《European Radiology Experimental》：Real-time virtual sonography for prone-position breast MRI: technical feasibility and accuracy in locating 125 breast lesions
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本研究旨在评估实时虚拟超声（real-time virtual sonography, RVS）用于俯卧位对比增强乳腺MRI序列二次探查检查中的可行性及技术成功率。常规操作需额外采集仰卧位MRI序列以实现图像配准。本单中心回顾性研究纳入接受俯卧位对比增强乳腺M
本研究旨在评估实时虚拟超声（real-time virtual sonography, RVS）用于俯卧位对比增强乳腺MRI序列二次探查检查中的可行性及技术成功率。常规操作需额外采集仰卧位MRI序列以实现图像配准。本单中心回顾性研究纳入接受俯卧位对比增强乳腺MRI后行二次探查超声以评估MRI检出的偶发病灶的女性患者队列。RVS系统用于将仰卧位超声与俯卧位MRI数据进行配准，无需额外的仰卧位MRI采集。研究评估了病灶定位成功率、病灶可见性、融合质量以及通过超声引导活检获得的组织病理学相关性，并对影响病灶定位的因素进行了协变量分析。研究共纳入103例女性患者（平均年龄48.3±11.0岁），含125处MRI检出的乳腺病灶。RVS成功定位了91.2%的病灶，其中包括高比例的非肿块强化（non-mass enhancement, NME）病灶（41.6%）。57.6%的病灶接受了超声引导活检，其中31.9%证实为恶性。协变量分析显示，较大的乳腺体积是唯一与RVS配准成功率降低显著相关的因素（比值比0.993，p=0.035）。RVS代表了一种先进的乳腺诊断影像学方法，为克服单一影像学模态的局限性并潜在提高诊断准确性提供了有前景的解决方案。研究表明，仅基于俯卧位MRI研究即可满足RVS乳腺病灶配准需求，可能使额外的仰卧位MRI采集变得不必要。
乳腺癌仍是全球重大公共卫生问题，2022年新增病例约230万例、死亡约67万例，且预计未来两者均呈上升态势，这要求影像学诊断技术不断进步以提升早期检出率并改善患者预后。除常规乳腺X线摄影及断层融合成像外，超声与磁共振成像（magnetic resonance imaging, MRI）是乳腺影像学中广泛应用的两种模态，各具独特优势：MRI具有优异的软组织对比度，检测乳腺病灶的敏感度达94%~100%；而超声则在实时成像和成本效益方面表现突出。
MRI检出的可疑病灶需经活检获得组织病理学确认。尽管MRI引导活检安全且准确，但其应用受限于费用、可及性、需使用对比剂以及邻近胸壁或乳头病灶操作难度增加等因素。因此，在许多临床场景中，MRI检出病灶的分级评估常依赖二次探查超声及后续活检。认知融合法（cognitive fusion）的效果取决于操作者经验，检出率差异显著，可能导致靶向偏离活检及医疗成本增加。
为应对这一局限，研究人员致力于利用RVS成像技术提高诊断精确度。超声-MRI融合技术将实时超声图像与既往采集的MRI进行配准，实现对病灶在空间及功能维度的全面评估。常用的RVS方法采用电磁跟踪系统，将传感器附着于超声探头上，实现超声与MRI图像的精确空间配准。通过基于超声的MRI融合检查技术整合两种模态的优势，已成为提高乳腺癌诊断准确性并指导治疗决策的有前景方法。
