乳腺淋巴瘤可表现为乳痛、乳房肿块、皮肤橘皮样改变、乳头溢液等症状[1]。超声检查虽然对乳腺癌的诊断率极高[2],但由于乳腺淋巴瘤发病率较低，临床症状和影像学特征缺乏特异性，大部分超声医师对其超声表现缺乏足够的了解，导致超声误诊率极高[3],常被误诊为乳腺癌或其他乳腺肿瘤[4],但其治疗与传统的乳腺癌手术方法有很大区别，乳腺根治性手术对乳腺淋巴瘤有弊无利[5]。研究表明，乳腺淋巴瘤通过放化疗等综合疗法预后较好，所以术前准确诊断，可以减少患者不必要的手术，改善患者生活质量[6]。因此，本研究以60例经手术病理确诊的乳腺淋巴瘤患者为研究对象，探究乳腺淋巴瘤误诊乳腺癌患者的超声表现及误诊影响因素。

1、对象与方法

1.1研究对象

选择2018年6月至2023年6月于我院经手术病理确诊的乳腺淋巴瘤60例，其中男2例、女58例；年龄30～80(54.27±5.32)岁；43例为单发病灶，17例为多发病灶；8例为双乳病灶，52例为单乳病灶，单乳病灶中28例位于右乳，24例位于左乳；45例为原发性，15例为继发性。所有患者术前均行超声诊断，根据术前超声诊断和术后病理结果分为正确诊断组32例和乳腺癌组28例。纳入标准：经手术病理确诊乳腺淋巴瘤；术前行超声诊断；临床资料完整；超声图像清晰。排除标准：合并心、肺、肝、肾功能不全等严重疾病；妊娠或哺乳期妇女；患乳腺纤维瘤、乳腺增生等其他乳腺疾病。本研究通过苏州市中西医结合医院医学伦理委员会审批[2024伦审(论)批第011号],患者均签署知情同意书。

1.2研究方法

1.2.1临床资料：

收集患者一般资料，包括性别、年龄、体质量指数(body mass index, BMI)。

采集患者空腹静脉血，全血采用希森美康XN-9000血液分析仪检测白细胞计数(white blood cell count, WBC)、红细胞计数(red blood cell count, RBC)、血红蛋白、血小板计数；离心(4 000 r/min, 5 min)取血浆，采用cobas8000型罗氏全自动生化分析仪检测白蛋白、C反应蛋白(C reactive protein, CRP)、总胆红素、丙氨酸转氨酶(alanine aminotransferase, ALT)、天冬氨酸转氨酶(aspartate aminotransferase, AST)、肌酐、纤维蛋白原(fibrinogen, FIB)、纤维蛋白降解产物(fibrin degradation products, FDP)、D-二聚体、总胆固醇、三酰甘油、高密度脂蛋白(high density lipoprotein, HDL)、低密度脂蛋白(low density lipoprotein, LDL);离心(3 700 r/min, 10 min)取血浆，采用CP3000型积水血凝分析仪检测凝血酶原时间(prothrombin time, PT)、凝血酶原活动度(prothrombin activity, PTA)、活化部分凝血活酶时间(activated partial thromboplastin time, APTT)、国际标准化比值(international normalized ratio, INR);离心(4 000 r/min, 5 min)取血清，采用罗氏6000全自动发光分析仪检测甲胎蛋白。

患者空腹静脉血离心(3 000 r/min, 10 min)取血清，采用酶联免疫吸附试验(enzyme-linked immuno sorbent assay, ELISA)检测血管内皮生长因子(vascular endothelial growth factor, VEGF),试剂盒来自科艾博生物CB11542-Hu。加裂解液提取肿瘤组织切片总蛋白，离心分离，以ELISA检测鞘氨醇激酶1(sphingosine kinase 1, SPHK1)和鞘氨醇激酶2(sphingosine kinase 2, SPHK2),试剂盒来自科艾博生物CB14928-Hu和CB14688-Hu。

