Non-mass enhancementならばその特徴を3つに分けて記載します。
Non-mass enhancementとは非腫瘤性増強効果(非腫瘤性病変)で
- 乳腺組織に増強効果が生じているように見える。
- Mass effect なし。T1、T2強調像でわかりにくい。
- 脂肪組織の入り込み。
といった特徴を持ち、鑑別で最も重要なのは非浸潤性乳管癌(DCIS)であり、悪性ではこれを第一に想定しています。
その他、浸潤性小葉癌、乳腺症、乳管内乳頭腫など。が挙げられます。
先に結論:BI-RADS MRIでの非腫瘤性増強(NME)の読み方
- 非腫瘤性増強(non-mass enhancement)は、はっきりしたかたまりを作らずに乳腺が広がるように染まる所見で、悪性では非浸潤性乳管癌(DCIS)が最も重要です
- 評価は分布と内部の染まり方が中心で、線状・区域性(乳頭に向かう楔形)の分布や、clumped(数珠状)・clustered ring(小さな輪の集まり)の内部パターンは悪性を疑います。左右対称な増強は良性(背景乳腺の染まり)のことが多いです
- ※現行のBI-RADS第5版(2013年)では、分布から「ductal(乳管様)」がなくなりlinearに統合され、内部パターンはhomogeneous・heterogeneous・clumped・clustered ringに整理されました。本文の「stippled」などは旧版の用語です
- BI-RADSカテゴリーは0〜6の7段階で、3(おそらく良性)は悪性の可能性2%未満の所見に使います。BPE(背景乳腺増強効果)は正常乳腺の染まりの強さで、minimal・mild・moderate・markedの4段階で記載します
Non-mass enhancementで検討すべき3項目
- Distribution(分布)
- Internal enhancement pattern(内部増強パターン)
- Symmetric or asymmetric(対称性(両側撮像時))
※Time intensity curve解析は、腫瘤ほどは重視されません(ROI設定が小さくて困難となることがあり、DCISの曲線の型もさまざまなため)(Greenwood 2013)。
step1 分布はどうか?(Distribution)
- Focal area(局所領域):狭い範囲(1つの象限の一部)。良悪性どちらもあり。
- Linear(線状)
- Ductal(乳管様):乳頭に向かって走行、時に枝分かれ。悪性多い。
- Segmental(区域性):乳管の分布に一致した、尖部が乳頭方向を向く楔状。悪性多い。
- Regional(領域性):乳管の分布に一致しない。大きな地図状の広い範囲。良悪性ある。
- Multiple regions of enhancement(多発増強領域):大きな地図状の増強効果が2カ所以上。
- Diffuse(びまん性):乳腺全体に均一に広がる増強効果。
▶乳管様(Ductal pattern)とは?

※乳管の分布に一致する分布→悪性を考慮。
step2 内部増強パターンはどうか?(Internal enhancement pattern)
- Homogenous(均一):一様な均一な染まり。良悪性あり。
- Heterogeneous(不均一):不揃いで不均一な染まり。良悪性あり。
- Stippled/punctate(点状):同じような点状・粒状の増強効果。良性が多い(良性病変の50%にみられた最多の所見:Tozaki 2006)。
- Clumped(集塊状、敷石状、ブドウ房状、ビーズ状増強効果)
- Reticular/dendritic(網状、樹枝状):不整な屈曲、歪曲する網状の増強効果(旧版の用語)。
- Clustered ring enhancement(微小なリング状増強効果の集簇):BI-RADS第5版(2013年)で採用。
▶Clumped enhancementとは?
- Clumpedは集塊状、敷石状、ブドウ房状、ビーズ状増強効果。
- 小結節状の増強効果が集簇し、時に融合するような増強効果。
※結節状濃染の集簇→複数の腺管が線維性の間質により取り囲まれていることを示唆。 - 悪性を示唆する所見。
- 同時にDuctalあるいはSegmentalな分布を示す場合は非浸潤性乳管癌をまず考える。

▶Clustered ring enhancementとは?
- 微小なリング状増強効果の集簇。Tozakiらの検討では、clustered ring enhancementは悪性病変の63%にみられたのに対し良性病変では4%のみで、特異度96%、悪性の陽性的中率96%と報告されています。
- 非浸潤性乳管癌(DCIS)などの乳管内病変でみられる。
- 時相によって見え方が変わるため、早期相・後期相の両方で確認する。
- BI-RADS-MRI 第5版(2013)で採用された。第5版の用語でNMEを評価した検討では、悪性の陽性的中率はclustered ring enhancementが53.8%、区域性分布が62.5%で、両者がそろうと66.7%でした。一方、分布や内部パターンの判定は読影者間で約2割食い違っており、用語の当てはめに迷う所見であることにも注意が必要です。

Tozaki M:Breast MR imaging using the VIBE sequence,AJR 2006
症例 
Non-mass enhancementのどんなパターンが悪性を示唆するか?