通常情况下，患者需额外接受仰卧位乳腺MRI以生成与超声检查体位及乳腺形变相匹配的数据集再进行RVS。两次MRI检查对部分机构构成显著挑战，因患者需再次接受MRI检查并接受额外对比剂注射。因此，本研究旨在回顾性评估基于俯卧位对比增强MRI与仰卧位超声融合的仰卧-俯卧位RVS方法的可行性及技术成功率，无需另行采集仰卧位MRI。
该单中心回顾性研究符合《赫尔辛基宣言》2024年修订版原则，于2024年9月27日获本地伦理审查委员会批准。研究纳入2023年12月至2024年6月间接受动态对比增强俯卧位乳腺MRI及基于RVS的二次探查超声以评估标准化乳腺MRI检出的、既往超声或乳腺X线摄影检查无对应表现之偶发病灶的连续女性患者103例。
MRI扫描采用1.5T及3T设备（MAGNETOM AvantoFit及Skyra，西门子医疗），配用18通道乳腺线圈。所有患者按院内方案接受俯卧位MRI检查，扫描序列包括弥散加权成像（diffusion-weighted imaging, DWI）、T2加权短时反转恢复序列（T2-weighted turbo inversion recovery magnitude, T2-TIRM），以及平扫和增强轴位T1加权快速小角度激发三维序列（T1-weighted fast low-angle shot three-dimensional, T1-Flash3D，动态增强后4个时相）。采用钆布醇（Gadovist，拜耳公司）0.1 mL/kg体重静脉团注，流率2.0 mL/s，随后20 mL生理盐水冲注。平扫图像与对应增强图像逐像素减影，并生成最大强度投影重建。由乳腺影像专业放射科医师评估，任何可疑强化病灶依据美国放射学会乳腺影像报告和数据系统（Breast Imaging-Reporting and Data System, BI-RADS）图谱评估其形态、边缘、分布、内部结构及动力学特征，并精确测定病灶至胸大肌、皮肤及乳头的最短距离。同时评估乳腺体积、腺体含量及背景强化程度。
所有超声检查由固定人员完成，患者取仰卧位，患侧上肢外展。RVS检查时跳过常规超声步骤，直接进行标志点协同定位。RVS系统包括：附着于10L4线阵探头（西门子医疗，2.9~9.9 MHz）侧面的紧凑型自由手持电磁传感器（通用电磁传感器，Civco公司），以及固定于指定位置（通常位于患者头部左侧）的电磁发射器（中程发射器，西门子医疗），用于确定超声探头在发射器定义操作场中的相对位置。RVS采用对比增强后信噪比最高时相的T1-Flash3D容积数据，操作者可选用减影或非减影序列版本。参考点选择取决于病灶位置，需为超声及MRI均可清晰识别的解剖标志，如乳头、血管、其他病灶、金属夹或胸壁。为校正仰卧位乳腺移动性，配准后允许对MRI图像进行x轴和y轴的旋转及平移微调，但z轴方向不可调整。融合质量由盲区评估者采用5分制评定（1分差，2分一般，3分良好，4分很好，5分优秀）；病灶超声可见性由经验丰富的操作者评估，分为难以辨认、中等可辨及清晰可辨三档。
乳腺活检遵循标准化操作流程，采用12G或14G空芯针活检系统（HistoCore自动活检系统，BIP有限公司）在超声持续可视化下获取组织标本，标本以5%甲醛溶液固定。未活检的BI-RADS 3类病灶按BI-RADS指南随访。所有活检部位常规放置定位标记。
统计分析采用SPSS 27.0及GraphPad Prism 10.4.1软件，p<0.05为差异有统计学意义。对技术成功进行二元回归分析前，通过方差膨胀因子统计排除因子共线性。
患者 demographics显示：103例女性患者，平均年龄48.3±11.0岁（范围22.5~73.4岁），共125处MRI检出病灶。78.6%因家族性或已确立的遗传高危因素行乳腺MRI，其余21.4%因新诊断乳腺肿瘤或症状（如乳头溢液、疼痛或超声检查可疑发现）。最常见的乳腺腺体分布为混合型纤维腺体组织（40.8%），最常见的背景强化为轻度背景实质强化（36%）。
