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作者及机构
本研究的主要作者包括Bei Hua、Jun Chen、Yong Wang、Peihua Hu、Jindan Ge、Lina Geng、Tao Yuan和Guanmin Quan。研究团队来自河北医科大学的多家附属医院，包括河北医科大学第一医院、河北医科大学第四医院和河北医科大学第二医院。该研究发表于2025年的《European Radiology》期刊。
学术背景
本研究聚焦于乳腺癌的诊断领域，特别是针对非肿块强化（Non-Mass Enhancement, NME）病变的鉴别诊断。NME病变在乳腺影像中表现为异常强化区域，但缺乏明确肿块特征，其诊断具有挑战性。传统的乳腺影像技术，如乳腺X线摄影（Mammography, MG）和动态增强磁共振成像（Dynamic Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Imaging, DCE-MRI），在NME病变的诊断中存在一定的局限性。近年来，对比增强乳腺X线摄影（Contrast-Enhanced Mammography, CEM）作为一种新兴技术，结合了形态学和增强特征，显示出在乳腺癌诊断中的潜力。然而，CEM在NME病变中的鉴别效能尚未得到充分研究。因此，本研究旨在探索CEM中恶性NME病变的形态学和增强特征，并开发一个多变量模型以准确预测NME病变的恶性概率。
研究流程
研究共纳入162名患者，共计206个NME病变。研究流程主要包括以下几个步骤：
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数据分组：将患者随机分为训练数据集和测试数据集，比例为7:3。
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影像检查：所有患者均接受CEM检查，使用GE Healthcare的Senographe Essential设备，注射碘对比剂（370 mg碘/ml，1.22 ml/kg，流速3 ml/s）。影像采集包括低能量（Low-Energy, LE）图像和减影图像。
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影像分析：由两名经验不同的乳腺放射科医生独立评估影像特征，包括乳腺组成、病变位置、微钙化、背景实质强化（Background Parenchymal Enhancement, BPE）、病变大小、增强形态分布（Enhancement Morphological Distribution, EMD）、内部增强模式（Internal Enhancement Pattern, IEP）和时间-信号强度曲线（Time-Signal Intensity Curve, TIC）。
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统计分析：使用SPSS 22.0和R 4.1.3软件进行数据分析。通过逻辑回归分析开发多变量模型，并通过计算曲线下面积（Area Under the Curve, AUC）评估模型的预测价值。
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模型验证：在训练数据集和测试数据集中分别验证模型的敏感性、特异性和AUC值。
主要结果
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恶性NME病变的特征：研究发现，恶性NME病变在微钙化（32.35%）、节段性和线性分布（55.88%）、簇状和环形增强模式（70.59%）以及III型曲线（64.71%）中的发生率显著高于良性病变（p < 0.002）。
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多变量模型的预测效能：训练数据集中，模型的敏感性为79.41%，特异性为94.44%，AUC为0.920；测试数据集中，敏感性为80.77%，特异性为97.37%，AUC为0.946。
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独立预测因子：微钙化、EMD、IEP和TIC被确定为恶性NME病变的独立预测因子。
结论
本研究开发的多变量模型结合了微钙化和增强特征，在预测恶性NME病变中表现出可接受的敏感性和高特异性。该模型为CEM技术在乳腺癌诊断中的应用提供了新的工具，尤其适用于NME病变的鉴别诊断。
研究亮点
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创新性：本研究首次将CEM技术应用于NME病变的鉴别诊断，并开发了基于微钙化和增强特征的多变量模型。
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高效性：模型在训练和测试数据集中均表现出较高的预测效能，为临床诊断提供了可靠的支持。
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临床价值：该研究为乳腺癌的早期诊断和精准治疗提供了新的技术手段，具有重要的临床应用价值。
其他有价值的内容
研究还探讨了CEM与DCE-MRI在NME病变诊断中的比较，发现CEM在微钙化检测和增强特征显示方面具有优势。此外，研究提出了未来需要进一步开展多中心前瞻性研究以验证模型的普适性，并探索该模型在区分导管原位癌（Ductal Carcinoma in Situ, DCIS）和浸润性导管癌（Invasive Ductal Carcinoma, IDC）中的应用潜力。
以上是对该研究的全面报告，涵盖了研究背景、流程、结果、结论及其学术价值。