目前，乳腺癌是女性最常见的癌症之一，也是女性癌症相关死亡的主要原因（占女性癌症死亡总数的25%）。数字化乳腺钼靶（DM）和数字化乳腺断层扫描（DBT）已广泛用于乳腺癌的筛查和诊断，可以降低乳腺癌的死亡率，并改善预后。根据乳腺成像-报告和数据系统（BI-RADS），第4类涵盖了广泛的恶性可能性，从2到95%不等，又进一步细分为4A、4B和4C。然而，4A类病变的恶性风险很低（只有2%到10%），而且这些病变大多是良性的，因此导致了很多不必要的活检。

传统上，动态对比增强MRI（DCE-MRI）是检测乳腺癌最敏感的检查。然而，MRI的成本很高、检查时间较长，无法在临床广泛应用。对比增强乳钼靶腺成像（CEM）是近年来开发的一种新的影像学技术，可以评估与乳腺癌相关的形态和血管生成。以前的研究表明，CEM在诊断乳腺癌方面具有与MRI相当的诊断性能，甚至具有更高的特异性。

然而到目前为止，还没有专门针对CEM的BI-RADS词典。Kaiser评分（KS）是一个由机器学习得出的结合了MRI BI-RADS特征的临床决策规则，可对增强的病变进行诊断评分以表明恶性的可能性。KS值从1到11不等，大于4分的需要进行活检。

近日，发表在European Radiology杂志的一项研究探讨了CEM结合KS在DBT BI-RADS 4A类病变中的诊断性能，为减少不必要的乳腺活检提供了技术支持。

本项回顾性研究评估了2019年6月-2021年6月的106名患者的109个DBT BI-RADS 4A类病变。对于CEM上没有增强的病变，将其降级为BI-RADS 3；对于有增强的病变，要求读者参照KS对乳腺MRI的所有增强病变进行分类。使用受试者工作特性（ROC）曲线分析来评估诊断性能。两名读者对所有病例进行评分，并通过Cohen's kappa系数评估读者间的一致性。 

共有95个良性病变和14个恶性病变。用曲线下面积（AUC）表示CEM结合KS的准确性，AUC在0.880和0.906之间。使用KS提高了性能，相对于单一的BI-RADS或US有明显的统计学差异（P < 0.001）。使用KS的CEM比使用BI-RADS或US的CEM具有更高的特异性（p < 0.001），而在敏感性方面没有差异（p > 0.05）。CEM结合KS可避免95个良性病变中的72（75.8%）至78（82.1%）个不必要的良性活检，这些良性病变以前被DBT归类为BI-RADS 4A。KS的读片人之间的一致性很高（kappa：0.727）。 

图 一位53岁的患者，DBT上显示肿块（a），被列为BI-RADS 4A。CEM（b，c早期和晚期的重组图像）显示一个环形的肿块，内部异质性强化，表现为持续的曲线，对应的KS为1。组织病理学显示为纤维腺瘤

本研究表明，CEM结合KS可用于DBT BI-RADS 4A病变的再分类，为减少不必要的良性活检提供了证据支持。

原文出处：

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.