乳腺超声弹性成像与BI-RADS分类多模态在乳腺良恶性疾病中的应用

目的:评估乳腺超声弹性成像和BI-RADS分类多模态应用于乳腺良恶性疾病临床诊断中的效果及价值。方法:对本医院收入及接受乳腺检查的93例患者予以分析,选取自2015年1月至2018年5月,实行回顾性分析,对其均开展乳腺超声弹性成像检查,且予以BI-RADS分类,并结合患者的病理检查结果予以判定,分析患者的检查结果。结果:93例患者均接受病理检查,乳腺良性疾病53例,纤维腺瘤39例(其中,伴钙化1例,伴腺病2例),乳腺腺病3例,积乳囊肿4例,导管内乳头状瘤4例,肉芽肿性乳腺炎3例;乳腺恶性疾病40例,其中,髓样癌1例,原位癌2例,浸润癌37例。采取BI-RADS分类方法判定乳腺良恶性疾病的灵敏度是80.00%,特异度是43.40%。采取乳腺超声弹性成像检查方法判定乳腺良恶性疾病的灵敏度是100.00%,特异度是66.04%。采取BI-RADS分类结合乳腺超声弹性成像检查方法判定乳腺良恶性疾病的灵敏度是100.00%,特异度是66.04%。结论:在乳腺良恶性疾病临床诊断中采取乳腺超声弹性成像和BI-RADS分类多模态呈现良好效果。

多模态超声联合人工智能S-Detect技术校正BI-RADS分类对乳腺肿块的诊断价值分析

目的:探讨多模态超声联合人工智能S-Detect技术校正BI-RADS分类对乳腺肿块的诊断价值。方法:选取2021年1月—2023年12月东莞市妇幼保健院收治的乳腺肿块患者52例,所有患者均接受多模态超声检查(常规超声、彩色多普勒超声、弹性成像技术、超声造影)及人工智能S-Detect技术矫正,以病理结果为金标准,比较多模态超声、S-Detect技术联合诊断的诊断效能。结果:以病理检查结果为依据,联合检查诊断准确率、灵敏度均高于多模态超声和S-Detect技术单一诊断(P<0.05);恶性病变患者不均匀片状低回声、簇状钙化分布、血流RI高、血流丰富、冠状面结构扭曲、弹性评分高占比均高于良性病变(P<0.05);恶性肿块患者血流阻力指数、Vmax、Vmin均高于良性肿块患者(P<0.05)。结论:多模态超声联合人工智能S-Detect技术能进一步提高乳腺肿块良恶性鉴别诊断能力,且良恶性肿块经多模态超声下其超声特征表现及血流频谱上均存在差异,能够依据上述情况做出合理诊断。

超声BI-RADS分类对乳腺结节良恶性鉴别中的应用价值

目的探讨高频彩色多普勒超声BI-RADS分类在乳腺结节良恶性鉴别中的应用价值。方法选取乳腺结节患者80例,均行高频彩色多普勒超声检查并经超声BI-RADS分类标准进行分析,以病理学为金标准,对比超声BI-RADS分类在乳腺结节良恶性鉴别诊断中的应用效能。结果80例中共有结节80个,经病理学检测显示良性病变50例,恶性病变30例。经超声BI-RADS分类显示良性49例,恶性31例。超声BI-RADS分类3类、5~6类的诊断与病理结果一致,灵敏度、特异度以及准确度均为100%,4类诊断的灵敏度95.83%、特异度100%、准确度97.3%。结论超声BIRADS分类标准进行乳腺结节良恶性鉴别诊断具有非常高的诊断准确度,4类分级结节的鉴别诊断准确度相对偏低。

