癌,导管,乳腺

摘要： 目的 探讨动态增强MRI诊断无钙化DCIS的价值.方法 回顾性分析129例接受乳腺X线摄影及MR检查并经手术病理证实的DCIS患者,根据X线摄影判定病灶是否存在钙化;比较有、无钙化DCIS病灶形态、早期强化、延迟强化方式、核分级及免疫组织化学指标差异.结果 133个DSIC病灶,48个无钙化,85个有钙化.MRI对无钙化DCIS的敏感度(48/48,100％)高于X线摄影(26/48,54.17％,x2=28.54,P＜0.01).有、无钙化DCIS动态增强MRI早期强化及核分级差异均有统计学意义(x2 =6.41、6.79,P均＜0.05),而病灶形态、延迟强化方式及ER、PR、HER-2表达差异均无统计学意义(P均＞0.05).钙化DSIC中,19个呈肿块样、65个非肿块样强化,其延迟强化方式差异存在统计学意义(x2=6.34,P=0.04).无钙化DCIS中,12个呈肿块样强化、36个呈非肿块样强化,其早期强化及延迟强化方式差异均无统计学意义(P均＞0.05).结论 MRI对无钙化DCIS的敏感度高于乳腺X线摄影;无钙化DCIS多为非高核级,动态增强MRI早期迅速强化.

摘要： 目的 观察全视野数字化乳腺摄影(FFDM)联合乳腺断层摄影(DBT)及超声所见乳腺浸润性导管癌(IDC)征象与组织学分级的相关性.方法 192例IDC经病理证实,其中8例组织学分级Ⅰ级、116例Ⅱ级、68例Ⅲ级;回顾性分析其FFDM联合DBT及超声表现,记录病灶大小、边界、形态、毛刺、恶性钙化、纵横比及有无可疑淋巴结转移,分析FFDM联合DBT以及超声所见与IDC组织学分级的关系.结果 FFDM联合DBT对病灶形态不规则、毛刺、恶性钙化的检出率高于超声;超声对可疑淋巴结转移更敏感.组织学Ⅰ级、Ⅱ级IDC较Ⅲ级IDC更易出现毛刺征;超声更易检出组织学Ⅲ级IDC淋巴结转移.结论 IDC影像学征象与组织学分级之间存在一定相关性;联合应用FFDM、DBT及超声观察IDC可在一定程度上为组织学分级提供依据.

摘要： 背景 乳腺癌是女性常见的恶性肿瘤之一,寻找有效的乳腺癌早期诊断方法 非常重要.目的 探究超声弹性成像、钼靶X线对乳腺浸润性导管癌的诊断价值.方法 选取2017年10月—2019年12月于安徽皖北煤电集团总医院就诊的女性疑似乳腺浸润性导管癌患者102例为研究对象,术前或穿刺活检前均行超声弹性成像、钼靶X线检查,以病理诊断为金标准.分析乳腺浸润性导管癌组织学分级与超声弹性成像评分的相关性.绘制超声弹性成像、钼靶X线诊断乳腺浸润性导管癌的受试者工作特征(ROC)曲线.结果 最终经金标准确诊为乳腺浸润性导管癌者98例.乳腺浸润性导管癌组织学分级与超声弹性成像评分呈正相关(rs=0.452,P=0.003).当超声弹性成像评分最佳截断值为4分时,其诊断乳腺浸润性导管癌灵敏度为88.1％,特异度为92.1％,ROC曲线下面积(AUC)为0.953〔95％CI(0.912,0.995)〕;当钼靶X线最佳截断值为4b级时,其诊断乳腺浸润性导管癌的灵敏度为72.4％,特异度为83.3％,AUC为0.855〔95％CI(0.805,0.893)〕;超声弹性成像诊断乳腺浸润性导管癌的AUC大于钼靶X线(Z=3.337,P<0.05).结论 超声弹性成像对乳腺浸润性导管癌的诊断价值较钼靶X线高,且超声弹性成像与乳腺浸润性导管癌组织学分级呈正相关,对临床评估乳腺浸润性导管癌恶性程度有重要意义.

