基于DCE-MRI表现的logistic回归分析模型在乳腺良恶性病变诊断中的应用

目的 分析基于动态对比增强磁共振成像(DCE-M RI)表现的logistic回归分析模型在乳腺良恶性病变诊断中的应用。方法 回顾性分析2021年1月~2023年10月来我院进行乳腺检查患者161例临床资料。其中良性病变60例、恶性病变101例,分别纳入良性组(n=60)及恶性组(n=101)。分析两组DCE-MRI表现差异,进行单因素分析,利用二元Logistic回归分析构建乳腺良恶性病变诊断模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线分析乳腺良恶性病变诊断模型的效能。结果 单因素分析显示,良性组与恶性组TIC曲线、BI-RADS分级、早期强化率、边缘形态及病灶大小比较差异有统计学意义(P<0.05);二元Logistic回归分析结果显示, TIC曲线、BI-RADS分级、早期强化率、边缘形态及病灶大小是乳腺良恶性病变危险征像;构建logistic乳腺癌良恶性病变诊断模型Y=-0.633+0.645TIC曲线+2.112×BI-RADS分级+1.142×早期强化率+1.136×边缘形态+1.136×病灶大小;ROC曲线分析显示该模型诊断效能,AUC为0.944,敏感度为83.33%,特异度为85.15%,提示该模型具有较高的诊断效能。结论 基于乳腺病变早期DCE-MRI表现的logistic诊断模型,能够筛选出对乳腺恶性病变鉴别诊断有意义的特征变量,对乳腺良恶性病变具有较高的诊断效能。

乳腺叶状肿瘤良恶性的超声图像特点分析

目的:分析以超声技术检验乳腺叶状肿瘤良恶性的声像图特点差异。方法:此次选择2015年1月-2019年1月笔者所在医院收治乳腺叶状肿瘤患者80例为研究对象,分析肿瘤良恶性的病理学表现差异,对比良恶性叶状肿瘤二维灰阶超声图像,比较彩色多普勒血流图像。结果:80例患者均为单侧单发病灶,其中35例为良性肿瘤,26例为交界性肿瘤,19例为恶性肿瘤。经检验分析发现,三种肿瘤情况在肿瘤形状、大小、边缘、后方回声、钙化水平方面差异无统计学意义(P>0.05),但良性肿瘤边界清晰度、内部均匀回声占比均明显高于恶性肿瘤及交界性肿瘤(P<0.05)。同时交界性肿瘤边界清晰度、内部均匀回声占比又较恶性肿瘤占比更高(P<0.05)。经彩色多普勒超声检验血流情况发现,三者血流信号等级差异无统计学意义(P>0.05)。结论:乳腺叶状肿瘤超声技术检验准确度较高,能够根据肿瘤边界清晰程度、内部回声情况等判定良恶性质,值得临床应用与推广。

基于超声射频时间序列分析的乳腺病灶良恶性分类

尝试为乳腺病灶良恶性分类提供高精度且无创的影像辅助诊断手段,提出了基于超声射频(radio frequency,RF)时间序列分析的乳腺病灶良恶性分类方法。以275例女性乳腺病灶为样本,使用常规超声探头采集多帧超声回波RF信号,提取RF时间序列的分形维数(fractal dimension,FD)、频域特征和时域特征,以支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林作为分类器对乳腺病灶进行良恶性分类。分类结果如下:SVM受试者工作特征曲线下的面积(area under receiver operating characteristics curve,AUC)为0.914,分类准确率为85.37%,随机森林AUC为0.937,分类准确率为91.46%。与以往研究相比,提高了乳腺病灶良恶性的分类精度,并开发了乳腺病灶良恶性分类系统,可以给医生提供诊断参考。

乳腺导管上皮非典型增生恶变潜能的量化评估

目的 探讨乳腺导管上皮非典型增生 (AIDH)恶变潜能的量化评估方法。方法 :应用自动图像分析系统对正常乳腺组织 10例 (正常组 ,NB)、乳腺导管上皮单纯性增生 33例 (增生组 ,IDH )、非典型增生 2 7例 (非典组 ,AIDH)和浸润性导管癌 37例 (导管癌组 ,IDCa)进行细胞DNA含量 (DI)及倍体分析、细胞核形态学计量。结果 1.在NB、IDH、AIDH和IDCa各组 ,DI及倍体分析参数 3- 4c %、5c %、>5c %均依次显著增高 (P均 <0 .0 1) ,2c %依次显著降低 (P <0 .0 1) ;核形态学参数 [核面积 (ar)、核周长 (ci)、核长径 (dl)、核短径 (ds)、核形状因子 (df) ]均依次显著增加 (P均<0 .0 1)。除 3- 4c %外 ,两类参数在非典组与导管癌组间有显著差异 (P <0 .0 5或P <0 .0 1)。 2 .ar、ci、dl、ds和df分别与DI、3- 4c %、5c %、>5c %呈显著正相关 ,与 2c %呈显著负相关。 3.根据图像分析ar、df、DI、2c %、5c %和 >5c % 6项指标的计量结果 ,建立乳腺导管上皮非典型增生和导管癌的判别方程 :Ya =- 2 76 .148+ 0 .12 3ar + 4 96 .832df + 10 9.330DI + 1.50 1(2c % ) - 0 .4 59(5c % )- 2 .2 87(>5c % ) ;Yc =- 2 82 .12 6 + 0 .154ar + 4 99.6 4 1df + 111.753DI + 1.4 2 3(2c % ) - 0 .2 2 1(5c % ) - 2 .36 7(>5c % )结论 ?

MRI鉴别乳腺良恶性病变的临床应用概况

MRI为乳腺疾病的影像诊断提供了形态学信息,而且还可通过动态增强揭示病变的血流动力学改变,通过扩散加权成像(DW1)提供组织内水分子微观运动的信息,通过波谱分析(MRS)提示病灶的生化信息改变,以更准确地对乳腺病变的检测、良恶性病变的诊断。本文主要阐述MRI各种技术在诊断乳腺良恶性疾病上的应用概况及研究进展。

纹理分析在乳腺良恶性病变鉴别中的研究进展

纹理分析能客观描述病变特征并以非侵入方式检测疾病进展,近年来被广泛应用于全身各系统病变。目前影像学上对乳腺良恶性病变的鉴别多局限于形态学特点,且诊断较主观。将纹理分析应用于乳腺病变,有较大的研究价值。本综述介绍和总结了影像纹理分析技术在乳腺良恶性病变鉴别上的应用及意义。

磁共振动态增强成像、扩散加权成像在鉴别乳腺良恶性病变中的应用分析

目的:分析磁共振动态增强成像、扩散加权成像对乳腺量恶性病变患者的诊断效果。方法:收集我院4年内收治的260例乳腺良恶性病变患者,对所有患者均实施单一磁共振动态增强成像、单一扩散加权成像和磁共振动态增强成像联合扩散加权成像的扫描,分析3种方法的特异度、敏感度和准确度。结果:磁共振动态增强成像联合扩散加权成像的特异度、敏感度和准确度均明显高于单一的磁共振动态动态增强和扩散加权成像,差异均显著(P<0.05)。结论:在对乳腺良恶性病变患者实施临床诊断时,联合使用磁共振动态增强成像和扩散加权成像可起到更好的诊断效果。