超声造影联合年龄在乳腺BI-RADS 4类结节再分类中的应用价值

目的 探讨超声造影联合年龄在乳腺影像学报告及数据系统(BI-RADS)4类结节再分类中的应用价值。方法 收集成都市第三人民医院常规超声分类为BI-RADS 4类,且经过超声造影评分并有病理结果的116个乳腺结节患者的临床资料。以病理诊断为金标准,构建受试者工作特征(ROC)曲线,计算超声造影评分及年龄诊断乳腺良恶性结节的最佳截断值,并分析其诊断价值。利用超声造影评分及年龄的最佳截断值,对116个BI-RADS 4类结节重新进行分类调整。结果 通过绘制ROC曲线得到超声造影评分的最佳截断值为3.5分,年龄的最佳截断值为50.5岁。超声造影评分的ROC曲线下面积为0.887,其诊断乳腺结节良恶性的敏感性及特异性分别为80.8%、96.7%;年龄的ROC曲线下面积为0.793,其诊断乳腺结节良恶性的敏感性及特异性分别为73.1%、85.6%。BI-RADS 4类结节经超声造影评分联合年龄临界值重新调整后,59个结节降为3类,病理结果均为良性;11个结节升为4c类,病理结果均为恶性。结论 超声造影评分联合年龄对BI-RADS 4类结节进行重新分类后可有效提高乳腺结节诊断的准确性,能为临床诊疗提供参考。

多模态超声联合人工智能S-Detect技术对BI-RADS 4类乳腺结节的诊断分析

目的:分析多模态超声联合人工智能S-Detect技术对乳腺影像报告数据系统(BI-RADS)4类乳腺结节的诊断价值。方法:回顾性收集2020年9月-2024年3月我院收治的62例乳腺病变患者,统计分析所有患者的临床资料,对比不同诊断方法的诊断结果,以病理诊断为金标准,分析多模态超声联合人工智能S-Detect技术对BI-RADS 4类乳腺结节的诊断效能。结果:恶性乳腺结节的超声造影特征为:高增强、增强方式呈向心性、内部回声不均匀、形态不规则、边缘不清晰、存在周边放射状血管及增强后病灶体积增大。本组62例患者共76个乳腺结节,病理结果显示42个结节为恶性,34个结节为良性;常规超声诊断出34个恶性,敏感度为71.43%,特异度为88.24%,准确率为78.95%;人工智能S-Detect技术诊断出39个恶性,敏感度为76.19%,特异度为79.41%,准确率为77.63%;多模态超声诊断出44个恶性,敏感度为85.71%,特异度为76.47%,准确率为81.58%;多模态超声联合人工智能S-Detect技术诊断出45个恶性,敏感度为95.24%,特异度为85.29%,准确率为90.79%,其中多模态超声联合人工智能S-Detect技术检查的诊断结果与病理结果的一致性最高,Kappa值为0.812。ROC曲线对比分析显示,多模态超声联合人工智能S-Detect技术的诊断效能与单纯常规超声、人工智能S-Detect技术、多模态超声比较均有统计学意义(Z=0.275/2.603/2.083,P=0.023/0.009/0.037)。结论:相较于单一超声、多模态超声、人工智能S-Detect技术,多模态超声联合人工智能S-Detect技术诊断BI-RADS 4类乳腺结节的诊断效能较高,其诊断结果与病理结果高度一致。

不同病理特征乳腺癌患者BI-RADS分类、剪切波速度及糖类抗原153的差异分析

目的分析不同病理特征乳腺癌患者BI-RADS分类、剪切波速度(SWV)和糖类抗原153(CA153)的差异,为乳腺癌临床诊断和病情评估提供参考。方法选取我院经手术病理证实的乳腺癌患者106例,术前均行常规超声检查并进行BI-RADS分类,声触诊组织量化技术测量病灶SWV,采用酶联免疫吸附法检测CA153,分析不同病理类型、组织学分级、分子分型及淋巴结转移状态乳腺癌患者上述检测结果的差异。结果不同病理类型乳腺癌患者中,浸润性小叶癌SWV高于导管原位癌、浸润性导管癌及其他类型,浸润性导管癌及其他类型SWV高于导管原位癌,差异均有统计学意义(均P<0.05);不同病理类型乳腺癌患者BI-RADS分类和CA153比较差异均无统计学意义。不同组织学分级乳腺癌患者中,1、2、3级SWV依次增大,且两两比较差异均有统计学意义(均P<0.05);不同组织学分级乳腺癌患者BI-RADS分类和CA153比较差异均无统计学意义。不同分子分型乳腺癌患者中,Luminal B(HER2+)型SWV高于Luminal A型、Luminal B(HER2-)型及三阴性,Luminal A型SWV低于其余分子分型,差异均有统计学意义(均P<0.05);不同分子分型乳腺癌患者BI-RADS分类和CA153比较差异均无统计学意义。不同淋巴结转移状态乳腺癌患者中,淋巴结转移者BI-RADS分类、SWV及CA153与淋巴结未转移者比较,差异均有统计学意义(均P<0.05)。结论不同病理类型、组织学分级、分子分型及淋巴结转移状态乳腺癌患者SWV均存在明显差异,不同淋巴结转移状态乳腺癌患者BI-RADS分类、CA153均存在明显差异,可为乳腺癌临床诊断和病情评估提供参考依据。

