随着磁共振成像技术和硬件的发展，功能磁共振成像在临床中应用越来越广泛^[1,2]；而扩散加权磁共振成像（diffusion weighted imaging，DWI）是一种快速的技术，可以测量组织内水分子的活动性，从而反映出细胞的微环境；DWI并可用于区分乳腺良性和恶性病变^[3]，浸润性疾病原位分层^[4]，并随着时间的推移可能预测对新辅助治疗的反应并监测其效果^[5]，在文献中可以找到很好的评论。笔者旨在利用磁共振扩散加权成像技术，重点探讨表观扩散系数（apparent diffusion coefficient，ADC）及指数表观扩散系数（exponential apparent diffusion coefficient，eADC）和相对表观扩散系数(relative apparent diffusion coefficient，rADC）在可疑乳腺癌中的诊断和鉴别诊断价值。

1　材料与方法

1.1　研究对象

       回顾性分析我院2012年5月至2014年1月期间行乳腺MRI检查女性患者41例。纳入标准：(1)经过临床检查、钼靶或超声等检查具有乳腺肿块者，且病灶均被分为BI-RADS 4类；(2)入院前未经过任何相关治疗；(3）所有病例均术后病理证实；(4)全部病例均行乳腺MRI常规扫描和DWI扫描。排除标准：病变直径≤2 mm。磁共振检查前所有患者或家属均知情同意并签署知情同意书。

1.2　MRI扫描技术

       采用荷兰PHILIPS Achieva 1.5 T磁共振扫描仪、EBW后处理工作站和4通道乳腺专用相控阵表面线圈。患者取俯卧位，双乳自然悬垂于线圈中。MR扫描包括T1WI/SE横轴位，T2WI/FSE压脂横轴位、矢状位和冠状位，DWI横轴位，动态增强T1高分辨率各向同性容积采集（dyn-enhanced T1 high resolution isotropic volume excitation，THRIVE）和氢质子波谱成像(¹H-magnetic resonance spectroscopy，¹H-MRS）扫描。T1WI扫描参数：TR 350 ms，TE 10 ms，层厚3.0 mm，层间距0.3 mm，视野（FOV) 340 mm×340 mm，矩阵512×512，激励次数2；T2WI扫描参数：TR 2500 ms，TE 70 ms，层厚3.0 mm，层间距0.3 mm，视野（FOV) 340 mm×340 mm，矩阵352×352，激励次数2；DWI采用单次激发平面回波成像（echo planar imaging，EPI）技术，扫描参数：TR和TE均为Shortest，层厚3.0 mm，层间距0.3 mm，FOV 340 mm×340 mm，矩阵240×240，激励次数2，扩散敏感系数为b=0、50、600、800 s/mm²。T1WI dyn-eTHRIVE扫描参数：TR和TE均为Shortest，层厚1.0 mm，FOV 340 mm×340 mm，矩阵1，dyn scans 8，激励次数1；¹H-MRS，采用单体素波谱法（点分辨波谱分析法采集数据），其参数TR 1550 ms，FE 120 ms，采集次数218，翻转角90°。扫描时间4 min 32 s，FOV 20 mm×20 mm×20 mm。

1.3　MRI数据采集和处理

1.3.1　乳腺疾病BI-RADS分类

       纳入病例根据美国放射学会推荐的"乳腺影像报告和数据系统"进行分类；所有图像均在EBW工作站处理，由2名有经验的影像医师（至少1名副主任医师）对其影像资料进行详细分析，分别记录并讨论协商意见一致，做出诊断、分类^[6]。

1.3.2　ADC值分析

       利用EBW后处理工作站，将DWI图像拟合成ADC图，在肿块实性区域内选取感兴趣区（region of interest，ROI)，通过手工或自动绘制圆形感兴趣区，测量尽量避开囊变、坏死或出血区，面积不小于0.2 mm（图1，图2)，同时记录乳腺肿块的ADC值、eADC值，重复三次以上操作，最后取得ADC及eADC均值；同时，在病灶同层面对侧乳房对称正常部分选择参考部分，即选择ROI区，同样方法，取得ADC均值，并分别计算病灶与对照正常侧参考组织之比，rADC值。

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图1  DWI图像拟合成ADC图，在肿块实性区域内选取感兴趣区，选取病变最大层面中心区域，通过手工绘制圆形感兴趣区（面积不小于0.2 mm²）
图2  DWI图像拟合成eADC图，在肿块实性区域内选取感兴趣区，选取病变最大层面中心区域，通过手工绘制圆形感兴趣区（面积不小于0.2 mm²)

1.3.3　统计学处理

       将可疑乳腺癌（或可疑乳腺病灶）按病理结果分为良性和恶性2组，并采用SPSS统计软件进行数据分析，所得ADC、eADC和rADC值以均数±标准差表示，组间两两比较采用t检验；P<0.05其良、恶性差异有统计学意义。同时，分别按ADC值大小（ADC >1.440×10^-3 mm²/s或ADC <1.440× 10^-3 mm²/s）做良、恶性分布情况统计，均以手术病理结果为金标准，分别计算ADC、eADC和rADC值判断良、恶性病变的敏感性、特异性、准确性、阳性预测值以及阴性预测值，从而确定可疑乳腺癌良、恶性。

2　结果

2.1　入组临床资料

       共入组41例，其中良性病变20例，恶性病变21例，年龄26~ 64岁，平均年龄43岁。20例良性中，2例腺脂肪瘤，1例慢性化脓性炎改变，4例纤维腺瘤，6例纤维囊性乳腺病，7例囊性增生；21例恶性中，腺癌5例，浸润性小叶癌7例，浸润性导管癌9例，其中4例伴有腋窝淋巴结转移。