病灶特征方面：54.4%位于右侧乳腺，下外象限占34.4%。值得注意的是，41.6%的病例为RVS靶向的NME病灶。MRI平均病灶大小为13.8±10.7 mm（范围3~67 mm）；肿块型病灶（n=74）平均8.7±4.9 mm，非肿块型病灶（n=51）最大径平均21.0±12.3 mm。
RVS二次探查评估结果：125处病灶中114处（91.2%）成功定位。平均使用1.6±0.6个参考点，乳头或胸壁/假体表面为最常见参考标志。57.6%（n=72）接受超声引导活检，组织病理学结果示恶性占31.9%（n=23）、交界性占8.3%（n=6）、良性占59.7%（n=43）。最常见的良性组织病理学状况为纤维囊性乳腺病（72.1%，n=31），最常见的恶性发现为浸润性癌非特殊型（39.1%，n=9）。未行活检但成功配准且随访的病灶中，46.1%（n=24）归类为纤维囊性乳腺病。
影响病灶定位因素的协变量分析显示：仅较大的乳腺体积与RVS配准成功率降低相关（比值比0.993，p=0.035）；而腺体总含量、病灶周围腺体含量、背景实质强化、病灶至皮肤及乳头的距离、病灶大小等因素均无显著影响。
讨论部分，研究人员首先指出对比增强乳腺MRI以其高敏感度检出需进一步评估的偶发病灶而闻名。本研究分析125处MRI检出病灶，评估了无需额外仰卧位乳腺MRI即可定位病灶的RVS技术可行性。RVS成功检测125处病灶中的114处，检出率达91.2%。57.6%的病例获得组织病理学确认。协变量分析表明较大乳腺体积是唯一与RVS配准不足显著相关的因素。
既往许多研究中，俯卧位MRI检出但二次探查超声隐匿的病灶需额外仰卧位MRI进行RVS融合引导，以解决因体位差异导致的乳腺形变所致显著差异。Carbonaro等既往研究表明，俯卧位MRI可导致病灶在三个正交平面上位移约3~6 cm。然而额外采集仰卧位MRI资源密集且耗时，限制其在常规临床实践中的可行性。本研究展示了仅使用俯卧位MRI数据集的RVS融合技术即可获得高病灶检出率，较大乳腺体积成为唯一与融合准确度降低显著相关的因素，这可能归因于较大乳腺在仰卧与俯卧检查间组织形变更显著、病灶位置变异性更大，使精确解剖关联更具挑战性。值得注意的是，即使对于相对较小病灶（研究队列中实性病灶平均8.7±4.9 mm），研究仍获得了高检出率，突显了RVS的敏感度。
关于超声-MRI融合技术的技术成功性，既往评估这些融合方法准确性及可靠性的研究报道了有前景的结果。Park等部分研究已证明仅使用俯卧位MRI数据集进行融合成像的可行性，检出率超90%，但此类研究基于33~67例相对较小的患者队列。本研究在超过100例患者中观察到高比例NME病灶（41.6%），此类病灶因表现细微弥散，常规超声常难以检测，但在对比增强MRI上通常显示良好。RVS融合技术在本研究中的价值得以证实，实现了实时定位及靶向超声引导活检，否则这些病灶将难以取样。
本研究的常规方法部分依赖认知融合来识别常规超声隐匿的病灶。如前所述，该技术需敏锐识别可辨识的解剖标志，如邻近血管、囊肿及实质岛或Cooper韧带等特征性组织结构。研究人员经验表明，图像配准参考点的选择取决于病灶位置——例如邻近胸壁的病灶需要更深部的解剖标志。因此，一定程度的检查者经验对于准确定位病灶和成功融合仍然必要。非减影MRI序列有助于实现更佳的解剖关联配准，因其改善了解剖标志的可视性，但当存在显著良性实质强化遮蔽其他标志时可能受限。由于本研究为可行性研究，一定比例病灶可能仅通过超声即可成功定位，但这并非本研究目的。
