乳腺髓样癌（medullary breast carcinoma，MBC)是浸润性乳腺癌的亚型之一，发病率低，不足浸润性乳腺癌的5%^[1,2]，临床表现无特异性，病灶形态多较规则，乳腺钼靶及超声检查与乳腺纤维腺瘤等良性肿瘤鉴别困难，容易漏诊^[3]。乳腺MRI检查具有较高的软组织分辨率，可多方位、多参数成像，对典型髓样癌有较高的术前诊断价值^[1,3]，但对部分病灶体积较小的早期髓样癌，常规MRI检查诊断准确率不高，需寻找更多精准指标。本研究回顾性分析乳腺髓样癌患者的MRI影像特征、表观扩散系数（apparent diffusion coefficient，ADC）值，同时利用基于Matlab 2014a平台编写的软件提取病灶一阶统计量，寻找对本病有诊断意义的半定量及定量参数，探讨其对该病的诊断价值。

1　材料与方法

1.1　一般资料

       收集2015年1月至2019年1月经我院诊治、病理证实为乳腺髓样癌，且术前行乳腺MRI检查的9例(9个病灶）患者（乳腺髓样癌组）的影像、临床及病理资料，患者均为女性，年龄35~ 71岁，平均年龄（49.08±11.44)岁。同时随机收集2015年8月至2019年1月，经我院病理证实为乳腺纤维腺瘤的15例(15个病灶）患者（纤维腺瘤组）的相关资料，患者均为女性，年龄17~66岁，平均（38.86±15.13）岁。

       以上24例患者中，18例因自查发现乳房无痛性肿块就诊；6例超声筛查发现乳腺病变就诊。

1.2　检查方法

       采用德国Siemens Magnetom Skyra 3.0 T超导型MR扫描仪，8通道相控阵乳腺表面线圈。患者俯卧位，双乳自然垂悬，扫描序列包括：T2WI-tirm-tra脂肪抑制序列：TR 4000.00 ms ，TE 54.00 ms，翻转角230° ，层厚4 mm，间隔0.8 mm；T1-fl3d-tra非脂肪抑制序列：TR 6.0 ms，TE 2.5 ms，翻转角15° ，层厚1.2 mm。扩散加权成像（diffusion weighted imaging DWI）采用resolve-diff-tra序列：TR 6400.00 ms，TE 55.00 ms，翻转角180° ，层厚5 mm，层间距1 mm，b=50、1000 s/mm²。动态增强MRI (dynamic contrast-enhanced MRI，DCE-MRI）扫描采用T1WI-fl3d-tra脂肪抑制序列：TR 4.5 ms ，TE 1.7 ms，翻转角10° ，FOV 340 mm×340 mm，层厚1.2 mm，第一期扫描不注射对比剂的蒙片，之后用高压注射器以2 mL/s流率经患者肘静脉或手背静脉留置针注射对比剂Gd-DTPA 0.2 mmol/kg，然后以相同流率注射10 mL生理盐水，之后无间隔扫描7个时相，单时相采集时间约1 min。

       将原始图像传至Syngo.Via影像后处理工作站，感兴趣区（region of interest，ROI）选病变范围最大、强化最明显区域，避开囊变坏死及病灶边缘，绘制病灶时间-信号强度曲线（time intensity curve，TIC)。

1.3　图像分析

       MRI图像由两名专业从事乳腺影像诊断的放射科主治医师共同分析，达成一致意见。病灶征象描述参照美国放射学会推荐的乳腺影像报告和数据系统(breast imaging reporting and data system，BI-RADS) ，描述病变形态、边缘、强化特征、TIC曲线类型以及病变T2WI、DWI序列信号特点，并记录病灶BI-RADS分类，BI-RADS分类1~3考虑良性病变，4A为可疑恶性，≥4B认为是恶性，据此计算误诊率、准确率。

       利用后处理工作站，在病灶最大层面避开囊变坏死区，测量病灶ADC平均值(ADCmean)，每个病灶测量5次，取平均值。同时，将患者MRI图像以．DICOM格式从PACS工作站导出，导出时调整图像窗宽、窗位一致。将病灶ADC图以．DICOM格式导入基于Matlab 2014a (Mathworks，Natick，Mass）编写的处理软件，参照同层面横轴位增强T1WI图像，在病灶ADC最大层面图像上沿肿瘤边缘手动勾画ROI，包含肿瘤坏死、囊变及出血成分，避开周围水肿区，软件提取的一阶统计量包括对比度（Contrast)、相关性（Correlation)、能量（Energy)、均匀性（Homogeneity)、平均值（Mean)、标准方差（Standard_Deviation)、熵（Entropy)、RMS、方差(Variance)、平滑度（Smoothness)、峰度（Kurtosis)、偏度(Skewness)、IDM等。

       对两组病灶的ADCmean值、一阶统计量进行统计学分析，比较各参数之间的差异。

1.4　统计学分析

       利用SPSS 21.0进行统计学分析。计量资料符合正态分布者以±s表示，两组间ADCmean、一阶统计量比较采用两独立样本t检验；不符合正态分布者以中位数±四分位间距表示，两组间MRI征象比较采用Mann-Whitney U秩和检验。P<0.05为差异有统计学意义。