多模态MRI检查在乳腺BI-RADS 4类结节鉴别诊断中的价值

目的探究多模态磁共振成像(MRI)检查在乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)4类结节鉴别诊断中的价值。方法对2021年4月至2024年4月我院收治并经常规超声诊断为乳腺BI-RADS 4类结节的83例患者的临床资料进行回顾性分析,所有患者均行常规MRI、弥散加权成像(DWI)、动态增强扫描(DCE-MRI)检查及病理学检查,以病理学结果为“金标准”,分析不同MRI检查方法鉴别BI-RADS 4类乳腺结节良恶性病变的价值。结果病理结果示,83例乳腺BI-RADS 4类结节患者检出良性结节44例(53.01%)、恶性结节39例(46.99%),分别纳入良性组和恶性组;两组在多模态MRI检查中病灶形态、边缘特征、强化模式、内部坏死及囊变区、最大密度投影(MIP)表现对比,差异有统计学意义(P<0.05);恶性组时间-信号强度曲线(TIC)Ⅲ型占比高于良性组,表观扩散系数(ADC)值、TICⅠ、Ⅱ型占比低于良性组(P<0.05);以病理结果为金标准,DWI、DCE-TIC鉴别诊断乳腺BI-RADS 4类结节良恶性的Kappa值分别为0.518、0.638(P<0.05),均低于多模态MRI技术联合诊断的Kappa值0.855(P<0.05);多模态MRI技术联合诊断的灵敏度、特异度、准确率均高于单一技术检测。结论多模态MRI技术可清晰显示乳腺BI-RADS 4类结节良恶性病变不同的形态、强化模式、血流分布、细胞代谢水平,对于乳腺结节性质的鉴别诊断具有一定的价值。

乳腺AI、超声联合MRI在乳腺结节BI-RADS分类中的效能

目的分析乳腺人工智能(AI)与常规超声(US)联合磁共振成像(MRI)在乳腺结节乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)分类中的效能。方法选取105例乳腺结节患者(140个乳腺结节),所有乳腺结节均行乳腺AI、US及MRI检查;采用BI-RADS对患者的乳腺结节进行良性和恶性的分类,以术后病理结果为标准,BI-RADS 4a及以下为良性组、BI-RADS 4b及以上为恶性组,对比3种检查方法对乳腺癌诊断的准确性、敏感性及特异性,计算受试者工作特征曲线下面积(AUC);根据US分类将55个US-BI-RADS 4a类结节作为研究对象,用AI-BI-RADS 4a作为截点值,采用AI-BI-RADS对该55个乳腺结节进行重新分类,分析调整后的AI-US-BI-RADS与US-BI-RADS、病理结果、MRI-BI-RADS诊断结果间的一致性和差异,比较AI、US和MRI对BI-RADS 4a类结节的诊断效能。结果3种方法独立应用判断乳腺结节的良恶性时,MRI的准确性和敏感性最高,AI的特异性最高;在联合诊断乳腺结节的良恶性时,US+AI+MRI联合诊断乳腺癌的准确性、敏感性及特异性最高且AUC最大;以AI-BI-RADS 4a类作为截点,对55例US-BI-RADS 4a类乳腺结节进行重新分类,AI与US、病理结果及MRI检测结果均有较高的一致性(P<0.01);AI调整后的乳腺BI-RADS分类准确性、敏感性、特异性均较调整分类前提高。结论乳腺AI、US及MRI的联合使用可提高乳腺癌的诊断效能,AI-US-BI-RADS分类可较好的预测乳腺结节的良恶性。

