全数字化乳腺X线成像系统空间分辨力及平均腺体剂量检测

目的:对全数字化乳腺X线成像系统的空间分辨力与平均腺体剂量(average glandular dose,AGD)进行检测,以保证最低剂量下获得高分辨力、高对比度的乳腺X线影像。方法:将M12乳腺X线机性能测试模体放置于乳房支撑台正中位置上,在该模体的基础上对准3个固定槽放置线对卡模体,开启自动曝光控制(auto exposure control,AEC),管电压28 k V,选择常用阳极滤过组合进行曝光,对成像系统的空间分辨力进行检测。采用福禄克TNT12000射线检测工具、2 mm厚的钢板及不同厚度的铝片测量出半值层(half-value layer,HVL),进而计算出AGD。结果:纵向空间分辨力均为8 lp/mm,横向空间分辨力最大为10 lp/mm,最小为8 lp/mm,均大于7 lp/mm,检测通过;所测AGD为0.60~0.61 m Gy,<2 m Gy,检测通过。结论:通过对全数字化乳腺X线成像系统的空间分辨力和AGD的检测,可以快速评估乳腺X线成像系统的性能及放射剂量,客观地反映设备的性能,从而保证良好的图像质量和最低的辐射剂量。

全数字化乳腺X射线成像系统质量控制检测智能评价系统的研究

目的:设计全数字化乳腺X射线成像系统质量控制检测自动评价系统,对全数字化乳腺X射线成像系统的自动曝光控制重复性、探测器均匀性、空间分辨率和腺体平均剂量4个质量控制检测参数实现自动评价。方法:对乳腺X射线机短期质量控制参数,即自动曝光控制重复性、探测器均匀性、空间分辨率和腺体平均剂量进行检测,应用分析软件基于Matlab平台编写检测程序,实现对4个质量控制检测参数的自动测算和检测报告的出具。结果:通过对数字乳腺X射线机进行每周检测一次、连续检测5周的质量控制检测,对每次的检测图像使用智能软件自动测算,可快速输出检测结果及检测报告。结论:全数字化乳腺X射线成像系统质量控制检测智能评价系统极大缩短质量控制检测数据分析测算时间,提高了质量控制检测分析测算效率。

全数字化乳腺X射线成像系统自动曝光控制可重复性及探测器均匀性检测

目的:研究数字乳腺X射线摄影(DR)自动曝光控制(AEC)可重复性及探测器均匀性检测方法。方法:使用M12乳腺X射线机性能测试模体,对AEC重复性及探测器均匀性进行检测。参考标准:最大相对误差<10%,异变系数<5%,结果:1AEC可重复性检测最大相对误差为0.45%,异变系数为0.41%,自动曝光控制重复性检测符合标准要求;2探测器均匀性测量的最大相对误差为2.83%,参考标准最大相对误差<7%,探测器均匀性检测通过。结论:该检测方法可有效对全数字化乳腺X射线成像系统的AEC可重复性及探测器均匀性进行检测,通过检测可快速掌握系统稳定性和可靠性,保证设备始终处于良好的工作状态。

全数字化乳腺X线成像技术对乳腺疾病的诊断价值

目的:分析全数字化乳腺X成像技术在外科乳腺疾病中的诊断价值。方法:以美国放射学会推荐的乳腺影像报告与数据系统作为全数字化平板乳腺X线检查诊断依据,初步认定恶性诊断的病理分级为Ⅳ级、Ⅴ级,良性诊断的病理分级包括Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级。笔者所在医院2014年5月-2017年3月收治的824例导管内乳头状瘤、乳腺病、乳腺癌、纤维腺瘤患者均采用前述诊断方法及诊断标准获得确诊。结果:全数字化平板乳腺X成像技术检查诊断乳腺疾病病灶性质的敏感性、特异性、准确性分别为80.7%、90.4%、85.3%。对863个病灶分析可知,影像检查初步判定264个病灶病理分级为Ⅴ级中255个病灶为乳腺癌,影像检查初步判定120个病灶病理分级为Ⅳ级中78个病灶为乳腺癌,影像检查初步判定479个病灶病理分级为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级中73个病灶为乳腺癌。结论:手术活检是乳腺X线初步认定病理分级为Ⅴ级的患者的唯一治疗方案,建议乳腺X线初诊认定为Ⅳ级的患者积极行手术活检,经乳腺X线诊断认定为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级的患者临床需谨慎对待,搜集患者其他临床证据,兼顾考虑相关影响因素制定治疗方案。

