Contrast-Enhanced Mammography: Advances, Challenges, and Case-Based Insights.

Nissan Noam, Sung Janice S

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AI 導讀 academic XR 重要性 4/5

CEM 能揪出比超音波多 3 倍的侵犯性乳癌,但需防範 16% 高腺體顯影干擾與特殊假影陷阱。

  • 在緻密乳房族群中,每千人可多揪出 6.5 至 23.9 例隱形乳癌,多為淋巴結陰性早期病灶。
  • 常見假影如光暈(97%)與波紋(80%)極頻繁,但通常不影響診斷,需注意判讀邊界。
  • 放射科須留意 30% 額外輻射劑量,且微鈣化與黏液癌常無顯影,必獨立審閱低能量影像。

面對緻密乳房的篩檢挑戰,對比劑增強乳房攝影能揪出比超音波多 3 倍的侵犯性乳癌,甚至能發現體積僅有一半的微小病灶。然而,這項常被視為核磁共振平替方案的技術並非毫無代價,單次檢查輻射劑量會比傳統數位攝影增加約 30%,同時伴隨 0.82% 的含碘對比劑過敏風險。究竟該如何將這項新興工具排入常規影像排程,並避開判讀陷阱?

緻密乳房篩檢的增額檢出率與臨床效能

數位乳房攝影(DM)一直以來都是乳癌篩檢的基石,但在極度緻密或不均勻緻密乳腺的女性中,其敏感度大幅下降。將超音波或乳房磁振造影(MRI)作為輔助篩檢工具雖能提升檢出率,但 MRI 成本高昂且排程困難。從近年文獻來看,對比劑增強乳房攝影(CEM)透過雙能減影技術,注射含碘對比劑約兩分鐘後,利用高低能量 X 光進行拍攝。系統會產出等同於一般 DM 的低能量影像(LE,用於解剖結構評估),以及扣除背景腺體、僅顯示對比劑攝取區域的重組影像(recombined images,用於呈現腫瘤微血管新生)。

將焦點拉到具體的篩檢數據,CEM 帶來了顯著的增額癌症檢出率(incremental CDR),在緻密乳房女性中,每 1000 人可多揪出 6.5 到 23.9 例原本在傳統攝影上隱形的乳癌。近期大型隨機對照試驗進一步指出,即使將 DM 結合輔助超音波,CEM 與 MRI 仍能比超音波多發現高達 3 倍的侵犯性乳癌,且這些被 CEM 找出來的病灶大多屬於 T1 期、淋巴結陰性,意味著能在更早期且具備高治癒率的階段介入。

替代核磁共振與高陰性預測值的實戰運用

在日常排程中,放射科經常遇到高風險篩檢或術前分期需要安排 MRI,但病患卻因嚴重幽閉恐懼症、非 MRI 相容植入物(如特定型號的心律調節器),或對含釓對比劑過敏而無法執行的狀況。此時 CEM 提供了絕佳的解方。Figure 3 就展示了一名 72 歲確診侵犯性導管癌合併腋下淋巴結轉移的患者,因裝有心律調節器而改做 CEM。影像不僅清晰標示出放置金屬夾的已知腫瘤範圍,更排除了同側或對側乳房的其他可疑病灶,順利完成術前評估。

除了找病灶,CEM 在「排除惡性」的表現同樣亮眼,具備極高的陰性預測值(NPV)。在背景實質顯影(BPE,正常纖維腺體吸收對比劑的訊號)較低的案例中,如果低能量影像上看到不對稱結構(asymmetry),但重組影像上完全沒有顯影,通常能安心排除惡性可能。這點對於沒有舊片可供比對的老年女性特別實用,因為這類病患首次篩檢發現不對稱結構的比例高達 10%。此外,如果影像上出現結構扭曲(architectural distortion)卻不具備對比劑攝取,同樣強烈暗示這只是良性變化。

在病灶特徵描述方面,MRI 具備 T2 權重影像與動態對比增強(DCE,藉由不同時間點觀察血流灌注)來判斷腫瘤是持續顯影或具有廓清(wash-out)現象。CEM 其實也能透過增加延遲相(delayed phase)來模擬類似功能。Figure 4 呈現了一位 37 歲女性的案例,在注射後 2 分鐘、3 分鐘與 8 分鐘分別拍攝影像,發現該圓形腫瘤呈現持續性顯影(persistent enhancement)模式,後續超音波導引切片證實為良性的纖維腺瘤。

背景實質顯影數據與偽陽性病灶鑑別

正常乳腺組織的血管豐富度受到賀爾蒙強烈調控,這導致了背景實質顯影(BPE)現象,常在停經前女性、哺乳期、接受賀爾蒙補充療法或裝設子宮內避孕器的患者中顯著增加。與 MRI 的雙側同時成像不同,CEM 是分開壓迫雙側乳房拍攝,且 BPE 的程度已被證實與壓迫力道大小有關。幸好,統計顯示高程度(中度與重度)BPE 的案例僅佔約 16%,而高達 76% 的 CEM 與 MRI 檢查都屬於低 BPE,不至於嚴重干擾判讀。