多模态超声对于乳腺癌不同BI-RADS分类诊断的价值及与分子分型的关系

目的探究多模态超声技术在不同超声BI-RADS分类乳腺良恶性结节诊断中的价值及与乳腺癌分子分型的关系。方法纳入本院2017年12月至2019年12月165例疑似乳腺癌患者,以病理检查结果为金标准,对比多模态超声诊断的准确率、敏感性和特异性;依据超声影像进行BI-RADS分级,对比不同BI-RADS分级的诊断准确率,并分析超声征象与乳腺癌分型的相关性。结果病理诊断结果显示良性104例(63.0%),恶性61例(37.0%)。多模态超声联合诊断的敏感度为93.4%,特异度为94.2%,阳性预测值为90.5%,阴性预测值为96.1%,均显著高于常规超声、超声造影及超声弹性成像(P<0.05)。乳腺癌不同BI-RADS分级患者病灶直径、良恶性比例、恶性诊断准确率比较差异具有统计学意义(P<0.05);不同BI-RADS分级患者病理分型比较差异无统计学意义(P>0.05)。Luminal A型、Luminal B型、HER-2过表达及三阴性病灶直径、高回声晕比较差异无统计学意义(P>0.05);纵横比、内部回声是否均匀、微钙化比比较差异具有统计学意义(P<0.05)。结论联合多模态超声检测并结合BI-RADS分类可显著提升乳腺癌的诊断准确率,通过超声征象可初步判断乳腺癌分子分型,对乳腺癌患者的临床诊疗具有良好价值。

乳腺超声BI-RADS分类与血清癌胚抗原、糖类抗原153水平的相关性分析

目的:分析乳腺超声报告数据系统(BI-RADS)分类与血清癌胚抗原(CEA)、糖类抗原153(CA153)水平之间的相关性,期望为乳腺癌高危人群的早期准确筛查提供依据。方法:选择我院自2021年6月至2022年6月接诊的43例进行乳腺超声检查并经病理诊断确诊为乳腺癌的女性患者作为研究对象,根据乳腺超声BI-RADS分类结果对其进行分组,其中3类组1例,4A类组13例,4B类组22例,4C类组5例,5类组2例。对所有研究对象进行乳腺超声BI-RADS分类检查和抽取静脉血进行血清CEA和CA153检测,比较各组患者血清CEA和CA153水平间的差异,收集患者临床资料并分析影响超声BI-RADS分类的因素。结果:各组患者血清CEA和CA153水平为:5类组>4C类组>4B类组>4A类组>3类组,多组间及组间两两比较分别具有统计学意义(P<0.05)。各组患者在生育、哺乳和饮酒等情况方面比较无明显统计学差异(P>0.05),但在年龄方面比较具有统计学意义(F=9.176,P=0.015)。多因素Logistic回归模型,结果发现:年龄增长、CEA和CA153是影响乳腺超声BI-RADS分类为4B、4C和5类病变的独立危险因素(P<0.05)。结论:血清CEA、CA153水平与乳腺超声BI-RADS分类间存在正相关性,是乳腺癌超声BI-RADS分类为4B、4C类和5类发生的独立危险因素,为早期乳腺癌风险筛查提供了依据。