2.2　可疑性乳腺癌ADC、eADC和rADC值分析

       20个良性病变中，在ADC图上表现为高或等信号，eADC呈反相；ADC值分布情况（表1)，从图示直观可以看出，良性病变ADC值略偏高，恶性病变ADC偏低。恶性病变ADC、rADC值低于良性病变，eADC值高于良性病变（表2)，其差异具有统计学意义(P<0.05)。

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表1  良性病变和恶性病变DWI-ADC值分布表

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表2  良性病变和恶性病变ADC、eADC和rADC值(×10^-3 mm²/s，±s)

2.3　统计学处理结果

       以DWI中ADC值<1.440×10^-3 mm²/s作为恶性的评判标准，其敏感度、准确度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为85.7%、70.7%、55.0%、66.7%、78.6%，Kappa=0.712，与病理诊断一致性好。

3　讨论

       自1982年首次将MRI用于乳腺病变的检出至今，磁共振具有无创、无辐射损伤、软组织分辨率高等优势，以及乳腺专用线圈的使用，使乳腺MRI检查具有较大的价值并在临床中广泛的应用。DWI技术是唯一能够检测水分子在活体细胞内、外运动状态的一种磁共振成像方法，采用回波平面成像技术，其信号采集速度快，扫描时间较短，能够检测出与组织的含水量改变有关的形态学和生理学的早期改变^[7]；同时，DWI反映活体组织内水分子的布朗运动，ADC图及eADC图能消除T2穿透效应的影响，故常被作为水分子扩散变化的定量指标，用来测定活体组织内水分子扩散的变化；又ADC值及eADC值除受b值的影响外，还会受到肢体运动、微循环灌注、血管搏动及呼吸运动等影响，为消除个体因素的影响，增加不同个体间的可比性，故采用rADC值作为研究指标^[8]。

3.1　表观扩散系数和指数表观扩散系数

       扩散加权技术反映了活体组织内水分子的扩散能力；ADC值表示水分子在组织内的扩散能力，其与组织内细胞密度、细胞外间隙、生物膜通透性及大分子物质的吸附作用相关；而eADC值表示组织扩散自由。由组织含水量丰富或者细胞疏松、微循环灌注水平高、细胞外间隙大时，扩散受限程度轻，在DWI图上表现为低信号，即ADC值增大，eADC值减小；而细胞致密，细胞外间隙减小，细胞膜的限制作用和大分子物质的吸附作用，其良性病变不同程度地阻止了恶性肿瘤内水分子的有效运动，即限制了水分子的扩散，在DWI上表现为高信号，即ADC值减小，eADC值增大；故ADC值的明显差异为乳腺疾病的诊断与鉴别诊断提供了有价值的依据^[9]。据文献报道，根据ADC的测量结果和病变的外观，将扩散水平分类为：非常低、低、中、高和非常高，又基于最新研究荟萃分析相应ADC范围，这些研究评估了DWI对良性和恶性病变的分化程度^[10]。

       本研究41例乳腺疾病中，其恶性病变ADC值低于良性病变，eADC值则高于良性病变，从ADC值分布图上可以直观分析；与文献报道结果一致^[11]。故应用ADC值及eADC值来界定病灶良恶性具有真实而可靠的价值。

3.2　相对表观扩散系数

       国内相关文献提出在乳腺病变诊断中应用rADC值作为良、恶性病变的指标，应用rADC诊断指标对乳腺病变诊断准确性高于ADC值^[12]；部分文献报道，rADC可能会比绝对ADC值更为准确^[13]，但也可能受到其他因素的干扰，还需要大批样本进一步研究。

       本研究中，乳腺rADC的参考组织选择其病灶对侧、相对称位置正常腺体，差异有统计学意义(P<0.05)；故本研究认为rADC有助于提高ADC值诊断的准确性。

3.3　MRI结合扩散加权成像技术的联合应用

       MRI常规扫描技术结合DWI技术，再结合ADC、eADC和rADC值定量分析参数，可提高鉴别诊断乳腺病灶的准确性，从定性诊断提高到定量诊断，从而使BI-RADS 4类的病变与组织病理学分级相对应。本组结果提示，利用磁共振常规扫描技术＋DWI扫描技术，再结合多参数（ADC、eADC和rADC值）定量分析，使得BI-RADS 4类可疑的乳腺癌或者可疑恶性乳腺病变诊断准确性更高。总之，在乳腺MRI诊断中，在进行常规乳腺MRI+DWI扫描的基础上，结合ADC、eADC和rADC值定量分析，提高对可疑乳腺病变(Ⅴ级）良、恶性早期鉴别诊断，能为临床治疗提供可靠的信息。

3.3　本研究不足之处及进展

       本研究仅对常规乳腺MRI结合DWI技术进行了分析，还需要结合DCE-MRI，灌注成像技术，以及氢质子波谱分析进行深入讨论；同时，对于BI-RADS 4类的病灶进行良、恶性的分组，未对其组织亚型分组，有待于扩大样本量病理结合ADC值进行详细研究。近年来，随着人工智能（artificial intelligence，AI）硬件的突破和深度学习算法的迭代更新，以及影像组学的大力发展，DWI在乳腺影像中的应用越来越广泛（病灶检出、良恶性分类、分子分型预测、疗效预测等)^[14,15]。