目的探讨超声自动乳腺全容积扫描（ABVS）技术在乳腺肿块BI-RADS分类（3~5类）的价值。方法回顾性分析235例（共250个结节）手持超声（HUS）诊断为BI-RAD S 3~5类、同时接受ABVS检查的患者。分别应用HUS和HUS＋ABVS对乳腺病变进行BI-RAD...目的探讨超声自动乳腺全容积扫描（ABVS）技术在乳腺肿块BI-RADS分类（3~5类）的价值。方法回顾性分析235例（共250个结节）手持超声（HUS）诊断为BI-RAD S 3~5类、同时接受ABVS检查的患者。分别应用HUS和HUS＋ABVS对乳腺病变进行BI-RADS分类,以病理结果为金标准,分别计算HUS和HUS＋ABVS诊断乳腺肿块的敏感度、特异度和准确率,ROC曲线分析并比较两种方法的诊断效能。结果 250个结节中,HUS诊断3~5类乳腺病变的敏感度100%（103/103）,特异度69.39%（102/147）,准确率82.00%（205/250）;HUS＋ABVS的敏感度100%（103/103）,特异度80.95%（119/147）,准确率88.80%（222/250）。ABVS＋HUS诊断BI-RADS 3~5类病变的ROC曲线下面积为0.973,大于HUS的0.940（P=0.032）。通过＂汇聚征＂诊断乳腺恶性肿瘤的敏感度、特异度及准确率分别为65.05%（67/103）、95.92%（141/147）、83.20%（208/250）。两种方法对乳腺病变卫星灶的检出率差异有统计学意义（χ^2=30.78,P〈0.05）,但对于乳腺肿块内钙化及周围导管扩张的检出率差异无统计学意义（X^2=2.56、1.22,P均〉0.05）。结论 HUS＋ABVS技术在准确判断乳腺占位病变BI-RADS分类、鉴别肿瘤良恶性方面优于HUS。ABVS对于乳腺肿块的钙化、导管扩张及卫星灶的发现具有重要补充作用。展开更多
目的观察非典型乳腺纤维腺瘤患者自动乳腺容积扫描(automated breast volume scanner,ABVS)联合常规超声声像图特征,探讨其与组织病理分型的关系。方法169例乳腺纤维腺瘤患者均行ABVS联合常规超声检查及组织穿刺活检病理检查,观察超声...目的观察非典型乳腺纤维腺瘤患者自动乳腺容积扫描(automated breast volume scanner,ABVS)联合常规超声声像图特征,探讨其与组织病理分型的关系。方法169例乳腺纤维腺瘤患者均行ABVS联合常规超声检查及组织穿刺活检病理检查,观察超声声像图特征。根据组织病理结果分为复杂型组15例和单纯型组154例,比较2组非典型乳腺纤维腺瘤比率及非典型乳腺纤维腺瘤的超声声像图特征。结果169例患者中典型乳腺纤维腺瘤93例,表现为椭圆形,边界清晰,包膜完整,内部回声均匀;非典型乳腺纤维腺瘤76例,表现为形态不规则60例(78.9%),边缘不光整30例(39.5%),微钙化16例(21.1%),方位不平行7例(9.2%),回声不均匀6例(7.9%),后方回声衰减6例(7.9%),血流较丰富5例(6.6%),阻力指数>0.72例(2.6%),汇聚征1例(1.3%)。复杂型组非典型乳腺纤维腺瘤14例,其中乳头状大汗腺化生5例,囊肿3例,上皮钙化4例,硬化性腺病1例,乳头状大汗腺化生+硬化性腺病1例;单纯型组非典型乳腺纤维腺瘤62例;复杂型组非典型乳腺纤维腺瘤比率(93.3%)高于单纯型组(40.3%)(χ^(2)=15.558,P<0.001)。复杂型组非典型乳腺纤维腺瘤内部回声不均质、微小钙化比率(35.7%、42.9%)均高于单纯型组(1.6%、16.1%)(χ^(2)=18.265,P=0.001;χ^(2)=4.909,P=0.027),形态不规则、边缘模糊、边缘小叶、方位不平行、血流较丰富比率(78.6%、28.6%、14.3%、14.3%、14.3%)与单纯型组(56.5%、16.1%、12.9%、8.1%、4.8%)比较差异均无统计学意义(P>0.05)。结论ABVS联合常规超声检查为非典型乳腺纤维腺瘤的声像图特征多表现为形态不规则、边缘不光整及微钙化,汇聚征少见;复杂型非典型乳腺纤维腺瘤超声声像图较单纯型更易表现为内部回声不均质、微小钙化等。展开更多