超声BI-RADS分类联合实时剪切波弹性成像对乳腺结节的诊断价值

目的:分析超声乳腺影像报告与数据系统(BI-RADS)分类联合实时剪切波弹性成像(SWE)在乳腺结节中的诊断价值。方法:选取2023年1—12月惠东县人民医院收治的乳腺结节患者80例,均采取超声BI-RADS分类及SWE诊断,以手术病理结果为诊断依据,分析不同诊断方式诊断效能,比较SWE参数。结果:手术病理结果显示,良性50例,恶性30例;SWE诊断恶性32例,良性48例,误诊5例,漏诊3例,Kappa值=0.568,检验一致性一般;超声BI-RADS分类诊断恶性33例,良性47例,误诊6例,漏诊3例,Kappa值=0.582,检验一致性一般;超声BI-RADS分类联合SWE诊断恶性31例,良性49例,误诊1例,无漏诊,Kappa值=0.856,检验一致性较好;超声BI-RADS分类联合SWE诊断乳腺结节的灵敏度、特异度、准确率、阳性预测值和阴性预测值分别为100.00%、98.00%、98.75%、96.78%和100.00%,均高于单独超声BI-RADS分类和SWE检查,差异有统计学意义(均P<0.05);良性乳腺结节最大值(E_(max))、平均弹性值(E_(sd))、标准差(E_(mean))低于恶性结节,最小值(E_(min))高于恶性结节,差异有统计学意义(均P<0.05)。结论:超声BI-RADS分类联合SWE在乳腺结节中有较高的诊断效能,符合率较高,通过SWE还可明确结节良恶性,值得推广。

超声弹性成像联合BI-RADS分类在乳腺结节良恶性诊断中的应用价值

目的:观察乳腺结节良恶性诊断中联合应用超声弹性成像(UE)、乳腺影像报告与数据系统(BI-RADS)分类的价值。方法:选取2021年11月—2023年1月建湖县人民医院收治的80例乳腺结节患者,均进行UE诊断与BI-RADS分类,将病理结果作为金标准,评估UE联合BI-RADS分类对乳腺结节良恶性的诊断效能。结果:80例乳腺癌结节患者共计84个乳腺结节,病理结果显示,其中34个恶性结节,50个良性结节;UE硬度评分联合BI-RADS分类诊断乳腺结节良恶性的准确率96.43%高于UE单一诊断的88.10%,且联合诊断灵敏度97.06%、准确率96.43%高于单一BI-RADS分类诊断的76.47%、86.90%(P<0.05)。结论:在乳腺结节良恶性临床诊断中,应用UE联合BI-RADS分类能够提高诊断灵敏度与准确率,具有较高的临床推广价值。

自动乳腺全容积成像的冠状面特征对改良BI-RADS分类的临床研究

目的 :探讨自动乳腺全容积成像冠状面特征对改良BI-RADS分类的临床价值。方法:对201个BI-RADS分类为3~5类的乳腺肿块进行回顾性分析,所有的肿块术前均行常规彩超与自动乳腺全容积成像(ABVS)检查,用BI-RADS分类的标准化术语描述乳腺肿块的各种信息,并记录ABVS冠状面图像上肿块的完整界面回声、"汇聚征"、成角、毛刺,最后进行BI-RADS分类。结果:ABVS冠状面的汇聚征、完整界面回声、成角、毛刺在良恶性肿块鉴别上差异均有显著性(P<0.000 1)。ABVS的汇聚征诊断乳腺恶性肿块的敏感性为68.2%,特异性为93.4%,准确性为82.0%。常规超声联合ABVS冠状面特征改良BI-RADS分类后显示:3类的恶性率由8.5%降为3.2%,4a类的恶性率由25.2%降低为12.1%,5类的恶性率由94.2%升为98.0%。结论:ABVS的汇聚征可作为预测乳腺恶性肿块的有意义的独立指标;彩超联合ABVS有助于提高超声BI-RADS分类的准确性。

超声弹性成像对乳腺肿块新版BI-RADS分类的诊断价值

目的探讨超声弹性成像(UE)对乳腺肿块新版乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)分类的诊断价值。方法对100个乳腺肿块进行超声新版BI-RADS分类和UE检查,以病理结果为标准,对比分析新版BIRADSSR分类与结合UE的新版BI-RADS分类,对乳腺肿块良、恶性诊断的准确性。结果新版BI-RADS分类诊断乳腺肿块的敏感性、特异性、准确性分别为83.871%、60.870%和68.000%,结合UE的新版BI-RADS分类诊断乳腺肿块的的敏感性、特异性、准确性分别90.323%、76.812%和81.000%。结合UE的新版BI-RADS分类的受试者工作特征曲线下面积为0.881,明显高于新版BI-RADS分类的0.813。结论结合UE的新版BI-RADS分类有助于提高对乳腺肿块良、恶性诊断的准确性,减少不必要的术前活检。

