基于乳腺DBT图像的乳腺肿块计算机辅助诊断研究

目的:探讨乳腺数字断层扫描(digital breast tomosynthesis,DBT)影像计算机辅助诊断方法在乳腺肿块良恶性鉴别中的价值。方法:本研究纳入我院乳腺癌早期筛查患者(2018年02月至2020年02月)190例,分别提取和筛选DBT影像中常规手工特征和深度学习神经网络特征,进行特征级融合,建立逻辑回归分类器模型,并绘制诺模图,通过ROC曲线、校正曲线和决策曲线对模型进行评估。结果:影像组学手工特征与深度学习特征融合筛选后得到含有三个特征的最优特征集,融合模型的诊断效果优于单独特征;无监督聚类分析和箱线图表明获得的特征具有良好的良恶性鉴别能力;基于融合特征构建的诺模图模型在训练集和测试集上获得AUC值分别为0.985(95%CI 0.956~1.000,敏感性=0.970,特异性=0.929)和0.984(95%CI 0.956~1.000,敏感性=0.909,特异性=0.931),绘制决策曲线(DCA)表明模型具有良好的潜在临床应用价值。结论:通过影像组学手工特征与深度学习特征融合并建立计算机模型可辅助临床医生提高乳腺DBT影像对肿块的良恶性鉴别能力。

数字乳腺断层摄影(DBT)及局部加压放大摄影在致密型乳腺疾病中的诊断价值

目的:探讨数字乳腺断层摄影(DBT)及局部加压放大摄影在致密型乳腺疾病中的诊断价值。方法:以2021年11月1日至2022年4月30日期间在我院接受治疗的致密型乳腺疾病患者98例为研究对象。所有患者均接受数字乳腺断层摄影(DBT)及局部加压放大摄影诊断,以DBT诊断结果为对照组,以DBT及局部加压放大摄影联合诊断结果为观察组。以病理学诊断结果为金标准,对比两组诊断结果准确率以及对病灶特征显示情况。结果:与病理诊断结果对比得出,观察组良性、恶性诊断准确率显著高于对照组(P<0.05);观察组边界清楚率显著高于对照组(P<0.05);观察组对血管穿入征、毛刺征的显示率显著高于对照组(P<0.05);观察组对钙化的显示显著高于对照组(P<0.05)。结论:DBT及局部加压放大摄影联合应用于致密型乳腺疾病诊断中可显著提高疾病诊断准确率,能够将病灶特征很好的显示,可以有效减少不必要的召回及辐射暴露,临床应用价值显著。

自动乳腺超声成像系统联合数字乳腺断层摄影对致密型乳腺内乳腺癌诊断价值分析

目的:探讨自动乳腺超声成像系统(ABUS)联合数字乳腺断层摄影(DBT)对致密型乳腺内乳腺癌诊断价值。方法:选取医院收治的96例致密型乳腺内乳腺癌患者,所有患者均在穿刺、手术等有创操作前1周内完成ABUS和DBT检查。以病理结果作为“金标准”,分析ABUS与DBT对致密型乳腺内乳腺癌的诊断价值。结果:96例患者经病理检查出96个病灶,以病理结果作为“金标准”,ABUS诊断致密型乳腺内乳腺癌的灵敏度、特异度及受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)分别为77.32%、82.53%和0.711(95%CI:0.635~0.792),DBT诊断致密型乳腺内乳腺癌的灵敏度、特异度及AUC分别为81.59%、80.23%和0.734(95%CI:0.612~0.776),ABUS联合DBT诊断致密型乳腺内乳腺癌的灵敏度、特异度及AUC分别为89.38%、92.46%和0.787(95%CI:0.659~0.824)。结论:ABUS联合DBT有利于提高致密型乳腺内乳腺癌临床检出率,减少肿块不伴钙化病灶的漏诊。

数字乳腺层析图像纹理特征联合提取与识别

为提高乳腺组织图像特征提取的正确率,结合灰度共生矩阵纹理特征与Tamura纹理特征,给出一种联合提取与识别算法。采用双边滤波、受约束限制自适应直方图均衡和L0梯度滤波,对数字乳腺层析图像进行预处理,滤除其噪声并提高对比度;同时考虑灰度共生矩阵与Tamura纹理特征,通过增加特征值维度,将两者融合入一个矩阵之中,并依据特征选择规则提取最适特征;用支持向量机对特征向量分类。与仅依赖其中一种纹理特征的提取算法相比,所给算法可提高特征提取与识别正确率,从而更好地实现图像分类。

数字乳腺体层合成鉴别乳腺放射状病变良恶性的价值

目的探讨数字乳腺体层合成(digital breast tomosynthesis,DBT)鉴别乳腺放射状病变良恶性的应用价值。方法回顾性分析2019年6月—2022年1月华东疗养院67例行数字乳腺X射线摄影(digital mammography,DM)和DBT检查并经病理证实的乳腺放射状病变患者的临床和影像资料。以病理结果为金标准,将患者分为良性组和恶性组,比较两组患者的一般基线资料;对比DM和DBT对乳腺放射状病变的诊断效能并分析DBT图像上两组病变中心密度、微钙化、病灶中心的大小、病灶整体的大小及毛刺长度方面的差异。结果67例患者中良性病变38例、恶性病变29例,两组患者年龄与是否绝经差异均有统计学意义(P<0.05)。DM、DBT对乳腺放射状病变检出率及诊断准确率分别为[61.94%(41/67)、100%(67/67)vs.65.85%(27/41)、74.63%(50/67)],两种检查方法的检出率存在显著差异(P<0.001),诊断准确率差异无统计学意义。DM和DBT对恶性放射状病变诊断的灵敏度[65.38%(17/26)vs.82.76%(24/29)]、特异度[66.67%(10/15)vs.68.42%(26/38)]、误诊率[33.34%(5/15)vs.31.58%(12/38)]以及漏诊率[34.62%(9/26)vs.17.24%(5/29)]差异均无统计学意义(P>0.05)。良性组和恶性组在DBT图像上病灶中心大小[(3.30±0.63)mm vs.(4.12±0.65)mm]、病灶整体大小[(24.64±5.28)mm vs.(30.22±7.29)mm]及毛刺长度[(11.32±3.38)mm vs.(13.24±2.23)mm]的差异有统计学意义(P<0.05),病变中心密度及微钙化分布差异无统计学意义。结论DBT对乳腺放射状病变的诊断具有优势。