摘要： 目的 对比分析乳腺放射状瘢痕(RS)与乳腺癌的临床及超声特征.方法 选取2015年2月—2017年12月经病理科确诊并行乳腺超声检查的40例RS和40例浸润性导管癌(IDC)患者,收集2组患者的基线资料:年龄、月经状态、哺乳史、流产史、病灶侧别、既往同侧乳腺手术史、临床症状;术前乳腺超声检查结果:超声图像(形态、边缘、内部回声、后方回声、周围高回声晕、钙化)、血流信号及弹性评分,比较2组患者间临床及超声特征的差异.以病理诊断为金标准,采用受试者工作特征(ROC)曲线评估彩色多普勒超声联合弹性成像技术对两者的诊断效能.结果 RS组和IDC组临床均多表现为乳腺肿物.与IDC组相比,RS组超声图像多表现为形态尚规则、边缘清晰、周围无高回声晕、内部回声均匀、不伴钙化、无血流信号、后方回声无改变或增强、弹性评分良性(P<0.05).ROC曲线提示二维超声乳腺影像报告和数据系统分类、彩色血流信号和弹性评分三者联合对RS和IDC的诊断效能较好,曲线下面积(AUC)为0.802(95％CI:0.673～0.930,P<0.05),敏感度为0.833,特异度为0.652.结论 RS组和IDC组的超声特征有差异,彩色多普勒超声联合弹性成像检查对于鉴别诊断2种病变有一定意义.

摘要： 目的:探讨乳腺导管原位癌(DCIS)的MRI特征对其内存在微浸润癌成分的预测诊断价值.方法:回顾分析我院2018年9月-2020年3月经术后病理确诊且有完整MRI资料的单纯DCIS和导管原位癌伴微浸润(DCIS-IC)病例,进行分组研究.分析每个病例术前的MRI图像,提取包括乳腺纤维腺体类型,背景实质强化类型,病灶的类型和最长径,是否为多中心病灶,乳头复合体受累及病灶弥散是否受限等MRI特征.采用Pearson相关分析MRI测量的病灶最大直径与手术后病理测量的病灶最大直径的相关性.通过单因素分析比较两组间各种MRI特征的差异,再将单因素分析后有统计学意义的MRI特征进行多因素Logistic回归分析,采用ROC曲线评价回归模型对DCIS-IC的预测诊断价值.结果:最终纳入62例进行研究,其中35例为单纯DCIS,27例(43.5％)为DCIS-IC.MRI测量的病灶最大直径与手术后病理测量的病灶最大直径间具有较好的正相关性(r=0.750,P=0.000).单因素分析结果显示,病灶同侧乳腺实质背景明显强化(F=5.034,P=0.025),存在同侧乳头复合体受累(F=10.070,P=0.002),较大的病灶(t=3.061,P=0.003),弥散明显受限的病灶(F=6.042,P=0.014),不均质和簇样环形强化的非肿块样强化病灶(F=4.560,P=0.049)是对DCIS-IC预测诊断有价值的MRI特征;多因素回归分析结果显示,对DCIS-IC预测诊断最有价值的特征是同侧乳头复合体受累(OR=5.168,P=0.006)和弥散明显受限的病灶(OR=3.254,P=0.048),回归模型对DCIS-IC预测诊断的ROC曲线下面积为0.761.结论:乳腺DCIS术前MRI特征对乳腺DCIS-IC的预测诊断有一定价值.

摘要： 目的 探讨程序性死亡受体配体1(PD-L1)在浸润性乳腺癌组织中的表达及其与患者临床病理特征的关系.方法 收集南京大学医学院附属鼓楼医院2018年1月至2019年8月经病理确诊的初治浸润性乳腺癌患者石蜡包埋标本651例,其中三阴性乳腺癌98例.应用免疫组织化学EnVision法检测PD-L1蛋白在浸润性乳腺癌肿瘤细胞及浸润淋巴细胞中的表达情况.PD-L1在切片肿瘤组织肿瘤细胞和(或)肿瘤间质淋巴细胞中阳性表达率≥1％为该患者表达阳性,＜1％为阴性.结果 PD-L1蛋白在浸润性乳腺癌患者中的阳性表达率为47.0％(306/651),其中在三阴性乳腺癌中阳性表达率为69.3％(68/98).PD-L1在世界卫生组织(WHO)分级高、肿瘤体积大、脉管侵犯、病理分期晚、雌激素受体(ER)阴性、孕激素受体(PR)阴性、p53阳性、CK5/6阳性、表皮生长因子受体(EGFR)阳性、Ki-67值高患者中阳性表达率高(均P＜0.05);在三阴性乳腺癌中,PD-L1蛋白在WHO分级高、神经受侵、Ki-67值高、CK5/6阳性、EGFR阳性患者中阳性表达率高(均P＜0.05).多因素分析显示WHO分级(HR=1.511,95％ CI 1.139～ 2.003,P=0.004)、Ki-67值(HR=1.847,95％ CI 1.259～ 2.709,P=0.002)、p53表达(HR=2.083,95％ CI 1.487～ 2.916,P＜0.01)、EGFR表达(HR=3.490,95％ CI 2.002～6.086,P＜0.01)是PD-L1表达的独立影响因素.结论 PD-L1在浸润性乳腺癌中尤其是三阴性乳腺癌中高表达,其可能成为浸润性乳腺癌患者的潜在治疗靶点.

