专栏名称: 放射学实践
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RSNA2019乳腺影像学

放射学实践  · 公众号  · 医学  · 2020-03-03 12:24

正文

摘要 2019年R SNA 关于乳腺影像学方面的研究热点和重点主要包括以下几个方面:( 1)人工智能与影像组学在乳腺病变中的应用;(2)乳腺 PET - CT/MRI 方面的研究;( 3)新技术的开发与讨论;(4)腋窝淋巴结、癌症预后及新辅助化疗反应的研究。


乳腺 X线检查

1. 钼靶

钼靶作为乳腺筛查工具,广泛应用于临床。人工智能( A I )是钼靶相关研究的热点内容。 Ha 等针对深度学习( DL)图像重建进行研究,证实了使用新DL算法进行图像重建能明显降低钼靶的辐射剂量。 Burnside 等开发了基于乳腺钼靶预测微钙化的 AI算法。 Marasinou 等利用机器学习量化微钙化的分布和形态以提高乳腺癌的预测。 Mutasa 等利用 卷积神经网络 CNN 算法成功鉴别乳腺钼靶中的单纯 乳腺导管内不典型增生( ADH) 乳腺导管原位癌( DCIS) Gastounioti 等证实 DL获得的乳腺钼靶表型可显示乳腺实质结构的种族差异。 Lee 等、 Watanabe等及Mark等再次证实了AI对临床实践的指导作用及巨大潜力。Kim等证实使用AI筛查钼靶时,可提高检出率并减少假阳性率。 Nam 等证实了 DIB-MMG 作为从钼靶影像中得到的标志物,可在术前评估肿瘤浸润性,且 Kim等通过实验表示D IB - MMG 可作为早期诊断乳腺癌的有效诊断工具。 Dembrower 等使用开发的 A I 算法,进行乳腺钼靶癌症的检测和风险评估。

钼靶还可进行乳腺密度的评估。 Rhodes 等对美国女性关于乳腺密度的认知进行调查,证实了乳腺密度的重要性。而 Kim等建立了可量化乳腺密度的DL模型,对131468张乳腺钼靶影像进行分析,证实该模型可指导临床医生的工作。 Melissa 等研究证实,隆胸女性的推移植入物的平均腺体量通常高于全植入物的平均腺体量。

2. 数字化乳腺断层摄影

数字化乳腺断层摄影( D BT )是一种准三维成像技术,其诊断准确性高于钼靶,可以提高乳腺癌的检出率,减少误检率。因为其广为人知的优势, D BT 正迅速成为美国和世界各地的标准诊断方法。 Sona等在大型学术肿瘤中心进行的D BT 研究证实, D BT 可显著降低召回率,同时保持癌症检出率和阳性预测值。自 D BT 诞生以来,最佳角度的讨论一直是热点。 Plaunova 等初步研究比较了两种具有不同角度范围的 D BT 系统,研究结果表明广角 D BT 比窄角 D BT 更容易显示肿块型病灶和结构扭曲,同时能够减少召回率和假阳性,通过较少的成像更快速地诊断病变。而窄角 D BT 能较好地显示钙化灶。 对于 D BT 而言,庞杂的图像数据给放射科医生带来了较重的负担,使医生的阅片效率显著降低,为此, Doganay 等建立了一种 DL模型,该模型可对D BT 图像进行预读片,有效识别出 D BT 图像中的可能诊断,减轻医生负担。同时, Gilboa等也开发了一种正常与未定的二分类器,其研究结果证明了 AI 在减少医生工作量方面的潜力。 Lee等研究了基于DL技术从D BT 数据中获取的 D IB-DBT ,结果表明 D IB-DBT 可实际用作 D BT 中乳腺癌筛查的有效诊断支持工具。 Son等可通过从D BT 中提取的影像学特征来预测乳腺癌的分子亚型。如今, DBT 引导的真空辅助乳腺活检也是热点问题。 Wang等通过研究表明,与常规立体定向真空辅助活检相比,D BT 引导的真空辅助活检可以活检更多的非钙化病变,因为它不仅可以靶向钼靶上检测的钙化病变,还可以靶向仅在 D BT 上可见的非钙化病变。