研究人员采用RVS方法的主要目标是提高效率并减少患者不适：首先，减少对患者造成压力不适、且对医疗系统耗时费力的MRI活检；其次，避免对偶发MRI检出病灶（既往乳腺X线摄影或超声未识别、需二次探查评估及最终活检）患者另行采集仰卧位乳腺MRI，可显著缩短诊断时间。此外，因乳腺大小或病灶位置无法接受MRI活检的患者也可从RVS引导活检中获益。如前所述，初始经RVS定位后，一系列病灶的超声识别是可行的。需注意在超声检查中，先验与后验情境下组织特征的视觉解读可能差异显著。
机器学习算法的进步促进了融合技术的 refinement。基于人工智能（artificial intelligence, AI）的系统如深度学习模型，在自动配准过程及提高超声-MRI融合成像整体准确性方面显示出前景。本研究方法目前似乎并非AI系统的主要应用场景，因配准过程依赖非常动态的方法，结合超声与MRI经验及乳腺解剖学知识，以补偿因缺乏两种容积数据弹性变换所致的超声与MRI信息间固有的仰卧-俯卧不一致性。但未来基于AI的配准或许能够动态变换MRI数据集以适应活体仰卧位乳腺解剖。
此外，不仅MRI数据集，CT图像也可用于融合。胸部CT常规用于肺部疾病评估，随着其使用增加，偶发乳腺病灶检出更为常见。研究表明，采用RVS的靶向超声是定位胸部CT或
18F-FDG PET/CT偶发检出乳腺病灶的有效方法。
由于本研究聚焦于技术可行性，未能涉及基于MRI的乳腺影像过度诊断问题。尤其较小病灶可能从未被检出且临床无相关性，从而可能导致不必要的随访检查或活检。尽管如此，本研究中超过半数队列认为需行活检。在获得组织病理学确认的病灶中，三分之一为恶性，最小实性病灶最大径3 mm，最小非肿块病灶5 mm。
基于超声的MRI融合技术为乳腺影像提供了一种互补方法，旨在减轻单一模态的局限并潜在提高诊断准确性。通过考察这些方法的技方面及报告的成功率，这种整合似乎为当前乳腺癌诊断工具提供了有用补充。此外，向CT/超声融合的转化亦具可行性。
本研究存在若干局限：首先，BI-RADS词典近期已更新，涉及乳腺密度评估及病灶描述符等变化；由于研究在该更新前设计实施，细节可能存在差异，但本研究主要目的为证明俯卧-仰卧配准的技术可行性。其次，理论上本研究通过RVS识别的一部分病灶可能仅通过认知融合法即可定位；为避免配准偏倚，研究人员跳过了此步骤而直接使用RVS，尽管初始标志点选择可能依赖于MRI中感知的病灶位置。未评估阅读者间变异性，因基于回顾性临床设计，融合病灶定位由三位核心阅读者之一完成而无重复识别。未来研究应评估此情境下的阅读者间一致性。需注意并非所有经RVS融合成像识别的病灶均接受活检，限制了影像发现与组织病理学结果完全相关的能力。此外，RVS可能耗时较长，尤其对于实质模仿感兴趣病灶困难或乳腺极大/移动度高的患者。尽管融合配准质量大多评定为一般至中等，成功率仍高。融合技术在乳腺等缺乏固定解剖结构、因非固定可变形特性而大小不恒定的器官中尤其具挑战性。这提示认知融合成分在该场景中仍可能发挥整合作用。总体而言，RVS是高度专业化技术，可能因时间或资源限制难以在日常实践中实施，因此最适合三级医疗中心。病灶经超声-配准缩放时可能呈现不自然增大，可能影响定位定向；此时认知成分发挥作用，此外在第二屏幕查看MRI可能有助。因成本考量未行活检后MRI检查，此为相应局限。
研究结论：研究人员证明，仅使用俯卧位MRI数据（无需额外仰卧位MRI）的超声-MRI融合可实现高病灶检出率（91.2%），包括超声单独常难以识别的非肿块强化病灶。较大乳腺体积是唯一与融合准确度降低显著相关的因素（p=0.035）。这些结果突显了RVS融合成像在乳腺诊断中的临床可行性和效率。