2　结果

2.1　MRI征象

       髓样癌组患者平均年龄大于纤维腺瘤组，差异有统计学意义(t=2.446 ，P=0.022)。髓样癌组病灶最大径为（22.77±8.95) mm，纤维腺瘤组最大径为（16.50± 5.12) mm，组间差异有统计学意义(t=2.254，P= 0.033)。

       髓样癌形态多不规则（7/9 ，77.8%)，边缘多不规整(6/9 ，66.7%)，增强扫描病灶多不均匀强化，延迟期边缘强化明显（6/9 ，66.7%)（图1)，病灶TIC多为Ⅲ型（廓清型）(7/9，77.8%)(图1)；纤维腺瘤病灶外形多规则（14/15，93.3%)，边缘多光整（14/15，93.3%)（图2)，TIC多为Ⅰ型（持续上升型）(11/15，73.3%)（图2)。增强扫描纤维腺瘤病灶内低信号分隔多见（12/15，80%)。66.7%(6/9)髓样癌病灶内见坏死及囊变，而仅1个(1/15，6.7%）纤维腺瘤病灶中见坏死及囊变征象。髓样癌病灶平扫T2WI序列均呈混杂信号，而纤维腺瘤平扫T2WI序列有2例信号较均匀。髓样癌病灶多为DWI高信号(8/9，88.9%)，纤维腺瘤病灶多表现DWI稍高信号(13/15 ，86.7%)。见表1。

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图1  女，57岁，右乳外象限髓样癌，增强扫描不均匀强化，边缘欠光整（A)，DWI呈高信号（B)，ADC信号减低(C，箭)，TIC曲线呈Ⅲ型(D）
图2  女，37岁，纤维腺瘤，病灶边界清晰、形态光整，不均匀强化（A)，DWI高信号（B)，ADC信号减低不明显（C)，TIC曲线呈I型(D）
图3  女，25岁，左乳纤维腺瘤，不均匀明显强化(A)，形态不规则，DWI序列高信号（B)，TIC曲线平台型（C)，ADCmean值1.342×10^-3 mm²/s (D）
图4  女，34岁，右乳髓样癌，不均匀强化（A)，形态不规则，DWI序列高信号（B)，TIC曲线呈平台-轻度流出型(C)，ADCmean值1.209×10^-3 mm²/s (D)
Fig. 1  Female, 57 years old, right extramammary quadrant medullary carcinoma, uneven enhancement, underpolished margin (A), high signal intensity on DWI (B), low ADC signal (C, arrow), TIC of solid area in the tumor showed type Ⅲ (D).
Fig. 2  Female, 37 years old, fibroadenoma, clear margin, smooth shape, uneven enhancement (A), high signal intensity (B) on DWI, no significant decrease in ADC signal (C), and TIC of solid area in the tumor showed type I (D).
Fig. 3  Female, 25 years old, fibroadenoma, uneven enhancement (A), high signal intensity (B) on DWI, and TIC of solid area in the tumor showed type Ⅱ (C), ADCmean=1.342×10^-3 mm²/s (D).
Fig. 4  Female, 34 years old, fibroadenoma, uneven enhancement (A), high signal intensity (B) on DWI, and TIC of solid area in the tumor showed type Ⅱ (C), ADCmean=1.209×10^-3 mm²/s (D).

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表1  乳腺髓样癌和纤维腺瘤的MRI特征比较（例)
Tab. 1  Comparison of MRI features between medullary breast cancer and fibroadenoma (case)

2.2　两组病灶ADCmean值

       两组病例间ADCmean值差异有统计学意义(P<0.05)，乳腺髓样癌组病灶ADCmean值［(1.136±0.282)×10^-3 mm²/s］明显小于乳腺纤维腺瘤组［(1.366±0.213)×10^-3 mm²/s]。

2.3　病灶ADC图像一阶统计量

       两组病例ADC图分析重建出的12个一阶统计量包括对比度、相关性、能量、均匀性、平均值、标准方差、熵、方差、平滑度、峰度、偏度、IDM，其中相关性、能量、均匀性、平均值、标准方差、熵、方差、峰度、IDM 9个参数在鉴别诊断中差异具有统计学意义(P<0.05），髓样癌病灶ADC图平均值、熵、IDM值小于纤维腺瘤，而相关性、能量、均匀性、方差、标准方差、峰度6个参数大纤维腺瘤病灶。见表2。

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表2  乳腺髓样癌和纤维腺瘤ADC一阶统计量比较
Tab.2  Statistical and descriptive results of first order feature analysis based on ADC map and values were descripted