目的 :探讨自动乳腺全容积扫描(automated breast volume scanner,ABVS)图像特征,以及依据ABVS的BI-RADS对乳腺癌的诊断价值。方法:选择134例(共137个病灶)乳腺癌女性患者,根据ABVS图像特征,将病灶分为汇聚征、边缘模糊、毛刺、成角、分...目的 :探讨自动乳腺全容积扫描(automated breast volume scanner,ABVS)图像特征,以及依据ABVS的BI-RADS对乳腺癌的诊断价值。方法:选择134例(共137个病灶)乳腺癌女性患者,根据ABVS图像特征,将病灶分为汇聚征、边缘模糊、毛刺、成角、分叶5种,BI-RADS分级对应3、4a、4b、4c、5级,并与病理结果对比分析。结果:137个病灶中汇聚征61个(44.5%),边缘毛刺51个(37.2%),边缘模糊8个(5.8%),边缘成角8个(5.8%),边缘分叶5个(3.6%),边缘较光滑4个(2.9%)。137个病灶中伴钙化89个。BI-RADS分级:3级2个病灶,4a级13个,4b级13个,4c级50个,5级59个。以4级为恶性的标准,依据ABVS的BI-RADS分级诊断乳腺癌符合率为98.5%。结论:ABVS的冠状面汇聚征、边缘毛刺及伴钙化对乳腺癌有较高的敏感性,依据ABVS的BI-RADS分级在乳腺癌诊断中具有较高的应用价值。展开更多
目的:分析自动乳腺全容积扫描(automated breast volume scanner,ABVS)对乳腺BI-RADS(breast imaging reporting and data system)分类及鉴别诊断意义。方法:将2017年10月至2018年12月在安徽省阜阳市人民医院超声科经常规超声归为BI-RAD...目的:分析自动乳腺全容积扫描(automated breast volume scanner,ABVS)对乳腺BI-RADS(breast imaging reporting and data system)分类及鉴别诊断意义。方法:将2017年10月至2018年12月在安徽省阜阳市人民医院超声科经常规超声归为BI-RADS分类4类的60例乳腺结节患者纳入研究范围,回顾性分析其常规超声结果及ABVS BI-RADS分类结果,与病理组织学结果对照,分析ABVS对乳腺BI-RADS分类及鉴别诊断意义。结果:ABVS BI-RADS分类的灵敏度为92.11%、特异度为81.82%、准确率为87.32%、阳性预测值85.37%、阴性预测值90.00%;其中灵敏度、阴性预测值显著高于常规超声BIRADS分类(P<0.05)。结论:ABVS可进一步优化常规超声乳腺BI-RADS分类,基于ABVS可提升超声BI-RADS分类对BI-RADS分类4类乳腺结节的诊断鉴别能力,值得临床重视。展开更多