摘要： 目的 探讨MRI联合乳腺钼靶X线诊断乳腺导管原位癌的应用价值.方法 选择2018年2月至2019年2月收治的90例乳腺导管原位癌患者,对所有患者给予乳腺钼靶X线及MRI检查,比较联合检查与单一检查的诊断价值.采用SPSS22.0进行统计分析,年龄和病灶直径计量资料采用(珋x±s)表示,t检验;将病理诊断作为金标准,分析MRI及联合诊断的敏感度及特异度.计数资料采用n(％)表示,χ2检验,P0.05),良性病灶肿瘤直径低于恶性病灶(P<0.05).将病理诊断结果作为金标准,MRI联合乳腺钼靶X线诊断的灵敏度和特异度分别为91.67％和90.48％,均高于单纯MRI的75.00％和71.43％及单纯乳腺钼靶的66.67％和64.29％％,差异有统计学意义(P<0.05).结论 MRI联合乳腺钼靶X线在诊断乳腺导管原位癌时具有较高灵敏度和特异度,可为临床诊断及判断提供科学依据.

摘要： 目的 探讨基于MRI影像组学术前预测浸润性乳腺癌脉管侵犯的价值.资料与方法 回顾性纳入经手术病理证实的140例浸润性乳腺癌患者,其中乳腺癌淋巴血管浸润(LVI)阳性50例,LVI阴性90例.采用完全随机方法将患者分为训练组和验证组.所有患者均行乳腺常规MRI和动态增强扫描.所有病灶全部层面进行手动勾画ROI,采用AK软件提取磁共振纹理特征;采用最小冗余最大相关(mRMR)和最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归对训练组纹理特征降维、建立影像组学标签.利用临床资料、形态学特征、病理结果及影像组学标签建立影像组学模型.使用受试者工作特征(ROC)曲线评价模型预测效能.结果 AK软件共提取3132个影像特征,LASSO回归降维得到10个价值较大的特征,建立影像组学标签.影像组学标签在训练组和验证组中ROC曲线下面积分别为0.81、0.71,影像组学模型在验证组和训练组曲线下面积分别为0.93、0.91,影像组学模型的预测效能更佳.结论 基于MRI影像组学模型术前预测浸润性乳腺癌脉管侵犯具有较高的价值.

摘要： 目的 探讨超声图像的灰度直方图对肿块型肉芽肿性乳腺炎与乳腺浸润性导管癌的鉴别诊断价值.资料与方法 对30例肉芽肿性乳腺炎(GM)与38例浸润性导管癌(IDC)患者的术前超声图像进行灰度直方图分析,比较GM与IDC组患者直方图参数(均值,方差,偏度,峰度及第1、10、50、90、99百分位数)的差异.应用受试者工作特征(ROC)曲线计算各参数的鉴别诊断效能.结果 GM组的第1、10百分位数低于IDC组,差异有统计学意义(P0.05).第1百分位数在截断值为20时具有较高的准确率(69.1％),其敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值及ROC曲线下面积分别为47.4％、96.7％、94.7％、59.2％和0.726.第10百分位数在截断值为30时具有较高的准确率(67.6％),其敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值及曲线下面积分别为71.0％、60.0％、69.2％、62.1％和0.707.结论 超声灰度直方图对GM与IDC具有一定的鉴别价值.