BI-RADS分类在超声诊断乳腺癌中的应用价值

目的:探讨超声乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)分类在诊断乳腺癌中的价值分析。方法:212例乳腺患者术前行常规超声检查,并对发现的254个结节进行常规BI-RADS分类,术后病理结果与BI-RADS对照分析。结果:254个结节中,BI-RADS 3类40个,4a类106个,4b类42个,4c类40个,5类22个,6类4个。术后病理证实良性结节162个,恶性结节92个,BI-RADS分类诊断乳腺癌的敏感性为95.6%(88/92),特异性为82.7%(134/162)。结论:超声BI-RADS分类诊断乳腺癌敏感性较高,具备很好的应用价值。

BI-RADS分类和声触诊组织成像定量技术对乳腺微小癌的诊断价值

目的探讨乳腺影像报告和数据分析系统(breast imaging reporting and data system,BI-RADS)、声触诊组织成像定量(virtual touch tissue imaging quantification,VTIQ)技术以及联合应用两种诊断方法对乳腺微小癌的诊断价值。方法回顾性分析2014年6月至2015年7月同济大学附属第十人民医院诊治的94名女性患者资料,共收集96个经病理证实的乳腺微小结节的BI-RADS分类与VTIQ图像数据,以病理结果为金标准,统计分析BIRADS分类、结节内部的平均剪切波速度值(shear w ave velocity,SWV)以及两者联合应用时对于乳腺微小癌诊断的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和准确率,并对三种诊断方法分别做受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)分析,评价各种方法的诊断效能。结果病理诊断恶性结节24个(25%),良性结节72个(75%)。BI-RADS分类诊断恶性病灶26个,良性病灶70个,诊断敏感度为70.83%,特异度为87.5%,阳性预测值为65.3%,阴性预测值为90.0%,准确率为83.33%。VTIQ技术诊断恶性病灶27个,良性病灶69个,诊断敏感度为79.16%,特异度为88.89%,阳性预测值为70.37%,阴性预测值为92.75%,准确率为86.45%。两者联合诊断恶性病灶36个、良性病灶60个、诊断敏感度为91.67%,特异度为80.56%,阳性预测值为61.11%,阴性预测值为96.67%,准确率为83.33%。三种诊断方法的ROC曲线下面积(area under ROC curve,AUC)分别为0.785、0.840、0.861。结论 VTIQ技术对乳腺微小癌有很好的诊断价值,联合两种方法可以提高BI-RADS分类对乳腺微小癌的诊断敏感度。

BI-RADS分类联合声触诊组织定量成像对乳腺导管内病变的诊断价值

目的对比分析乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)分类、BI-RADS分类联合声触诊组织定量成像(VTIQ)对乳腺导管内病变的诊断价值。方法选择2014年2月—2016年6月同济大学附属第十人民医院诊断为乳腺导管内病变的78例患者。分别统计出依据BI-RADS分类诊断的结果、BI-RADS分类联合VTIQ诊断并进行分级矫正后诊断的结果,以病理检查结果为金标准,绘制BI-RADS分类、BI-RADS分类联合VTIQ诊断乳腺导管内病变的受试者工作特征(ROC)曲线,比较其诊断价值。结果 BI-RADS分类诊断结果显示乳腺导管内良性病变15例、恶性病变63例,其诊断乳腺导管内病变的灵敏度为97.0%、特异度为31.1%、正确率为59.0%。BI-RADS分类联合VTIQ诊断结果显示乳腺导管内良性病变38例、恶性病变40例,其诊断乳腺导管内病变的灵敏度为93.9%、特异度为80.0%、正确率为85.9%。BI-RADS分类、BI-RADS分类联合VTIQ诊断乳腺导管内病变的ROC曲线下面积分别为0.640、0.855,二者比较差异有统计学意义(Z=4.016,P<0.001)。结论 BI-RADS分类联合VTIQ对乳腺导管内病变的诊断价值高于单纯BI-RADS分类,不降低灵敏度而提高特异度和正确率。