文摘目的观察非典型乳腺纤维腺瘤患者自动乳腺容积扫描(automated breast volume scanner,ABVS)联合常规超声声像图特征,探讨其与组织病理分型的关系。方法169例乳腺纤维腺瘤患者均行ABVS联合常规超声检查及组织穿刺活检病理检查,观察超声声像图特征。根据组织病理结果分为复杂型组15例和单纯型组154例,比较2组非典型乳腺纤维腺瘤比率及非典型乳腺纤维腺瘤的超声声像图特征。结果169例患者中典型乳腺纤维腺瘤93例,表现为椭圆形,边界清晰,包膜完整,内部回声均匀;非典型乳腺纤维腺瘤76例,表现为形态不规则60例(78.9%),边缘不光整30例(39.5%),微钙化16例(21.1%),方位不平行7例(9.2%),回声不均匀6例(7.9%),后方回声衰减6例(7.9%),血流较丰富5例(6.6%),阻力指数>0.72例(2.6%),汇聚征1例(1.3%)。复杂型组非典型乳腺纤维腺瘤14例,其中乳头状大汗腺化生5例,囊肿3例,上皮钙化4例,硬化性腺病1例,乳头状大汗腺化生+硬化性腺病1例;单纯型组非典型乳腺纤维腺瘤62例;复杂型组非典型乳腺纤维腺瘤比率(93.3%)高于单纯型组(40.3%)(χ^(2)=15.558,P<0.001)。复杂型组非典型乳腺纤维腺瘤内部回声不均质、微小钙化比率(35.7%、42.9%)均高于单纯型组(1.6%、16.1%)(χ^(2)=18.265,P=0.001;χ^(2)=4.909,P=0.027),形态不规则、边缘模糊、边缘小叶、方位不平行、血流较丰富比率(78.6%、28.6%、14.3%、14.3%、14.3%)与单纯型组(56.5%、16.1%、12.9%、8.1%、4.8%)比较差异均无统计学意义(P>0.05)。结论ABVS联合常规超声检查为非典型乳腺纤维腺瘤的声像图特征多表现为形态不规则、边缘不光整及微钙化,汇聚征少见;复杂型非典型乳腺纤维腺瘤超声声像图较单纯型更易表现为内部回声不均质、微小钙化等。
文摘目的 :探讨自动乳腺全容积扫描(automated breast volume scanner,ABVS)图像特征,以及依据ABVS的BI-RADS对乳腺癌的诊断价值。方法:选择134例(共137个病灶)乳腺癌女性患者,根据ABVS图像特征,将病灶分为汇聚征、边缘模糊、毛刺、成角、分叶5种,BI-RADS分级对应3、4a、4b、4c、5级,并与病理结果对比分析。结果:137个病灶中汇聚征61个(44.5%),边缘毛刺51个(37.2%),边缘模糊8个(5.8%),边缘成角8个(5.8%),边缘分叶5个(3.6%),边缘较光滑4个(2.9%)。137个病灶中伴钙化89个。BI-RADS分级:3级2个病灶,4a级13个,4b级13个,4c级50个,5级59个。以4级为恶性的标准,依据ABVS的BI-RADS分级诊断乳腺癌符合率为98.5%。结论:ABVS的冠状面汇聚征、边缘毛刺及伴钙化对乳腺癌有较高的敏感性,依据ABVS的BI-RADS分级在乳腺癌诊断中具有较高的应用价值。
文摘目的:分析自动乳腺全容积扫描(automated breast volume scanner,ABVS)对乳腺BI-RADS(breast imaging reporting and data system)分类及鉴别诊断意义。方法:将2017年10月至2018年12月在安徽省阜阳市人民医院超声科经常规超声归为BI-RADS分类4类的60例乳腺结节患者纳入研究范围,回顾性分析其常规超声结果及ABVS BI-RADS分类结果,与病理组织学结果对照,分析ABVS对乳腺BI-RADS分类及鉴别诊断意义。结果:ABVS BI-RADS分类的灵敏度为92.11%、特异度为81.82%、准确率为87.32%、阳性预测值85.37%、阴性预测值90.00%;其中灵敏度、阴性预测值显著高于常规超声BIRADS分类(P<0.05)。结论:ABVS可进一步优化常规超声乳腺BI-RADS分类,基于ABVS可提升超声BI-RADS分类对BI-RADS分类4类乳腺结节的诊断鉴别能力,值得临床重视。