3. 对比增强乳腺 X线成像

对比增强乳腺 X线成像(C ESM )有助于识别标准乳腺 X线成像中的不确定结果。 Amanda 等对 63名患者共105个被评为B IRADS 4 / 5的病灶进行C ESM 检查及活检,结果表明 C ESM 中不强化病灶预示着较好的病理结果,证实 C ESM 可确切地将一些可疑病灶降为 B IRADS 3,同时提高了潜在恶性病变的检出率。有人提出C ESM 可替代 M RI 作为乳腺癌筛查和分期的方法,因此 C ESM M RI 的比较研究方面,也有较多成果。 Schrading 等通过对 53名M RI 发现 B IRADS 4级病灶的女性患者进行分析,结果未能证实C ESM 的高敏感性和特异性。 Maria等对C ESM M RI 的影像组学分析潜力进行研究,证明 C ESM 在激素受体状态和等级方面与 M RI 具有相似的准确度。 Hwang 等通过实验表明 C ESM D CIS 特别是非钙化 D CIS 的检测能力与 M RI 相似。 Bernardi 等通过实验表明, C ESM 尽管在评估治疗完全缓解时显示出一些局限性 ,但是其在新辅助化疗评估肿瘤大小和治疗应答方面与M RI 相似。

B icchierai 等证实了 C ESM 在术前乳腺癌分期中的高诊断性。 Abdelhameed 等证实了 C ESM 可以准确评估新辅助化疗患者残留病灶的范围,在三阴性乳腺癌和 H ER2 高表达乳腺癌中 ,C ESM 测量的大小与病理结果的相关性更高。

由上述可知, C ESM 具有很高的临床应用价值,然而 C ESM 需要两次采集,剂量问题是个关键。而 H erk等通过实验证明光谱法与 KES 成像技术均可在维持图像质量的前提下,减少应用剂量。 Clauser等通过实验评估了低剂量对比增强乳腺X线成像(L -CESM )对常规影像学可疑妇女的诊断性能,其结果显示出高敏感性和准确性,同时还具有增加特异性和 阳性预测值 的潜力。


乳腺 C T

乳腺 C T 是一种乳腺检查的手段,但因其射线量大,以及乳腺组织结构对射线极其敏感,导致相关研究一直较少,大部分研究重点在于减少辐射剂量方面。 Fu等的研究结果表明,DL驱动的稀疏视图重建减少辐射剂量是可行的,证实了DL驱动的稀疏视图重建在降低乳腺C T 辐射剂量以使其达到适合乳腺癌筛查水平方面具有潜在可能性。 Park等对低剂量灌注C T 进行研究。他们纳入 257例患者共771 个病灶 ,通过对俯卧位低剂量 C T 灌注进行研究,来预测淋巴结状况、肿瘤等级、肿瘤大小、雌激素受体、孕激素受体、 H ER2 Ki67和癌症分子亚型。该研究结果表明,使用低剂量灌注C T 进行影像组学分析对于预测浸润性乳腺癌的预后生物标志物是一种有效的非侵入性工具。 Hiroshi 等则对 C T 淋巴系统造影术进行了研究。众所周知,术中前哨淋巴结( S LN )活检可能导致手术时间延长或手术治疗方案的改变,因此术前鉴别有无 S LN 转移十分重要。但目前还没有十分有效的检查方法。 Hiroshi等通过计算机辅助分析C T 淋巴系统造影术( C TLG )以研究乳腺癌术前有无 S LN 转移。他们纳入 100例患者,包括45例转移者,55例未转移者,通过支持向量机利用筛选出的6个客观特征进行S LN 的评估。结果显示敏感度为 97.8%(44/45),特异 98.2%(54/55 ), 阳性预测值为 97.8%(44/45),阴性预测值为98.2%(54/55) A UC 0.972。 该研究证实了通过计算机辅助方法分析 C TLG 以预测 SLN 是否转移是可行的。