1.2.2超声检查：

所有患者术前使用彩色多普勒超声诊断仪(美国GEVoluson E8)进行超声检查，探头频率5.5～7.5 MHz。患者取仰卧位，双臂置于头部上方，完全暴露两侧乳腺及腋窝，扫查区域包括双侧乳房及腋窝，锁骨上、胸骨旁淋巴结，先用二维超声观察记录病灶影像学特征，然后启动彩色多普勒成像模式，待血流信号干扰稳定，再进行相关血流参数的测定，包括阻力指数、搏动指数、峰值流速、舒张末期流速(end diastolic velocity, EDV)、平均流速。各参数均行3个稳定周期的连续检测，并取平均值。超声图像特征均由2名有5年乳腺超声检查经验的医师在不知晓病理检查结果的情况下独立审阅完成，意见不一致时共同商讨后达成一致。

1.3观察指标

(1)比较2组临床资料。(2)超声影像：肿块大小、肿块纵横比、肿瘤形态、肿瘤边界、内部回声、后方回声、毛刺征、钙化灶、血供情况、皮肤橘皮样改变。(3)超声参数：阻力指数、搏动指数、峰值流速、EDV等。(4)分析乳腺淋巴瘤误诊乳腺癌影响因素。(5)构建结构方程模型并验证，分析各因素对乳腺淋巴瘤误诊乳腺癌的影响及路径。(6)构建乳腺淋巴瘤误诊乳腺癌的列线图预测模型并验证。

1.4统计学方法

应用SPSS 22.0软件分析数据，正态分布计量资料以均数±标准差表示，比较采用t检验；计数资料以率(%)表示，比较采用χ2检验。采用多因素Logistic回归分析误诊乳腺癌的独立影响因素。对误诊乳腺癌及其各影响因素使用AMOS 26.0软件构建结构方程模型进行分析和检验。

2、结果

2.1临床资料比较

2组患者性别、BMI、WBC、RBC、血红蛋白、血小板计数、白蛋白、CRP、总胆红素、ALT、AST、肌酐、PT、INR、PTA、APTT、FIB、FDP、D-二聚体、甲胎蛋白、总胆固醇、三酰甘油、HDL、LDL、VEGF、SPHK1、SPHK2比较差异无统计学意义(P>0.05),年龄比较差异有统计学意义(P<0.01)。见表1。

表1 2组乳腺淋巴瘤患者临床资料比较

2.2超声影像特征比较

2组肿块大小、肿块纵横比、肿瘤形态、肿瘤边界、后方回声、毛刺征、钙化灶比较差异有统计学意义(P<0.05,P<0.01)。见表2。典型超声结果见图1。

表2 2组乳腺淋巴瘤患者超声影像特征比较[例(%)]

图1误诊乳腺癌的乳腺淋巴瘤患者超声检查结果

2.3超声血流参数比较

2组搏动指数比较差异有统计学意义(P<0.01)。见表3。

2.4多因素Logistic回归分析误诊乳腺癌影响因素

将2组患者单因素分析差异有统计学意义的因素作为自变量(表4)并赋值(表5),以是否误诊乳腺癌(否=0,是=1)为因变量，纳入多因素Logistic回归分析。结果显示：肿块纵横比、肿瘤形态、肿瘤边界、后方回声、毛刺征均是乳腺淋巴瘤误诊乳腺癌的独立影响因素(P<0.05,P<0.01),见表6。

2.5构建乳腺淋巴瘤误诊乳腺癌的结构方程模型并验证

2.5.1结构方程模型构建：

将多因素Logistic回归分析所筛选出的影响因素纳入结构方程模型，构建初始结构模型，见图2。极大似然法假设模型拟合，得到初始结构方程模型，见图3。根据输出结果筛选出满足分析要求的路径，见表7。拟合修正模型，建立误诊乳腺癌与各影响因素的关系，逐步剔除无统计学意义的模型路径，最终结构方程模型见图4。

