Đặc điểm hình ảnh và các yếu tố gợi ý ác tính của tổn thương vú trên nhũ ảnh cắt lớp

Lê Thị Kim Cúc, Hoàng Thị Ngọc Hà, Hồ Xuân Tuấn

Nội dung chính của bài viết

Tóm tắt

Ung thư vú là bệnh ác tính phổ biến ở nữ giới, trong đó nhũ ảnh cắt lớp (Digital Breast Tomosynthesis – DBT) ngày càng được ứng dụng rộng rãi để phát hiện và đặc tả tổn thương. Nghiên cứu cắt ngang trên 101 bệnh nhân với 113 tổn thương có xác nhận mô bệnh học (05/2024 – 07/2025) cho thấy các dấu hiệu như vôi hóa nghi ngờ, tăng đậm độ bất đối xứng và biến dạng cấu trúc xuất hiện nhiều hơn ở nhóm ác tính (p < 0,05). Trong các tổn thương tạo khối, u ác thường có hình dạng không đều, bờ tua gai hoặc không xác định và đậm độ cao hơn so với u lành (p < 0,001). Phân tích đa biến cho thấy sự hiện diện của khối, vôi hóa nghi ngờ và bất đối xứng vẫn duy trì ý nghĩa thống kê sau hiệu chỉnh. Riêng trong nhóm tổn thương tạo khối, bờ tua gai hoặc không xác định và đậm độ cao là các đặc điểm vẫn duy trì ý nghĩa thống kê sau hiệu chỉnh. Kết quả nghiên cứu cho thấy DBT có giá trị trong nhận diện một số đặc điểm hình ảnh gợi ý ác tính của tổn thương vú.

Chi tiết bài viết

Tài liệu tham khảo

1. World Health Organization. Breast cancer. World Health Organization. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/breast-cancer. Updated April 4, 2026. Accessed April 01, 2026.
2. Ferlay J, Ervik M, Lam F, et al. Global Cancer Observatory: Cancer Today. International Agency for Research on Cancer. https://gco.iarc.who.int/today. Updated April 4, 2026. Accessed April 01, 2026.
3. Marcon M, Fuchsjäger MH, Clauser P, et al. ESR Essentials: screening for breast cancer-general recommendations by EUSOBI. Eur Radiol. 2024;34(10):6348-6357. doi:10.1007/s00330-024-10740-5
4. Dhamija E, Gulati M, Deo SVS, et al. Digital breast tomosynthesis: an overview. Indian J Surg Oncol. 2021;12(2):315-329. doi:10.1007/s13193-021-01310-y
5. Olinder J, Johnson K, Åkesson A, et al. Impact of breast density on diagnostic accuracy in digital breast tomosynthesis versus digital mammography: results from a European screening trial. Breast Cancer Res. 2023;25(1):116. doi:10.1186/s13058-023-01712-6
6. Alabousi M, Wadera A, Kashif Al-Ghita M, et al. Performance of Digital Breast Tomosynthesis, Synthetic Mammography, and Digital Mammography in Breast Cancer Screening: A Systematic Review and Meta-Analysis. J Natl Cancer Inst. 2021;113(6):680-690. doi:10.1093/jnci/djaa205
7. Lei J, Yang P, Zhang L, et al. Diagnostic accuracy of digital breast tomosynthesis versus digital mammography for benign and malignant lesions in breasts: a meta-analysis. Eur Radiol. 2014;24(3):595-602. doi:10.1007/s00330-013-3012-x
8. American College of R. ACR BI-RADS® Atlas: Breast Imaging Reporting and Data System. 5th ed. American College of Radiology; 2013.
9. Trần Lê Minh Nguyệt, Nguyễn Phước Bảo Quân, Trần Thị Nam Phương, và cs. Nghiên cứu đặc điểm mô bệnh học, hình ảnh và giá trị của siêu âm, nhũ ảnh tổn thương tuyến vú BI-RADS 4. Tạp chí Y Dược Huế. 2025;15(7):131-138. doi:10.34071/jmp.2025.7.17
10. Liberman L, Abramson AF, Squires FB, et al. The breast imaging reporting and data system: positive predictive value of mammographic features and final assessment categories. AJR Am J Roentgenol. 1998;171(1):35-40. doi:10.2214/ajr.171.1.9648759
11. Kim SY, Kim HY, Kim EK, et al. Evaluation of malignancy risk stratification of microcalcifications detected on mammography: a study based on the 5th edition of BI-RADS. Ann Surg Oncol. 2015;22(9):2895-901. doi:10.1245/s10434-014-4362-6
12. Grimm LJ, Rahbar H, Abdelmalak M, et al. Ductal Carcinoma in Situ: State-of-the-Art Review. Radiology. 2022;302(2):246-255. doi:10.1148/radiol.211839
13. 1Chesebro AL, Winkler NS, Birdwell RL, et al. Developing Asymmetry at Mammography: Correlation with US and MR Imaging and Histopathologic Findings. Radiology. 2016;279(2):385-94. doi:10.1148/radiol.2015151131
4. Bahl M, Lamb LR, Lehman CD. Pathologic Outcomes of Architectural Distortion on Digital 2D Versus Tomosynthesis Mammography. AJR Am J Roentgenol. 2017;209(5):1162-1167. doi:10.2214/ajr.17.17979
15. Chan HP, Helvie MA, Hadjiiski L, et al. Characterization of Breast Masses in Digital Breast Tomosynthesis and Digital Mammograms: An Observer Performance Study. Acad Radiol. 2017;24(11):1372-1379. doi:10.1016/j.acra.2017.04.016