然而,CEM 缺乏 MRI 特有的超快速序列(ultrafast sequences)與多參數影像,這使得在強烈 BPE 之下,要區分正常的腺體顯影與非腫塊顯影(NME,無明確邊界的對比劑攝取區域)變得相當困難。特別是對於顯影通常較微弱的侵犯性小葉癌(ILC,常呈現瀰漫生長且缺乏明顯腫塊)或低惡性度腫瘤,病灶很容易被淹沒在高 BPE 中(如 Figure 5 所示)。

除了生理性的 BPE,許多良性與邊緣性病灶也會在重組影像上「發亮」,造成偽陽性。例如單純性乳房囊腫雖然內部不顯影,但外緣可能出現薄薄的環狀顯影(被稱為 eclipse 或 crescent sign);若發生發炎性囊腫,外環顯影甚至會變厚,容易與邊緣顯影的惡性腫瘤混淆。其他像是纖維囊腫變化、部分成分特殊的纖維腺瘤、甚至單一乳管內乳突瘤,都可能呈現不同程度的顯影,單靠 CEM 無法百分之百確認良惡性,這也是為何近期 CEM 導引切片技術(CEM-guided biopsy)開始蓬勃發展,讓放射科醫師能直接對著顯影病灶進行採樣。

背景實質顯影 (BPE) 與影像特徵分佈
BPE 程度分佈發生比例臨床挑戰與影響
低度 BPE (Minimal/Mild)76%提供極高陰性預測值,利於排除不對稱結構
高度 BPE (Moderate/Marked)16%缺乏超快速序列,易掩蓋侵犯性小葉癌 (ILC)
單純性囊腫顯影特徵-邊緣薄環顯影 (Eclipse/Crescent sign)
發炎性囊腫顯影特徵-厚實環狀顯影,極易與惡性病灶混淆偽陽性

不同於 MRI,CEM 的 BPE 會受壓迫力道影響

Figure 6 揭示的四大常見假影與頻率

只要是依賴減影運算的技術,就無法避免假影的產生。根據文獻統計,CEM 影像中最常出現的四大假影依序為:光暈假影(halo artifact,又稱 rim artifact)、波紋假影(ripple artifact)、腋中線假影(axillary line artifact)與皮膚線顯影(skin-line enhancement)。儘管發生率極高,但多數情況下並不影響臨床判讀。

從 Figure 6 提供的數據來看,光暈假影幾乎是無可避免的副產物,出現在 97% 到 99% 的拍攝視角中,看起來像是在乳腺外圍又包了一層輪廓(breast-within-a-breast)。波紋假影則是由於高低能量 X 光拍攝之間存在短暫時間差,病患輕微的呼吸或移動所造成,在斜位(MLO)攝影中出現的機率高達 80% 到 82%,且與乳房厚度呈正相關。腋中線假影是因為空氣被擠壓在壓迫板與胸肌之間,僅出現於 MLO 視角(發生率 63%);皮膚線顯影則出現在 19% 到 46% 的影像中。新一代的雙能減影演算法已經能在不降低病灶對比度的前提下,有效抑制這些假影。

CEM 四大常見減影假影發生率

多數假影可由新版演算法抑制且不影響判讀

矽膠植入物成像限制與非顯影乳癌的盲區

近年來,對於裝有矽膠植入物的女性,CEM 的可行性已獲證實,但仍有極大的局限性。常規的植入物乳房攝影必須包含「植入物後推視角(implant-displaced views)」才能看清周圍組織。然而,目前的 CEM 流程多半只針對 pushback view(單純往後壓迫)進行雙能對比拍攝,這會導致乳房周邊組織完全沒有對比劑增強的覆蓋。再者,CEM 無法評估植入物本身的完整性或破裂與否,這項任務目前仍是 MRI 的絕對主場。

在劑量方面,單純進行 CEM 會比標準 DM 增加約 30% 的輻射暴露,如果進一步與數位乳房斷層攝影(tomosynthesis)合併使用,劑量累積的隱憂不容忽視。至於顯影劑安全性,綜合大型回顧研究,含碘對比劑在 CEM 中引發過敏反應的匯總機率約為 0.82%,多屬輕微反應。

最後,也是最容易引起誤判的一點:非顯影乳癌。儘管重組影像全陰性的 NPV 極高,但讀片時絕對不能省略低能量影像(LE)。因為許多以微小鈣化(microcalcifications)為表現的原位癌,或是血管生成極少的黏液性癌(mucinous carcinomas)與乳突狀癌(papillary carcinomas),在減影後的重組圖上可能完全沒有訊號。將 LE 視為傳統乳房攝影獨立審閱,才是確保萬無一失的標準作業流程。

看到重組影像一片乾淨別急著打 BI-RADS 1,務必回頭將低能量影像當作常規乳房攝影單獨審閱,因為微鈣化與黏液性癌極有可能在對比劑圖上完全隱形。

Abstract

Contrast-enhanced mammography (CEM) has increasingly been established as a valuable tool in breast imaging that enhances lesion detection and characterization by combining functional and anatomical information. This review highlights the recent key advances in CEM technology, explores its expanding clinical applications, and discusses the common interpretation pitfalls and current limitations. Instead of offering a comprehensive overview, this review focuses on providing a case-based perspective on emerging applications and how CEM can be efficiently incorporated into clinical practice. Through illustrative case examples, we offer practical insights into optimizing breast imaging strategies and demonstrate how CEM can effectively complement other imaging modalities in both routine practice and complex diagnostic scenarios.