2.5.2结构方程模型验证性因子分析：

结构方程模型结构效度拟合指标见表8。调整后模型卡方/自由度为1.956,P<0.01;近似误差均方根为0.062,说明模型适配合理；调整后模型拟合优度指数为0.956,说明模型路径图与实际数据适配良好；调整后模型的拟合优度指数为0.927,规范拟合指数为0.964,增值拟合指数为0.918,比较拟合指数为0.967,简约适配指数为0.612,简约规范适配指数为0.533,简约比较适配指数为0.681,标准贯入临界值为204.000,均满足最低样本值要求。各项指标均符合要求，提示模型拟合效果良好。

结构方程模型收敛效度包括临界比率与平均方差提取，一般要求临界比率>0.7、平均方差提取>0.5。观测模型临界比率检验均>0.7,说明模型结构组成信度良好，模型平均方差提取均>0.5,表示收敛效度较高，各项目代表性好，见表9。而每个潜在变量的平均方差提取均大于其他潜在变量，说明各潜在变量独立性高，区分度好，见表10。

表3 2组乳腺淋巴瘤患者超声血流参数比较

表4乳腺淋巴瘤误诊乳腺癌的单因素分析

表5乳腺淋巴瘤误诊乳腺癌的多因素Logistic回归分析变量赋值表

2.5.3结构方程模型结果分析：

根据模型结果，肿块纵横比>1、肿瘤形态不规则、肿瘤边界不清晰、毛刺征、后方回声衰减对误诊乳腺癌均只存在直接效应。结果表明：肿块纵横比>1、肿瘤形态不规则、肿瘤边界不清晰、毛刺征、后方回声衰减对乳腺淋巴瘤误诊乳腺癌有着显著的正向影响，见表11。

2.6列线图预测模型构建

构建列线图预测模型，根据模型读出对应指标的赋分结果，预测乳腺淋巴瘤误诊乳腺癌的风险见图5。以模型预测风险值为检验变量，实际误诊情况为状态变量，受试者工作特征曲线验证前后曲线下面积分别为0.925和0.912,提示该模型区分度较好，见表12和图6。校准曲线验证前后模型预测概率与实际概率拟合度均较好，平均绝对误差0.014,提示该模型准确度较高，见图7。

表6乳腺淋巴瘤误诊乳腺癌的多因素Logistic回归分析

图2乳腺淋巴瘤误诊乳腺癌的结构方程模型图

图3乳腺淋巴瘤误诊乳腺癌的初始结构方程模型图

e1～e6表示测量误差。

表7乳腺淋巴瘤误诊乳腺癌的初始结构方程模型各路径系数值

3、讨论

乳腺淋巴瘤在超声诊断上认识不足，常被误诊为乳腺癌或其他乳腺肿瘤[7]。有研究表明，乳腺淋巴瘤体积较大，纵横比<1,而乳腺癌相对较小，纵横比>1,肿块大小可作为二者的重要鉴别点[8-13]。多项研究认为，乳腺淋巴瘤多为椭圆形或分叶状，边界清晰，但也可为不规则形，边界不清；这可能是因肿瘤未完全侵犯、残存正常组织与病灶边缘混杂，图像则表现为不规则形和边界不清[8-13]。有研究表明，乳腺淋巴瘤病灶多为低回声或高低混合性回声，呈细网状或蜂窝状样改变，这可能与乳腺淋巴瘤的侵犯程度有关，如果肿瘤细胞占主导，正常的乳腺组织消失，肿块内部表现为低回声，如果还残留有正常结构，则表现为高低混合回声[7,10,12]。有研究认为，造成乳腺淋巴瘤肿块后方回声增强，可能是由于肿瘤内部组织呈均质的鱼肉样结构，表面反射较弱，声音较小[8-13]。大量研究发现，大部分乳腺癌声像图特征为毛刺征及钙化灶，可区别于乳腺淋巴瘤[8,12]。有研究发现，乳腺淋巴瘤病理活检见肿块内小动脉密集，存在丰富的血流信号[8-13]。还有研究发现，乳腺淋巴瘤较乳腺癌生长更快，活动度好，与皮肤无粘连，橘皮征、酒窝征、乳头溢液或乳头凹陷较少见[11-13]。乳腺淋巴瘤低回声和丰富血流信号的超声表现与乳腺癌相似，而呈椭圆形或分叶状、边界清晰、后方回声无衰减、无毛刺征及钙化可区别于乳腺癌。本研究中，2组患者肿块大小、肿块纵横比、肿瘤形态、肿瘤边界、后方回声、毛刺征、钙化灶、搏动指数比较差异均有统计学意义；乳腺癌组患者肿块多≤2 cm,肿块纵横比多>1,肿瘤形态多不规则，肿瘤边界多不清晰，后方回声多衰减，多为富血供，多出现毛刺征、钙化灶；多因素Logistic回归分析结果显示，肿块纵横比、肿瘤形态、肿瘤边界、后方回声、毛刺征均是乳腺淋巴瘤误诊乳腺癌的独立影响因素。

