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在乳腺癌诊断中，对比增强乳腺 X 线摄影（CEM）存在特异性较低的问题。研究人员开展了对 CEM 图像中乳腺病变定性和定量增强的研究。结果表明，病变清晰度和增强量化可提升 CEM 特异性，CEearly诊断性能最佳，该研究对优化乳腺癌诊断意义重大。
在乳腺癌的诊断领域，对比增强乳腺 X 线摄影（Contrast-enhanced mammography，CEM）作为一种新兴的功能成像技术，正逐渐在临床实践中崭露头角。它通过静脉注射对比剂后，对乳腺进行双能量重组成像，能够有效检测出具有增强特征的乳腺病变 。然而，CEM 也面临着一些挑战，其中较为突出的是其特异性相对较低，这一问题导致了不必要的召回和活检情况频发，给患者带来了额外的负担和心理压力。
与此同时，动态对比增强磁共振成像（Dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging，DCE-MRI）在乳腺癌诊断中展现出了一定的优势，它能够提供有关病变血管的详细信息，其增强强度和动力学特征可辅助区分良性和恶性病变。但 DCE-MRI 也存在诸如检查时间长、成本高、对部分患者不适用等局限性 。因此，探寻一种既能提高 CEM 诊断特异性，又能优化其整体诊断性能的方法，成为了医学领域亟待解决的重要问题。
在这样的背景下，来自英国剑桥大学临床医学院放射学系等多个机构的研究人员开展了一项研究。他们希望通过对 CEM 图像中乳腺病变的定性和定量增强进行分析，来探究其对诊断特异性和整体诊断性能的影响，同时对比 CEM 与 DCE-MRI 的病变增强模式。该研究成果发表在《European Radiology》杂志上，为乳腺癌的诊断提供了新的思路和方法。
研究人员在开展此项研究时，采用了多种关键技术方法。样本队列来源于两个经过伦理批准的前瞻性研究，分别是 CONTEND 研究（NCT02479100）和 BRAID 研究（NCT04097366） 。在图像采集方面，CEM 检查使用 senographe essential 或 Pristina 数字乳腺 X 线摄影系统，按照特定的注射和成像流程进行操作；MRI 检查则使用 Optima MR450w 1.5-T MRI 扫描仪及专用 8 通道乳腺线圈，遵循标准的临床协议。在图像分析阶段，由经验丰富的放射科医生对图像进行回顾性评估，依据 BI-RADS CEM 词典评估病变清晰度，并通过绘制感兴趣区域计算对比增强（CE）和相对信号差异百分比（% RSD）等量化指标。
研究结果主要从以下几个方面展开：
- 定性评估：研究发现病变清晰度与病变组织学显著相关。低清晰度的病变中，大部分（49/60，82%）为正常 / 良性；而恶性病变大多（44/57，77%）表现为中度或高度清晰。所有高清晰度病变（9/9，100%）均为浸润性癌。同时，清晰度评估的观察者间一致性较高（W=0.87；p<0.001） 。
- 定量评估：病变清晰度与CEearly、CElate和 % RSD 均显著相关。良性病变或 BPE 的CEearly和CElate显著低于恶性病变，而 % RSD 则高于恶性病变。此外，非肿块增强的正常 / 良性病变的CEearly值低于恶性病变 。
- CEM 增强模式：CEM 增强模式与病变清晰度和组织学均显著相关。低清晰度病变主要表现为渐进性增强（39/60；65%），而高清晰度病变多为洗脱或平台期增强（7/9；78%）。正常 / 良性病变大多（54/82，66%）呈现渐进性增强，而癌症（38/57，67%）主要表现为平台期 / 洗脱模式 。
- CEM 与 DCE-MRI 增强模式的一致性：在同时进行 DCE-MRI 和 CEM 检查的 66 个病变亚组中，两者增强类型的一致性为中等（Cohen’s κ=0.35，p<0.001） ，洗脱模式的一致性更高（Cohen’s κ=0.5，p<0.001）。
- 诊断性能：CEearly在区分正常 / 良性病变或 BPE 与癌症方面表现最佳，其 AUC 值分别为 0.83 和 0.88，特异性为 90%，具有较高的诊断准确性 。
研究结论和讨论部分指出，该研究表明量化病变增强清晰度和模式能够提高 CEM 在区分 BPE 或良性病变与恶性肿瘤方面的特异性和诊断性能，这对于减少不必要的召回和良性活检具有重要意义。将病变清晰度纳入常规 CEM 报告，有望提升病变评估和诊断的准确性。然而，该研究也存在一些局限性，如单中心回顾性研究、样本量有限、对比剂注射时间和剂量缺乏标准化等。未来需要开展大规模多中心研究，以确定可靠的清晰度阈值，并验证其与人工智能辅助工具整合的效果，从而优化临床工作流程，进一步提高乳腺癌的诊断水平。
