星云MMTT用于乳腺癌新辅助化疗早期疗效评估
乳腺癌是全球女性最常见的恶性肿瘤，其在我国女性恶性肿瘤发病率中占第二位，病死率占第六位，严重威胁女性的生命健康和生活质量。新辅助化疗(neoadjuvant chemotherapy, NAC)是对非转移性肿瘤在局部治疗前进行的全身性治疗，可缩小肿瘤，降低乳腺癌级别，增加保乳手术治疗机会，并可通过清除微小转移灶而提高患者的总体生存率。由于部分乳腺癌患者对新辅助化疗早期治疗方案不敏感，或肿瘤病变内已发生化疗后反应但在解剖形态上无明显变化甚至增大,这种情况不利于化疗早期的疗效评估。因此，对乳腺癌患者化疗早期病灶的解剖结构、肿瘤活性反应及残存肿瘤的全面、准确、可重复性评估，对后续的治疗方案至关重要。
本研究回顾性分析了75例乳腺癌患者，在新辅助化疗前和新辅助化疗早期（即化疗2-3个周期后）行DCE-MRI检查。基于病灶强化体积(Enhancing Lesion Volume, ELV)(即qEASL标准)、RECIST 1.1、病变总体积(Total Lesion Volume, TLV)(即vRECIST标准)三种方法分别进行早期化疗后的疗效评估，并以病理MP（Miller–Payne system）分级结果为金标准，比较三种方法对乳腺癌患者早期新辅助化疗后疗效的预测效能。同时，将化疗前后ELV生成的肿瘤内部活性伪彩图与病理结果进行比较。
图像处理
本研究所有的影像数据处理都是基于飞利浦星云工作站平台。分别将患者新辅助化疗前、后以及对比剂增强前、后的MRI图像载入MMTT模块，四组图像自动进行空间配准。图像处理过程包括以下几个步骤：①绘制智能VOI：使用半自动三维工具绘制智能VOI，勾画靶病灶和靶淋巴结，必要时医生手动调整轮廓；② 放置参考区域R：将区域R置于胸大肌，使变异系数（CV%）越小越好，本研究中CV%不超过15%；③计算结果：选择评价标准列表里的RECIST1.1、TLV和ELV标准，软件自动计算出靶病灶的最长径、体积及强化体积，并根据化疗前后两次的计算结果自动给出药物的疗效评估结果。
44岁无淋巴结转移的乳腺癌患者图像。(a)-(c)是新辅助化疗前平扫、增强及伪彩叠加图。(d)-(f)是新辅助化疗后平扫、增强及伪彩叠加图像。
基于ELV方法的评估，得出疾病部分缓解PR、疾病稳定SD和病情进展PD的病例分别占29%、67%和4%，无完全缓解CR病例。三种方法的评价效果无显著性差异（P>0.05）。ELV预测病理响应的敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值和准确性分别为72%、92%、81.8%、86.8%和85.3%。与RECIST1.1 和TLV相比，ELV的敏感性、阴性预测值和准确性最高。基于三种方法绘制的ROC曲线，ELV方法计算得到的AUC值最大（AUC=0.962）。此外，基于ELV方法生成的伪彩图与病理切片相比，还可以直观显示坏死区域。
48岁无淋巴结转移的乳腺癌患者图像。(A)&（B）、(D)&(E)分别是新辅助化疗前、后病灶的增强图像&伪彩叠加图。RECIST1.1、TLV和ELV三种疗效评估方法的评估结果分别为SD、SD和PR。病理结果显示：(C)和(F)分别为肿瘤细胞化疗后发生了纤维化和玻璃样变性，新辅助化疗后肿瘤细胞减少了90%，表现为疾病部分缓解。ELV的评效结果与病理评效结果一致。
肿瘤强化体积（ELV）标准有助于评价乳腺癌患者早期新辅助化疗后的疗效反应，可通过整个肿瘤负荷反应早期新辅助化疗后肿瘤活性的变化。
定量肿瘤强化体积标准可对乳腺癌患者靶病灶整瘤负荷及肿瘤活性进行疗效监测，伪彩图可以直观反映化疗前后病灶内成分的异质性，在乳腺癌患者早期疗效评估结果中有较高的临床参考价值。