全数字化乳腺X线成像技术对乳腺癌及有关乳腺疾病诊断价值的临床评估观察

目的:探讨全数字化乳腺X线成像技术对乳腺癌及有关乳腺疾病诊断价值的临床评估效果。材料与方法:收集我院2014年3月-2015年3月间收治的100例乳腺疾病患者,病灶120个。通过对于所有患者实施全数字化乳腺X线成像技术进行诊断和评估,若诊断结果为I、II、III级为良性患者,若诊断结果为IV以及V级被诊断为恶性肿瘤患者。结果:使用全数字化乳腺X线成像技术诊断后敏感度为81%,特异度为90%,阳性预测值88%,阴性预测值83%,准确度为85%。V级乳腺癌占比98%,IV级诊断后乳腺癌占比为68%。但诊断为I、II以及III级的患者中仍有诊断为乳腺癌患者,占比为17%。结论:全数字化乳腺X线成像技术对乳腺癌以及相关乳腺疾病患者能够取得一定的诊断效果,若患者诊断为V级,极有可能为乳腺癌患者,必须实施手术活检。若检测为IV级,可能为乳腺癌,尽量对其实施手术活检。若诊断为I、II以及III级,乳腺癌几率较低,医师可以按照患者的实际情况决定是否采取手术活检对患者检查。

全数字化乳腺X线成像技术对乳腺疾病的诊断价值

目的:研究全数字化乳腺X线成像技术在进行乳腺疾病的诊断中的价值。方法:在我院2018年12月—2020年2月间收治的乳腺疾病患者中选择合适的200例,所有患者均利用全数字化乳腺X线成像技术进行疾病诊断,分析其在乳腺疾病诊断时的符合率。结果:使用全数字化乳腺X线成像技术的诊断结果中,符合有102例(51%),基本符合有56例(28%),不合符有42例(21%),总符合情况为158例(79%),诊断准确率较高。结论:全数字化乳腺X线成像技术在诊断乳腺疾病中具有准确性,可以有效提高医生的诊断水平,利于进行针对性疾病治疗。

数字乳腺断层融合X线成像的应用研究进展

数字乳腺断层融合X线成像(DBT)作为一种新的成像技术,能提高少脂肪腺体型(如致密型、多量腺体型)中乳腺病灶的检出率及病灶形态特征显示的能力,降低乳腺癌筛查的成本,提高诊断准确率。

数字化乳腺摄片在乳腺疾病诊断中的运用价值研究

目的:探讨全数字化平板乳腺成像技术在乳腺疾病诊断中的运用价值。方法:2006年4月1日至2007年8月31日间手术的乳腺癌、乳腺囊肿、乳腺纤维瘤、乳管内乳头状瘤及乳腺腺病患者共350例,包括437个病灶。全数字化平板乳腺X线检查分级初步判断Ⅰ-Ⅲ级为良性,Ⅳ级-Ⅴ级为恶性,采用诊断性实验计算敏感性、特异性、准确性。结果:全数字化钼靶摄影的诊断敏感性为88.56%(116/131),特异性为86.27%(264/306),阳性预测值为73.42%(116/158),阴性预测值为94.23%(264/279),准确性为86.96%(380/437)。结论:全数字化钼靶摄影技术可大大提高乳腺疾病特别是早期乳腺癌的检出率。

数字化乳腺X线摄影与三维断层摄影对乳腺癌初诊价值的比较分析

本文使用全视野数字化乳腺X线成像(Full-Field Digital Mammography,FFDM)、数字化乳腺X线三维断层摄影技术(Digital Breast Tomosynthesis,DBT),以病理诊断结果作为"金标准",取58例(60个病灶)样本进行回顾性研究。研究发现,DBT诊断肿瘤大小测量值与病理诊断比较,差异无统计学意义(P>0.05);而FFDM诊断肿瘤大小测量值显著大于病理诊断结果(P<0.05);DBT在10~20 mm病灶诊断特异性显著高于FFDM诊断(P<0.05);DBT原位癌、非原位癌诊断准确率分别为90.91%、97.96%,总准确率为95.00%,显著高于FFDM诊断(P<0.05)。因此,相对于FFDM,DBT用于乳腺癌诊断,能更加精确地测量病灶大小,且对于10~20 mm径线范围内肿块的诊断特异性更高。DBT对原位癌的诊断未体现出明显优势,但对非原位癌的诊断准确性更高。