乳腺超声

1. 常规超声

超声具有无创、快捷等优点,能清楚显示乳腺各层软组织及内部结构,相邻组织的改变,能较好地显示肿块的形态、位置及结构。由于无辐射性,适用于任何年龄女性患者的乳腺检查,可作为 X线的补充检查。 Chorev 等、 Chang 等对乳腺超声进行了研究。他们将超声作为补充性检查加入筛查中,其研究结果均表明补充性超声检查可增加乳腺癌筛查的敏感性和癌症检出率,但降低了活检阳性率。同时 Chorev 等的研究结果还表明在超声基础上,增加临床数据可以提高特异性,减少不必要的活检。 Destounis 等研究补充性乳腺超声对不同危险分级女性的意义。结果表明在一般风险的患者中,乳腺超声可提高癌症检出率,但是检出率低于高风险患者。说明一般风险女性的乳腺筛查方案仍需要不断优化,且超声确实可以作为 X线筛查的有效补充。AI在超声应用方面也展现了较多的成果。Sim等开发了一种基于超声影像组学的分类器并对其进行评估,结果表明该分类器确实可以在超声检查上将叶状肿瘤与纤维腺瘤区分,防止不必要的切除创伤。Berg等通过研究表明基于A I 辅助的 C ADx 能显著提高放射科医生的敏感性和特异性。 Kim 等与 Sooyeon等的研究结果亦证明了计算机辅助定量系统(S -D etect TM )在影像诊断方面的巨大潜力。 Li等的研究证明了超声的影像组学特征具有区分是否有侵略性生物学特征的三阴性乳腺癌的潜力。他们还通过实验表明三阴性乳腺癌的超声变化受转录组分子亚型的影响,并有可能预测预后。

2. 剪切波弹性成像

剪切波弹性成像( SWE )是一种能评估组织硬度的超声技术。 H uang等对 SWE 是否可预测浸润性乳腺癌患者对新辅助化疗的反应进行了一项前瞻性研究,该研究纳入了 90名患者,在化疗活检前对患者进行S WE 检查,并在第 1、2和4次化疗后再次进行S WE 检查,对数据进行处理与分析。结果显示反应组与无反应组之间的 S WE 变异性显著不同。该研究表明在新辅助化疗期间, S WE 可作为浸润性乳腺癌早期肿瘤治疗反应的预测指标。

3. 超声波断层扫描

以往的研究表明,超声波断层扫描( U ST )测量所得的组织声速是一种成像生物标志物,可用于追踪乳腺中的肿瘤变化。 Sak等研究了组织声速与他莫昔芬反应的关系。而Duric则研究了组织声速与新辅助化疗反应的关系。传统评估他莫昔芬治疗反应的检查是钼靶和动态增强M RI ,评估新辅助化疗反应的检查是 P ET 和动态增强 M RI 。多次进行上述检查均有风险,而组织声速能在规避风险的同时达到反应效果的评估。 Duric等还利用U ST 对乳腺硬度进行研究,结果表明使用 U ST 刻画病灶的硬度是可行且准确的。此外, U ST 可测量整个乳腺的组织硬度,这是目前其他超声设备无法实现的功能。

4、透射超声

Malik 等研究了机器学习在透射超声乳腺密度计算中的应用。乳腺 X线高密度是乳腺癌风险预测模型的重要输入指标。目前,乳腺密度评估依赖于二维图像或由二维重建图像构建的三维模型,而这可能无法完全反映乳腺复杂的结构。因此Malik等描述并比较了基于透射超声利用阈值和计算机算法计算乳腺密度的方法,并比较了定量乳腺密度与乳腺X线成像自动计算的乳腺密度。结果显示由透射超声得出的定量乳腺密度与X线乳腺密度明显相关,且证明了基于计算机的定量乳腺密度算法比基于阈值的算法更加稳健,重复性更好。Malik等还介绍了使用透射超声进行乳腺结构3 D 打印的实验,其结果显示透射超声可以生成整个乳腺的图像,还可以按组织类型客观地对其进行分割和颜色编码。这种对 3 D 分割的乳腺组织体积进行单独成像的独特能力为 3 D 打印模型提供了潜在的临床可能性。