摘要： 目的 探讨葡萄糖转运蛋白1(GLUT-1)、人类血管内皮生长因子C(VEGF-C)、核因子κB(NF-κB)在乳腺浸润性导管癌组织中的表达及其对患者预后的影响.方法 回顾性研究.纳入2011年1月-2014年11月蚌埠市第三人民医院117例乳腺浸润性导管癌患者(年龄20 ～ 79岁)的临床资料及癌组织病理学标本,并随机采集其中51例患者的癌旁组织标本.以免疫组织化学法检测标本中GLUT-1、VEGF-C、NF-κB的表达,比较其在癌组织和癌旁组织中表达量的差异,分析阳性表达与浸润性导管癌临床病理因素的关系,及其对临床预后的影响.结果 GLUT-1、NF-κB、VEGF-C在浸润性导管癌组织中阳性表达率高于癌旁组织,差异均有统计学意义(x2=45.785、48.433、48.236,P值均＜0.01).GLUT-1、NF-κB、VEGF-C在不同肿瘤大小、有无淋巴浸润、不同TNM分期和病理分级患者阳性表达率的差异均有统计学意义(P值均＜0.05).117例浸润性导管癌患者中,失访7例,死亡32例.110例随访的乳腺浸润性导管癌患者中,GLUT-1阳性表达患者的5年生存率(21.82％)显著低于阴性表达患者(77.09％),差异有统计学意义(x2=10.854,P＜0.01);NF-κB、VEGF-C阳性表达与阴性表达患者5年生存率差异均无统计学意义(x2=0.843、0.852,P值均＞0.05).结论 GLUT-1、VEGF-C、NF-κB表达升高可能参与了乳腺浸润性导管癌的侵袭进展过程,其中GLUT-1是影响患者预后的高风险因素.

摘要： 本发明公开一种增强图像局部特征式多任务分割乳腺导管内原位癌区域的方法，包括以下步骤：步骤s1：输入P63图像，对P63图像进行分析，选择P63图像中目标的整体特征和目标的局部特征，并将整体特征制作成所对应的两个标签；步骤s2：建立增强图像局部特征式多任务分割结构，通过所述语义分割网络输出预测图像并通过两个任务分别计算得出loss1以及loss2；步骤s3：将loss2作用于loss1得到loss；步骤s4：保持目标区域权重为1，增强背景区域的权重，增强目标局部区域的权重，输出结果。本发明通过建立增强图像局部特征式多任务分割结构来提高目标区域分割的查全率及查准率，同时还降低了整体网络的规模，提高了网络性能。

摘要： 本发明涉及乳腺癌检测技术领域，具体涉及一种乳腺导管原位癌的辅助检测系统，包括包括切片取样装置、照相单元、存储模块和分析模块；所述切片取样装置包括取样皿、切片盘和控制器；由于IDC和DCIS从细胞形态上具有较高的相似性，使得从细胞形态上直接利用卷积神经网络算法进行区分的准确度不高，进而影响到对DCIS检测的准确性；故此，本发明通过设置在取样皿中的切片盘，配合其中的半导体制冷片的温度控制作用，使取样皿中的细胞组织被切片槽中的切片刀连贯的制成病理切片，并冷冻定型在切片盘中继而获得大量的病理切片，提供给分析模块进行图像识别，达到了对细胞组织病理切片全面的分析，从而提升了乳腺导管原位癌的辅助检测系统的应用效果。

摘要： 本发明公开了一种计算机辅助乳腺浸润性导管癌组织学分级的方法：病理医师对乳腺癌组织学数字切片图像中的存在乳腺浸润性导管癌细胞的区域进行人工标注，对标注为乳腺浸润性导管癌的区域给出组织学分级评分；读入完成标注和组织学分级的数字化切片图像文件，将图像切割成小块图像，通过查询浸润性导管癌区域标注和组织学分级评分的信息，得到每个小块图像的标签信息，获得两大类样本集；利用CNN神经网络，建立多标签深度学习分类训练任务，让神经网络自动学习每一个小块图像中的图像特征，得到分类模型；利用该分类模型，对从乳腺癌组织学切片图像中提取出来的小块图像进行分类识别。

摘要： 本发明涉及犬乳腺浸润性导管癌组织差异表达miRNA的分析方法及应用，可有效解决肿瘤治疗的问题，其解决的技术方案是，构建犬乳腺浸润性导管癌及正常乳腺组织cDNA库，通过高通量测序技术对其进行深度测序来获得小RNA序列，利用生物信息学方法对其进行分析，去除低质量的序列，和已知的小RNA数据库进行归一化处理后，得到犬miRNA的种类和拷贝数，与数据库进行比对，发现了一些在哺乳动物未被收录的犬乳腺浸润性导管癌组织差异表达的新发现的miRNA和其对应的新的miRNA成熟体序列和前体序列，本发明差异表达的新的miRNA将有助于犬乳腺肿瘤的分子机理研究，同时为临床犬乳腺癌的诊断和靶向治疗提供新思路。