DBT与FFDM对极度致密纤维腺体型乳腺病灶良恶性质的诊断效能探讨

目的:比较全数字化乳腺X线成像(FFDM)与数字乳腺断层融合X线成像(DBT)对极度致密纤维腺体型乳腺病灶良恶性质的诊断效能。方法:收集2019年1月—2022年12月在青岛大学附属山东省妇幼保健院行FFDM和DBT检查并取得手术病理结果的86例极度致密纤维腺体型乳腺女性(96侧乳腺)作为研究对象。对所有患者的FFDM和DBT图像进行良恶病灶的诊断,并将病理结果作为诊断金标准,比较两种方法的诊断结果之间的差异,并分析诊断效能。结果:纳入的乳腺病灶中79个良性病灶,17个恶性病灶,DBT较FFDM检出的病灶数量多。FFDM和DBT对乳腺恶性病变的诊断结果,差异有统计学意义(P<0.05)。DBT对乳腺良恶性病变的诊断效果比FFDM好,灵敏度、特异度、约登指数、Kappa值、准确率均为DBT高于FFDM。结论:相较于FFDM,DBT对极度致密纤维腺体型乳腺病灶的诊断效能更加显著,可有效提高判断极度致密纤维腺体型乳腺病变的良恶性质,为临床治疗提供可靠诊治依据。

基于深度学习特征的乳腺肿瘤分类模型评估

目的本文结合深度学习特征(DF)和传统图像特征(HCF)特点,利用多分类器融合的方法建立一个乳腺肿瘤分类模型,并深入评估和分析不同深度学习网络特征的肿瘤分类性能。方法回顾性分析106例乳腺肿瘤患者的头尾位和内外倾斜位投影的全数字乳腺成像数据。首先从肿瘤区域提取23维HCF(12维形态及11维纹理特征),用t检验进行显著性特征选择;然后分别从3个卷积神经网络模型提取不同维度DF,在实验中,3个不同深度学习网络产生了相应DF,分别是AlexNet,VGG16和GoogLeNet;最后结合2个投影数据的DF和HCF,采用多分类器的融合模型对特征进行训练和测试,实验重点分析不同DF在肿瘤分类上的性能。结果结合DF和HCF建立的分类模型比使用单独HCF的分类模型表现出更好的性能;相比于其它网络框架,DF_(AlexNet)和HCF的结合表现出更高精度的分类结果。结论结合DF和HCF的特征方法建立一个分类模型,对于良恶性乳腺肿瘤具有优秀的鉴别能力,且泛化能力更强,能作为临床辅助诊断工具。

全数字化乳腺X线成像技术对乳腺癌及有关乳腺疾病诊断价值的临床评估

目的评价全数字化平板乳腺成像技术的外科意义及临床应用价值。方法 2004年1月1日至2005年12月31日间收治的乳腺癌、纤维腺瘤、导管内乳头状瘤及乳腺病等共831例,包括871个病灶。全数字化平板乳腺X线检查的诊断采用美国放射学会推荐的乳腺影像报告和数据系统,并将Ⅳ级及V级初步认定为恶性诊断,将Ⅰ级、Ⅱ级及Ⅲ级初步认定为良性诊断。结果 FFDM对本组乳腺疾病病灶性质诊断的敏感度80.9%,特异度90.0%,阳性预测值88.4%,阴性预测值83.3%及准确度85.5%。影像诊断为V级时乳腺癌占97.7%(260/266),在Ⅳ级的诊断中乳腺癌占67.8%(82/121),在Ⅰ、Ⅱ及Ⅲ级中尚有16.7%(81/484)为乳腺癌。结论乳腺X线诊断为V级时手术活检是唯一的治疗方案,Ⅳ级时应积极建议手术活检。要慎重对待Ⅰ、Ⅱ及Ⅲ级的诊断,应由临床医师根据其他临床证据及有关因素决定治疗方案。