乳腺局灶性病变进行良恶性鉴别具有较大的临床价值，其能够辅助医生对组织情况进行判断，但是单独使用此方法仍具有一定的局限性，其特异性不高，需要医生结合患者的多种辅助检查结果进行合理判断。
参考文献
[1] Sauerbrei,W,Madjar,H,Prompeler,HJ et al. Differentiation of benign and m alignant breast tumors by logistic regression and a classification tree using Doppler flow signals ......
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