5、全乳超声

Philpotts 等提议利用全乳超声( W BUS )作为致密型乳腺女性的乳腺癌筛查补充手段。为证实这一提议, Philpotts等在一家大型学术机构进行实验。实验结果表明在常规乳腺X线断层扫描后,大部分W BUS 检查结果正常,只有小部分患者需要随访或活检。所有 B R 3/4的椭圆形肿块都是良性。在W BUS 补充检查中乳腺癌的检出率很低。 Philpotts还进行了手持式W BUS 筛查致密乳腺组织女性的效率的研究。该研究结果显示 W BUS 具有时间效率,每个案例的扫描时间仅需 12min,由于大多数病例是正常的,不需要重新检查,因此能节省超声科医生时间。

6、自动化乳腺超声系统

自动化乳腺超声系统( A BUS )可以克服操作人员的依赖性。 Jia等对于在钼靶后添加 手持超声( HHUS) ABUS在中国女性乳腺癌诊断工作流程中的临床价值进行了评估和比较。该研究纳入了1266名女性,其中包括323名乳腺癌病例。研究结果显示在钼靶中添加超声检查可以改善乳腺癌的诊断,且与 HHUS 相比, A BUS 的诊断性能明显更好。该结果表明在乳腺致密妇女中,钼靶的敏感性在临床时间中受到限制,添加超声检查,尤其是 A BUS ,可以改善诊断并克服操作员的依赖性。

7、腋窝超声

腋窝淋巴结的浸润对于乳腺癌的适当治疗至关重要。 R otili等的研究证实了腋窝超声(A US )可作为早期乳腺癌术前分期的一种非侵入性、低成本、易于获得和准确的治疗方法。


乳腺 M RI

1. 常规乳腺 M RI

新辅助化疗改变了乳腺癌的管理。新辅助化疗后最好的结果是病例完全缓解,但目前仍没有足够准确的微创方法来诊断,手术仍旧是金标准。 Sutton等对M RI 下活检在诊断新辅助化疗后病理完全缓解中的准确性进行了初步研究。与手术病理相比, M RI 引导的活检在诊断新辅助化疗后的完全缓解方面的准确性非常高。该结果表明, M RI 引导的活检是一种有潜力的微创方法,可准确诊断化疗后的完全缓解。 Michaels 等的研究表明, M RI 引导下穿刺活检诊断的 A DH 需要行手术切除,而其他高危病变更适合进行影像学随访而不是手术切除,特别是在没有合并乳腺癌的情况下。 Ram 等则证实了良性结节在 M RI 引导下活检比 6个月随访M RI 更为合理。上述三项研究均证明了 M RI 引导下活检的重要性。 Dietzel 等的研究结果表明 M RI 联合机器学习和血管自动容积分析可以提高乳腺癌患者的生存预测。 Yu Ji 等在大型乳腺 M RIs 临床数据集中验证诊断性影像组学模型的性能,在该实验中,模型鉴别乳腺良恶性病变的 A UC 0.89,证实了模型在鉴别病变方面具有较好的性能,说明该影像组学方法可能帮助临床医生改善乳腺癌的诊断和治疗。 Truhn 等则利用 DL方法在乳腺M RI 中评估恶行肿瘤,其结果也表明如在更大的数据集上进行培训,该系统诊断性能可能达到专业人员水平,这将大大节省人力资源。

2. D WI

DWI的高b值图像能够更好地显示乳腺恶性肿瘤,但缺点是扫描时间较长且容易产生伪影。 Bickel 等对于合成高 b值图像进行了研究,结果显示与常规b值图像相比,合成高b值图像可提高图像质量和乳腺恶性肿瘤的可见性,同时避免了高b值D WI 扫描的缺点。 Ai等探讨了基于同步多层加速分段读出平面回波成像技术( SMS r s-EPI







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