2.4　MRI检查对病灶诊断准确性

       据常规MRI特征分析，本组病例中，乳腺髓样癌术前诊断准确率为66.7%(6/9)，其中对于病灶长径<2.0 cm的5例病灶术前诊断准确率为40%(2/5)，乳腺纤维腺瘤的术前误诊率为20%(3/15)；结合ADCmean值及ADC一阶统计量，乳腺纤维腺瘤的术前误诊率降低至6.7%(1/15)（见图3)；乳腺髓样癌诊断准确率为88.9%(8/9)，其中对于病灶长径<2.0 cm的5例病灶术前诊断准确率为80%(4/5)（见图4)。

3　讨论

3.1　临床及病理特点

       乳腺髓样癌发病率低，占乳腺癌的1%～7%，占浸润性乳腺癌的3%～5%，发病年龄为35~60岁。本研究中乳腺髓样癌患者发病年龄偏高，两组间年龄差异有统计学意义(t=2.446 ，P=0.022)，与之前国内外研究结果一致^[3,4]。

       本研究中，乳腺髓样癌最大径为（22.77±8.95) mm，乳腺纤维腺瘤最大径为（16.50±5.12) mm，差异有统计学意义(t=2.254，P=0.033)，髓样癌病灶最大径大于纤维腺瘤，考虑可能与典型性髓样癌的癌巢生长方式呈推进性生长，对周围纤维组织有明显挤压现象，似有包膜，影像学恶性征象不明显，病灶发现时间稍晚有关。

       乳腺髓样癌中，三阴性乳腺癌所占比例较高，本研究中三阴性乳腺癌患者占全部MBC患者的88.9%(8/9)，与之前有关中国MBC患者的研究结果基本一致^[1,4,5]。

3.2　乳腺髓样癌及纤维腺瘤的常规MRI鉴别诊断

       本研究中，髓样癌病灶边缘较纤维腺瘤更为不规整，髓样癌病灶内出现囊变、坏死几率高于纤维腺瘤。增强扫描髓样癌病灶早期不均匀强化，延迟期病灶边缘部分强化更明显，而纤维腺瘤则多出现内部低信号分隔。髓样癌病灶平扫T2WI序列均呈混杂信号，而纤维腺瘤平扫T2WI序列有2例信号较均匀。髓样癌病灶多为DWI序列高信号（8/9 ，88.9%)，纤维腺瘤病灶则多表现为DWI稍高信号（13/15，86.7%)。髓样癌病灶TIC以Ⅲ型（廓清型）多见（7/9 ，77.8%)，部分为Ⅱ型(2/9 ，22.2%)(平台型），而纤维腺瘤病灶TIC多为Ⅰ型（持续上升型)(11/15，73.3%)，以上研究结果与既往国内外研究结果基本一致^[6,7,8,9,10]。

       本研究中，乳腺常规MRI对髓样癌的术前诊断准确率为66.7%(6/9 ），其中长径<2.0 cm的早期髓样癌诊断准确率为40%。乳腺纤维腺瘤的术前误诊率为20%。对于体积较小病灶，容易出现漏诊或误诊，需要更精准的诊断指标。

3.3　利用病灶ADCmean值及ADC图像一阶段统计量鉴别乳腺髓样癌和纤维腺瘤

       对于体积比较小、非典型早期髓样癌，可借助更精确的定量数据来进行鉴别诊断。本组病例中，乳腺髓样癌组病灶ADCmean值更低，两组间差异有统计学意义(t=2.299 ，P=0.031)，与既往关于乳腺良恶性病变的ADC值相关研究结果一致^[11]。利用基于Matlab 2014a编写的软件对病灶ADC图像处理、重建，共提取出12个一阶统计量，其中相关性、能量、均匀性、平均值、标准方差、熵、方差、峰度、IDM 9个一阶统计量在鉴别诊断中差异具有统计学意义(P<0.05)。

       结合病灶ADCmean值及ADC图一阶统计量，乳腺髓样癌特别是病灶长径<2.0 cm的早期髓样癌术前诊断准确率有明显提高，乳腺纤维腺瘤的术前误诊率进一步降低，为MRI检查精确诊断乳腺髓样癌及纤维腺瘤提供了定量参数。

3.4　优势及不足

       本研究的优势在于利用基于Matlab 2014a编写的软件对ADC图像处理，提取出12个一阶统计量，发现其中9个一阶统计量有较高的鉴别诊断价值，找到较多的可用于乳腺髓样癌与纤维腺瘤鉴别诊断的定量参数，开拓了诊断思路。同时，本研究还有一定的局限性：首先，本研究纳入的样本量较少，为了获取更具代表性的数据，需要入组更多的病例进行分析；其次，本研究勾画肿瘤最大层面，未包括肿瘤全域的影像信息，在今后的研究中会把肿瘤全部体积纳入研究范围。

       综上所述，本研究显示常规T2WI序列、DWI序列的信号表现及DCE-MRI病灶的强化特征，对鉴别乳腺髓样癌与乳腺纤维腺瘤具有一定价值，病灶ADCmean值、ADC图的一阶统计量可为鉴别诊断提供可靠的定量信息，确保诊断的准确性，对两者鉴别诊断提供更加可靠的客观依据。