在超声检查中，提高对乳腺淋巴瘤超声特征的认识和识别能力，可提高诊断准确性，减少漏误诊风险，并推动超声技术发展。乳腺癌通常边界不整，凹凸不平，无包膜，边界呈锯齿状，界线常不清，而乳腺淋巴瘤边界的清晰度可能更高，形态不规则的程度也可能较轻；乳腺癌内部多呈低回声，实性衰减暗区，分布不均，并可见砂粒样钙化点，而乳腺淋巴瘤内部回声可多样，但一般不会有明显的钙化点，肿块可能呈低回声、混合稍高回声或极低回声，内部回声大多不均匀，可见网状稍强回声。乳腺癌肿瘤内部的新生血管及动静脉瘘也是其超声表现之一，但血流信号的丰富程度可能因肿瘤类型和分期而异，而乳腺淋巴瘤血流信号较丰富。

图4乳腺淋巴瘤误诊乳腺癌调整后的结构方程模型图

e1～e6表示测量误差。

表8乳腺淋巴瘤误诊乳腺癌结构方程模型的结构效度

表9乳腺淋巴瘤误诊乳腺癌结构方程模型的收敛效度

表10乳腺淋巴瘤误诊乳腺癌结构方程模型的区分效度

表11乳腺淋巴瘤误诊乳腺癌结构方程模型效应分解

图5乳腺淋巴瘤误诊乳腺癌列线图预测模型

表12乳腺淋巴瘤误诊乳腺癌模型验证前后的区分度比较

图6乳腺淋巴瘤误诊乳腺癌预测模型验证前后受试者工作特征曲线

本研究采用结构方程模型，对因果关系进行建模、估计和验证，允许自变量和因变量存在测量误差，对因子的结构和关系进行估计，具有更大弹性，区别于既往探索性因素分析，并检验它是否吻合数据，通过多组分析，研究不同组别内各变量间的关系是否稳定[14-15]。本研究结构方程模型各项指标均符合要求，模型拟合较好，各变量间的独立性较高，区分度较好。模型结果表明，肿块纵横比>1、肿瘤形态不规则、肿瘤边界不清晰、毛刺征、后方回声衰减对乳腺淋巴瘤误诊乳腺癌有着显著的正向影响。本研究所构建列线图预测模型的精准度较高，且有效性较好，安全可靠，实用性强。

图7乳腺淋巴瘤误诊乳腺癌预测模型验证前后的校准曲线

综上，乳腺淋巴瘤误诊乳腺癌患者超声检查显示肿块多≤2 cm,肿块纵横比多>1,肿瘤形态多不规则，肿瘤边界多不清晰，内部回声多为低/混合回声，后方回声多衰减，多为富血供，多出现毛刺征、钙化灶及皮肤橘皮样改变。肿块纵横比、肿瘤形态、肿瘤边界、后方回声、毛刺征均是乳腺淋巴瘤误诊乳腺癌的独立影响因素。肿块纵横比>1、肿瘤形态不规则、肿瘤边界不清晰、毛刺征、后方回声衰减对乳腺淋巴瘤误诊乳腺癌有着显著的正向影响。

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文章来源:李锋,戴秀丽.乳腺淋巴瘤误诊乳腺癌超声表现及影响因素分析[J].临床误诊误治,2024,37(17):23-31.