目的:分析全野数字乳腺X线摄影(full field digital mammography,FFDM)单独及联合数字乳腺断层合成X线摄影(digital breast tomosynthesis,DBT)对不同类型乳腺病灶的诊断能力差异。方法:前瞻性纳入2021年11月至2022年6月在上海交通大学...目的:分析全野数字乳腺X线摄影(full field digital mammography,FFDM)单独及联合数字乳腺断层合成X线摄影(digital breast tomosynthesis,DBT)对不同类型乳腺病灶的诊断能力差异。方法:前瞻性纳入2021年11月至2022年6月在上海交通大学医学院附属瑞金医院进行术前乳腺X线检查的患者共计389例,每例患者行Combo模式拍摄的同时获得FFDM图像和DBT图像,所有图像经具有乳腺影像诊断工作10年以上经验的放射科医师阅片。以病理学结果作为金标准,分析乳腺的影像学评价与病理学金标准的一致性,评价FFDM与FFDM+DBT数体诊断效能[灵敏度、特异度、准确率、阳性预测值(positive predictive value,PPV)、阴性预测值(negative predictive value,NPV)、受试者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线的线下面积(area under curve,AUC)诊断能力]的差异,并比较FFDM与FFDM+DBT在不同类型乳腺病灶中的诊断效能差异。结果:FFDM+DBT的整体诊断能力较FFDM显著提高(P<0.0001),FFDM+DBT的特异度、灵敏度、准确率、PPV、NPV显著提高(86.96%、89.11%、88.15%、86.54%、89.45%比80.19%、87.16%、84.05%、83.42%、84.53%),差异有统计学意义(P<0.05);FFDM+DBT诊断乳腺癌ROC的AUC较FFDM显著提高(0.906比0.869,P<0.01)。FFDM+DBT对肿块的检出率较FFDM显著提高(62.5%,46.55%,P<0.05),FFDM+DBT对结构扭曲的检出率较FFDM显著提高(11.42%比5.17%,P<0.05);对于肿块病灶良恶性,FFDM+DBT诊断的AUC较FFDM显著提高(0.9186比0.8759,P=0.004)。结论:相比于FFDM单独检查,FFDM+DBT检查对乳腺肿块和相关结构扭曲的显示更有优势,对乳腺良恶性病灶的诊断效能更高。展开更多
乳腺癌是占我国女性发病率和死亡率首位的恶性肿瘤。早期发现、早期治疗不仅可以降低乳腺癌患者的死亡率,还可以提高患者五年生存率及生活质量。乳腺钼靶X线检查(mammography, MG)是目前唯一被证明可以降低乳腺癌患者死亡率的检查方法...乳腺癌是占我国女性发病率和死亡率首位的恶性肿瘤。早期发现、早期治疗不仅可以降低乳腺癌患者的死亡率,还可以提高患者五年生存率及生活质量。乳腺钼靶X线检查(mammography, MG)是目前唯一被证明可以降低乳腺癌患者死亡率的检查方法。其衍生出的数字乳腺断层摄影(digital breast tomosynthesis, DBT)、对比增强乳腺X线摄影(contrast-enhanced mammography, CEM)和对比增强数字化乳腺断层摄影(contrast-enhanced digital breast tomosynthesis, CEDBT)等新检查技术分别展现了独特的优势。人工智能(artificial intelligence, AI)作为当今科技发展的核心技术之一,在乳腺影像领域也取得了长足的进展。本文就人工智能结合乳腺X线检查及其新技术在乳腺癌诊断中的发展和应用现状进行分析及综述。展开更多
文摘目的:分析全野数字乳腺X线摄影(full field digital mammography,FFDM)单独及联合数字乳腺断层合成X线摄影(digital breast tomosynthesis,DBT)对不同类型乳腺病灶的诊断能力差异。方法:前瞻性纳入2021年11月至2022年6月在上海交通大学医学院附属瑞金医院进行术前乳腺X线检查的患者共计389例,每例患者行Combo模式拍摄的同时获得FFDM图像和DBT图像,所有图像经具有乳腺影像诊断工作10年以上经验的放射科医师阅片。以病理学结果作为金标准,分析乳腺的影像学评价与病理学金标准的一致性,评价FFDM与FFDM+DBT数体诊断效能[灵敏度、特异度、准确率、阳性预测值(positive predictive value,PPV)、阴性预测值(negative predictive value,NPV)、受试者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线的线下面积(area under curve,AUC)诊断能力]的差异,并比较FFDM与FFDM+DBT在不同类型乳腺病灶中的诊断效能差异。结果:FFDM+DBT的整体诊断能力较FFDM显著提高(P<0.0001),FFDM+DBT的特异度、灵敏度、准确率、PPV、NPV显著提高(86.96%、89.11%、88.15%、86.54%、89.45%比80.19%、87.16%、84.05%、83.42%、84.53%),差异有统计学意义(P<0.05);FFDM+DBT诊断乳腺癌ROC的AUC较FFDM显著提高(0.906比0.869,P<0.01)。FFDM+DBT对肿块的检出率较FFDM显著提高(62.5%,46.55%,P<0.05),FFDM+DBT对结构扭曲的检出率较FFDM显著提高(11.42%比5.17%,P<0.05);对于肿块病灶良恶性,FFDM+DBT诊断的AUC较FFDM显著提高(0.9186比0.8759,P=0.004)。结论:相比于FFDM单独检查,FFDM+DBT检查对乳腺肿块和相关结构扭曲的显示更有优势,对乳腺良恶性病灶的诊断效能更高。
文摘乳腺癌是占我国女性发病率和死亡率首位的恶性肿瘤。早期发现、早期治疗不仅可以降低乳腺癌患者的死亡率,还可以提高患者五年生存率及生活质量。乳腺钼靶X线检查(mammography, MG)是目前唯一被证明可以降低乳腺癌患者死亡率的检查方法。其衍生出的数字乳腺断层摄影(digital breast tomosynthesis, DBT)、对比增强乳腺X线摄影(contrast-enhanced mammography, CEM)和对比增强数字化乳腺断层摄影(contrast-enhanced digital breast tomosynthesis, CEDBT)等新检查技术分别展现了独特的优势。人工智能(artificial intelligence, AI)作为当今科技发展的核心技术之一,在乳腺影像领域也取得了长足的进展。本文就人工智能结合乳腺X线检查及其新技术在乳腺癌诊断中的发展和应用现状进行分析及综述。