摘要： 本发明涉及乳腺癌检测技术领域，具体涉及一种乳腺导管原位癌的辅助检测系统，包括包括切片取样装置、照相单元、存储模块和分析模块；所述切片取样装置包括取样皿、切片盘和控制器；由于IDC和DCIS从细胞形态上具有较高的相似性，使得从细胞形态上直接利用卷积神经网络算法进行区分的准确度不高，进而影响到对DCIS检测的准确性；故此，本发明通过设置在取样皿中的切片盘，配合其中的半导体制冷片的温度控制作用，使取样皿中的细胞组织被切片槽中的切片刀连贯的制成病理切片，并冷冻定型在切片盘中继而获得大量的病理切片，提供给分析模块进行图像识别，达到了对细胞组织病理切片全面的分析，从而提升了乳腺导管原位癌的辅助检测系统的应用效果。

摘要： 本发明公开一种增强图像局部特征式多任务分割乳腺导管内原位癌区域的方法，包括以下步骤：步骤s1：输入P63图像，对P63图像进行分析，选择P63图像中目标的整体特征和目标的局部特征，并将整体特征制作成所对应的两个标签；步骤s2：建立增强图像局部特征式多任务分割结构，通过所述语义分割网络输出预测图像并通过两个任务分别计算得出loss1以及loss2；步骤s3：将loss2作用于loss1得到loss；步骤s4：保持目标区域权重为1，增强背景区域的权重，增强目标局部区域的权重，输出结果。本发明通过建立增强图像局部特征式多任务分割结构来提高目标区域分割的查全率及查准率，同时还降低了整体网络的规模，提高了网络性能。

摘要： 本发明公开了一种特异识别乳腺浸润性导管癌血清的核酸适配体IDC‑31分子探针及应用，属于分子生物医学领域。所述核酸适配体IDC‑31的核苷酸序列如SEQ ID NO.1所示。本发明设计的IDC‑31特异性的序列，采用5’端或3’端修饰、标记(如同位素、生物素、荧光素或者地高辛等)的方法能够特异识别乳腺浸润性导管癌血清。IDC‑31作为探针分子或者检测指标，用于乳腺浸润性导管癌的辅助诊断、治疗或者监测预后的基础研究等，作为非侵入性的检测分子，适用于临床乳腺浸润性导管癌血清标本的辅助诊断、肿瘤生物导向治疗。本发明的方法简单，迅速，灵敏，具有广泛临床应用和基础应用前景。

摘要： 本发明涉及COL5A1的一种新用途，属于肿瘤诊断技术领域，即COL5A1在诊断/治疗乳腺浸润性导管癌中的应用。其优点表现在：本发明首次发现COL5A1在乳腺浸润性导管癌中特异性表达升高，针对COL5A1进行靶向敲低后可抑制乳腺癌细胞株MCF‑7增殖，显示出COL5A1是潜在的乳腺癌诊断、治疗靶点标志物，研发相关的试剂或药物能够提高乳腺癌(主要是浸润性导管癌)的诊断、治疗效果，或作为目前主流治疗药物的辅助用药。

摘要： 本发明公开了一种治疗乳腺浸润性导管癌的植物提取物及其制备方法。发明人经多年的攻克首次发现，确证沙棘萃取物可锁定并能选择性地治疗乳腺浸润性导管癌，沙棘萃取物对乳腺浸润性导管癌的有效率达到99.8‑99.9％，有望成为极具吸引力的治疗乳腺浸润性导管癌药物。可能的作用机制是通过抑制细胞增殖、诱导细胞凋亡和抑制血管生成而发挥抗乳腺浸润性导管癌作用。对治疗乳腺浸润性导管癌有较强的靶向性，并不产生耐药性，与传统化疗药无交叉耐药。沙棘萃取物安全而无毒，有望成为一种新的治疗乳腺浸润性导管癌的植物新药。

摘要： 本发明公开了一种计算机辅助乳腺浸润性导管癌组织学分级的方法：病理医师对乳腺癌组织学数字切片图像中的存在乳腺浸润性导管癌细胞的区域进行人工标注，对标注为乳腺浸润性导管癌的区域给出组织学分级评分；读入完成标注和组织学分级的数字化切片图像文件，将图像切割成小块图像，通过查询浸润性导管癌区域标注和组织学分级评分的信息，得到每个小块图像的标签信息，获得两大类样本集；利用CNN神经网络，建立多标签深度学习分类训练任务，让神经网络自动学习每一个小块图像中的图像特征，得到分类模型；利用该分类模型，对从乳腺癌组织学切片图像中提取出来的小块图像进行分类识别。