基于多模态掩码Transformer网络的社会事件分类

多模态社会事件分类的关键是充分且准确地利用图像和文字2种模态的特征。然而,现有的大多数方法存在以下局限性:简单地将事件的图像特征和文本特征连接起来,不同模态之间存在不相关的上下文信息导致相互干扰。因此,仅仅考虑多模态数据模态间的关系是不够的,还要考虑模态之间不相关的上下文信息(即区域或单词)。为克服这些局限性,提出一种新颖的基于多模态掩码Transformer网络(MMTN)模型的社会事件分类方法。通过图-文编码网络来学习文本和图像的更好的表示。将获得的图像和文本表示输入多模态掩码Transformer网络来融合多模态信息,并通过计算多模态信息之间的相似性,对多模态信息的模态间的关系进行建模,掩盖模态之间的不相关上下文。在2个基准数据集上的大量实验表明:所提模型达到了最先进的性能。

实时超声造影对乳腺肿瘤BI-RADS分类的诊断价值分析

目的分析实时超声造影对乳腺肿瘤乳腺影像报告与数据系统(BI-RADS)分类的诊断价值。方法以120例乳腺实性肿块患者为研究对象。在常规超声的基础上行造影检查。分析超声造影检查的良、恶性肿瘤的增强程度、增强范围变化、增强边缘、灌注方式、造影剂分布和肿瘤血管图像特征情况,比较常规超声和超声造影的BI-RADS分类情况,并以病理检查为金标准评价比较两种检查方法的诊断能力。结果超声造影检查对于良性和恶性肿瘤的增强程度、增强范围变化、增强边缘、灌注方式、造影剂分布和肿瘤血管情况差异均具有统计学意义(P<0.05);常规超声和超声造影检查的BI-RADS分类情况差异不具有统计学意义(P>0.05);超声造影检查的准确度和对恶性肿瘤的灵敏度高于常规超声(P<0.05),两种检查方法对恶性肿瘤的特异度差异无统计学意义(P>0.05),但超声造影检查对恶性肿瘤的特异度略高于常规超声检查。结论造影检查可在常规超声基础上提高对乳腺肿瘤BI-RADS分类准确性,提高了对良恶性肿瘤的鉴别诊断准确度、特异度和灵敏度,为临床进一步诊治提供依据,但仍需扩大样本量进一步从超声检查操作和图像分析能力的规范性方面展开研究。

复合多模态超声技术成像鉴别结节性ACR BI-RADS 4类乳腺病变的应用价值

目的探讨多模态超声超微血流成像(superb microvascular imaging,SMI)、实时组织超声弹性成像(real-time tissue ultrasound elastography,RTE)及常规彩超(ultrasound,US)在鉴别结节性美国放射学会(American College of Radiology,ACR)乳腺影像报告和数据系统(Breast Imaging Reporting and Data System,BI-RADS)4类乳腺病变上的应用价值。方法纳入300名患者共325个ACR BI-RADS 4类乳腺结节,术前均进行多模态超声成像检查。以病理结果为诊断金标准,比较各种方法的敏感性、特异性、准确性、阳性预测值(positive predictive value,PPV)、阴性预测值(negative predictive value,NPV)及多模态超声联合应用时的诊断效能。结果在鉴别诊断结节性BI-RADS 4类乳腺病变良恶性上,在诊断的敏感性、特异性、准确性、PPV、NPV方面,US分别为75.41%、72.41%、73.54%、62.16%、83.05%;SMI分别为86.01%、88.67%、87.69%、82.03%、91.37%;RTE分别为87.70%、89.16%、88.62%、82.31%、92.35%;多模态超声成像联合诊断分别为95.08%、93.10%、93.85%、91.34%、95.45%。US、SMI、RTE和多模态超声联合成像在鉴别诊断结节性BI-RADS 4类病变时,受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under curve,AUC)分别为73.9%、88.6%、90.5%和97.0%。结论多模态超声成像能够弥补常规超声成像在鉴别结节性ACR BI-RADS 4类乳腺病变良恶性上的劣势,提供更全面、丰富的诊断信息,显著提高难鉴别良恶性ACR BI-RADS 4类乳腺结节的诊断效能。