目前，乳腺癌是女性最常見的癌癥之一，也是女性癌癥相關死亡的主要原因（占女性癌癥死亡總數的25%）。數字化乳腺鉬靶（DM）和數字化乳腺斷層掃描（DBT）已廣泛用于乳腺癌的篩查和診斷，可以降低乳腺癌的死亡率，并改善預后。根據乳腺成像-報告和數據系統（BI-RADS），第4類涵蓋了廣泛的惡性可能性，從2到95%不等，又進一步細分為4A、4B和4C。然而，4A類病變的惡性風險很低（只有2%到10%），而且這些病變大多是良性的，因此導致了很多不必要的活檢。

傳統上，動態對比增強MRI（DCE-MRI）是檢測乳腺癌最敏感的檢查。然而，MRI的成本很高、檢查時間較長，無法在臨床廣泛應用。對比增強乳鉬靶腺成像（CEM）是近年來開發的一種新的影像學技術，可以評估與乳腺癌相關的形態和血管生成。以前的研究表明，CEM在診斷乳腺癌方面具有與MRI相當的診斷性能，甚至具有更高的特異性。

然而到目前為止，還沒有專門針對CEM的BI-RADS詞典。Kaiser評分（KS）是一個由機器學習得出的結合了MRI BI-RADS特征的臨床決策規則，可對增強的病變進行診斷評分以表明惡性的可能性。KS值從1到11不等，大于4分的需要進行活檢。

近日，發表在European Radiology雜志的一項研究探討了CEM結合KS在DBT BI-RADS 4A類病變中的診斷性能，為減少不必要的乳腺活檢提供了技術支持。

本項回顧性研究評估了2019年6月-2021年6月的106名患者的109個DBT BI-RADS 4A類病變。對于CEM上沒有增強的病變，將其降級為BI-RADS 3；對于有增強的病變，要求讀者參照KS對乳腺MRI的所有增強病變進行分類。使用受試者工作特性（ROC）曲線分析來評估診斷性能。兩名讀者對所有病例進行評分，并通過Cohen's kappa系數評估讀者間的一致性。 

共有95個良性病變和14個惡性病變。用曲線下面積（AUC）表示CEM結合KS的準確性，AUC在0.880和0.906之間。使用KS提高了性能，相對于單一的BI-RADS或US有明顯的統計學差異（P < 0.001）。使用KS的CEM比使用BI-RADS或US的CEM具有更高的特異性（p < 0.001），而在敏感性方面沒有差異（p > 0.05）。CEM結合KS可避免95個良性病變中的72（75.8%）至78（82.1%）個不必要的良性活檢，這些良性病變以前被DBT歸類為BI-RADS 4A。KS的讀片人之間的一致性很高（kappa：0.727）。 

圖 一位53歲的患者，DBT上顯示腫塊（a），被列為BI-RADS 4A。CEM（b，c早期和晚期的重組圖像）顯示一個環形的腫塊，內部異質性強化，表現為持續的曲線，對應的KS為1。組織病理學顯示為纖維腺瘤

本研究表明，CEM結合KS可用于DBT BI-RADS 4A病變的再分類，為減少不必要的良性活檢提供了證據支持。

原文出處：

Xiaocui Rong,Yihe Kang,Jing Xue,et al.Value of contrast-enhanced mammography combined with the Kaiser score for clinical decision-making regarding tomosynthesis BI-RADS 4A lesions.DOI:10.1007/s00330-022-08810-7.