乳腺癌影像学检查方法比较及进展

乳腺癌影像学检查方法比较及进展

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1、乳腺癌影像学检查方法比较及进展【摘要】乳腺癌是一种严重危害人类妇女健康的恶性肿瘤,近50年来其发病率在全球呈逐年上升的趋势,我国乳腺癌的发病率已跃居女性恶性肿瘤的首位,且其发病率渐趋年轻化,严重威胁着广大妇女的身心健康及生命。本综述将对乳腺钼靶X线摄影、B超、CT、MRI及核素显像检查方法的特点及进展作一综述,并对常用的各种方法进行比较。【关键词】乳腺癌钼靶B超CTMRI核素乳腺癌是一种严重危害人类妇女健康的恶性肿瘤,近50年来其发病率在全球呈逐年上升的趋势,我国乳腺癌的发病率已跃居女性恶性肿瘤的首位,且其发病率渐趋年轻化,严重威胁着广大妇女的身心健康

2、及生命。乳腺癌治疗后生存率高,10年相关生存率0期为95%,Ⅰ期为88%,Ⅱ期为66%,Ⅲ期为16%,Ⅳ期为7%。早期发现、早期诊断、早期治疗是降低乳腺癌患者死亡率、改善预后的关键,决定因素是早期检出。随着生活水平及健康意识的提高,人们对安全、有效而无创/微创性诊断的需求亦不断提高。1乳腺钼靶X线摄影10乳腺钼靶X线摄影具有简单、方便、费用低及无创伤性等特点,是传统的乳腺癌检查方法之一,现已成为乳腺癌普查的首选影像方法。乳腺钼靶X线摄影的一个重要作用是能够发现无症状患者或临床触诊阴性的肿瘤,尤其对后者,乳腺X线摄影可在它发展成为触诊阳性的肿块之前两年显

3、示病变[1]。对乳腺内钙化的显示较其他检查方法敏感。资料显示[2]在无症状患者,乳腺钼靶X线摄影发现的乳腺癌是体检发现乳腺癌的两倍。对临床上可触及肿块的病例,乳腺钼靶X线摄影通过显示肿块的大小、数目、位置、密度、边缘、形态、有无钙化及钙化的形态、大小、数目、分布以及周边晕环、皮肤改变等提供定位及定性征象,来帮助判断病变的性质。其存在的局限性为:(1)患者乳腺腺体丰富时与病变重叠,不能显示病变全貌,甚至可为假阴性;(2)对于接近胸壁和致密型乳腺的小癌灶易于漏诊;(3)有时不能提供明确的定性诊断。10钼靶X线片中乳腺癌的特征表现[3]是小于临床测量的肿块、

4、局限性致密浸润、毛刺及恶性钙化等。钼靶X线摄片对恶性钙化的检出最具优势,检出率约30%~50%,是诊断乳腺癌的重要手段。常见恶性钙化形式为:(1)孤立丛状微小钙化,直径0.5mm以下,每平方厘米内超过5枚;(2)成群无法计数的微小钙化或大小不等的钙化,但以微小钙化为主且密集分布于某一区域;(3)小线虫状、泥沙或针尖状、线样/分支状钙化;(4)病变区内及其附近同时发现钙化,或仅在病变区边缘发现钙化;(5)沿乳导管方向密集分布的钙化等。有资料报告,5~10枚/cm3以上钙化灶聚集癌的可能性很大,单纯簇状钙化是乳腺癌早期的或惟一的重要征象。数字乳腺摄影[4]

5、动态范围宽,对比分辨率高,能对图像进行多种变换,特别适合乳腺组织的检查,可更早发现病变。数字乳腺摄影有助于计算机辅助诊断、多分辨率小波分析能准确检出微小钙化灶,提高判定乳腺癌的可靠性。数字乳腺摄影能将图像资料以数字形式传送,能满足远程会诊需要。2超声成像10超声技术应用于乳腺癌诊断始于20世纪50年代。超声检查无创、快捷、重复性强,能清楚地显示乳房各层软组织及其内肿块的形态、内部结构及相邻组织的改变。乳腺超声虽然对触诊阴性的乳腺癌敏感性较低,难以检出小的肿瘤,不能发现微小钙化,但它能精确鉴别囊、实性病变,准确性高达96%~100%的独特优势被公认。并且

6、能提供致密型乳腺的诊断信息以及没有电离辐射的优点,是乳腺影像诊断的次选方法。20世纪90年代的彩色多普勒超声、三维超声及声学造影等的应用,使对早期乳腺癌的诊断及鉴别诊断产生革命性的飞跃。彩色多普勒血流显像(CDFI)的应用,可以发现肿瘤内异常血流信号,并通过频谱分析乳腺肿块内及其周围的血管数目、分布情况、血流速度、血流定量和穿入型血管等以鉴别乳腺肿块的良恶性。超声对乳腺恶性肿块的诊断符合率为93.3%[5]。Sehgal等[6〗用能量多普勒超声研究乳腺肿块的血流分布,表明恶性肿瘤的血流要比良性者多14%~54%,比周围组织多5.0倍。Raza等观察乳腺

7、癌患者25例,其中17例有穿入型血管,以穿入型血管为指征作为乳腺癌诊断标准,能量多普勒血流显像诊断敏感度为68%,特异度为95%,阳性预测值为88%。乳腺新生血管与患者年龄、体内激素水平有关[7〗。三维超声成像是利用计算机将一系列一定规律采集的二维图像信息进行重建,弥补了二维图像的不足,它将为乳腺癌诊断提供一个更加准确、可靠的方法。其敏感性为95%,特异性为97%,准确性为98%[8]。但目前在推广应用上仍存在一定的距离。3CT检查3.1CT平扫及增强检查CT扫描检查乳腺癌的原理与X线摄影相仿,取决于病变对X线的吸收量。其横断面薄层扫描,没有重叠干扰,

8、能发现致密型乳腺中的病灶,能可靠鉴别实性、囊性、脂肪肿块,准确显示病灶的形态、大小、边缘及部位

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