- 分布(Distribution)では、Linear, Ductal , Segmental
- 内部造影効果(Internal enhancement patterns)では、Clumped、Clustered ring enhancement、Branching-ductal pattern
Non-mass enhancementの読影の進め方
- 撮像された時相で違ってみえることもしばしば。
- 早期相、後期相のよく描出されている方で観察。
- 多方向から観察、MIP画像も役立つ。
- 組織では非浸潤性乳管癌(DCIS)を主体とする病変であることが多い。
- 分布が左右対称性なら良性(乳腺症など)と考える。
- 種々の内部増強パターンが混在していることや分類に迷うものも多い。
- 悪性を示唆するマンモグラフィー上の石灰化はMRIではnon-mass enhancementとして描出されることがある。
Non-mass lesionの形態と血流情報による読影
| BI-RADSカテゴリー | MRIでの所見 |
| >カテゴリー 5 |
|
| >カテゴリー 4b |
|
| >カテゴリー 4a |
|
| >カテゴリー 3 |
|
(Tozaki M,Fukuma E AJR193:840-849,2009を改変)
※この表は1施設の読影モデルで、BI-RADS本体の定義ではありません。同施設の102病変の検討では、悪性の陽性的中率はclustered ring enhancement 67%、branching-ductal pattern 38%、clumped architecture 20%で、これらを示すNMEは生検で確かめるべき(カテゴリー4)とされています(Sakamoto 2008)。
BI-RADSカテゴリーとは(0〜6の意味)
BI-RADSは、乳房画像の所見を共通の言葉で記載し、カテゴリーと対応を結びつける仕組みです(Spak 2017)。
| カテゴリー | 意味 | 主な対応 |
| 0 | 評価が不十分 | 追加の画像検査 |
| 1 | 異常なし(陰性) | 通常の検診 |
| 2 | 良性所見 | 通常の検診 |
| 3 | おそらく良性(悪性の可能性2%未満:Lee 2014) | 短期間の経過観察 |
| 4 | 悪性の疑い | 生検を考慮 |
| 5 | 悪性を強く疑う | 生検 |
| 6 | 生検で悪性と確定済み | 治療へ |
BPE(背景乳腺増強効果)とは
- BPE(background parenchymal enhancement)は、病変ではない正常乳腺の染まりで、minimal・mild・moderate・markedの4段階で記載します。
- moderate・markedのBPEは50歳未満で多く(39.7% 対 50歳以上18.9%)、感度・特異度には差がありませんでした(DeMartini 2012)。
- NMEとして拾われた所見を第5版の用語で見直すと、20.0%はBPEと判断し直され、BPEと判断された患者はより若年でした(Chikarmane 2017)。左右対称でまだらな染まりは、まずBPEを考えるのがコツです。
乳腺MRIのダイナミックカーブ(time-intensity curve)の3つの型
| 型 | 後期相の動き | 乳癌での割合 | 良性病変での割合 |
| type I(persistent) | 上がり続ける | 8.9% | 83.0% |
| type II(plateau) | 横ばい | 33.6% | 11.5% |
| type III(washout) | 下がる | 57.4% | 5.5% |
(266病変の検討:Kuhl 1999)
DCISでは速く染まってplateauになる型が最も多いとされ(Greenwood 2013)、NMEではカーブより分布・内部パターンを優先します。
参考文献
- Tozaki M, Igarashi T, Fukuda K. Breast MRI using the VIBE sequence: clustered ring enhancement in the differential diagnosis of lesions showing non-masslike enhancement. AJR Am J Roentgenol. 2006;187(2):313-21. PubMed
- Tozaki M, Fukuda K. High-spatial-resolution MRI of non-masslike breast lesions: interpretation model based on BI-RADS MRI descriptors. AJR Am J Roentgenol. 2006;187(2):330-7. PubMed
- Spak DA, Plaxco JS, Santiago L, et al. BI-RADS fifth edition: A summary of changes. Diagn Interv Imaging. 2017;98(3):179-190. PubMed
- Lunkiewicz M, Forte S, Freiwald B, et al. Interobserver variability and likelihood of malignancy for fifth edition BI-RADS MRI descriptors in non-mass breast lesions. Eur Radiol. 2020;30(1):77-86. PubMed
- Greenwood HI, Heller SL, Kim S, et al. Ductal carcinoma in situ of the breasts: review of MR imaging features. Radiographics. 2013;33(6):1569-1588. PubMed
- Sakamoto N, Tozaki M, Higa K, et al. Categorization of non-mass-like breast lesions detected by MRI. Breast Cancer. 2008;15(3):241-6. PubMed
- Tozaki M, Fukuma E. 1H MR spectroscopy and diffusion-weighted imaging of the breast: are they useful tools for characterizing breast lesions before biopsy? AJR Am J Roentgenol. 2009;193(3):840-9. PubMed
- Lee KA. Breast Imaging Reporting and Data System category 3 for magnetic resonance imaging. Top Magn Reson Imaging. 2014;23(6):337-44. PubMed
- DeMartini WB, Liu F, Peacock S, et al. Background parenchymal enhancement on breast MRI: impact on diagnostic performance. AJR Am J Roentgenol. 2012;198(4):W373-80. PubMed
- Chikarmane SA, Michaels AY, Giess CS. Revisiting nonmass enhancement in breast MRI: analysis of outcomes and follow-up using the updated BI-RADS atlas. AJR Am J Roentgenol. 2017;209(5):1178-1184. PubMed
- Kuhl CK, Mielcareck P, Klaschik S, et al. Dynamic breast MR imaging: are signal intensity time course data useful for differential diagnosis of enhancing lesions? Radiology. 1999;211(1):101-10. PubMed
画像診断を無料で学べるコンテンツ

腹部画像診断を症例で学ぶ
4日に1回、朝6時に症例が届き、実際に画像をスクロールして読影する講座です。90症例以上・1年以上続く講座で、医師・医学生・放射線技師・看護師など10,000名以上が参加中です。
講座に参加する(無料) →

