乳腺肿瘤是一种常见的恶性肿瘤,其临床诊断不但费时费力,还容易出现误诊.本文旨在建立一个基于乳腺数据自动分割的乳腺肿瘤计算机辅助诊断模型,提高临床诊断的速度和准确率.为了用卷积神经网络U-Net模型分割对比增强锥光束乳腺计算机断...乳腺肿瘤是一种常见的恶性肿瘤,其临床诊断不但费时费力,还容易出现误诊.本文旨在建立一个基于乳腺数据自动分割的乳腺肿瘤计算机辅助诊断模型,提高临床诊断的速度和准确率.为了用卷积神经网络U-Net模型分割对比增强锥光束乳腺计算机断层扫描(Contrast-Enhanced Cone-Beam Breast CT,CE-CBBCT)数据,本文首先沿冠状面将3维数据转换成2维切片,通过数据默认的窗口对其进行归一化处理.实验结果显示,使用U-Net卷积神经网络对数据进行分割,Dice系数和IoU(IntersectionoverUnion)分别为0.7920和0.6962.然后,本文用不同骨干网络(即各种深度学习分类网络)去替换U-Net的编码器,再次进行分割并对比不同特征提取对分割性能的影响,发现旋转增广方式可以提升各分割网络的性能.其中,基于ResNet152的U形分割网络的性能最好,Dice系数和IoU分别达到0.8410和0.7576.随后,本文又在所有模型中选取5个性能最好的模型组成一个集成模型,重复分割实验,发现此模型有最佳分割性能,平均Dice系数和IoU可达0.8463和0.7676,性能显著提升.值得指出的是,在处理数据时本文仅使用数据默认的窗口,降低了对人工的依赖.展开更多
目的 对锥光束乳腺CT(cone-beam breast com p uted tomogra phy,CBBCT)引导定位活检图像的质量进行评价并分析如何控制图像质量。方法 回顾性随机选取我院2019年7月至2021年12月期间33例行CBBCT引导乳腺病灶定位活检的CBBCT定位活检图...目的 对锥光束乳腺CT(cone-beam breast com p uted tomogra phy,CBBCT)引导定位活检图像的质量进行评价并分析如何控制图像质量。方法 回顾性随机选取我院2019年7月至2021年12月期间33例行CBBCT引导乳腺病灶定位活检的CBBCT定位活检图像,由2名有经验的放射科医生采用5分赋值法评价CBBCT引导活检的图像质量,采用Kappa检验比较两者评估结果 的一致性。结果 医生A、B分别认为有26例(78.79%)28例(84.85%)达到4分以上,定位活检图像质量符合病灶定位需求,两名医师对图像质量评估具有高度一致性(Kappa=0.712),两者差异具有统计学意义(P<0.001)。结论 CBBCT引导定位活检图像质量良好,可准确引导定位,满足医师对乳腺病灶定位需求。展开更多
目的探讨流程化沟通模式(CICARE)在乳腺癌患者锥光束乳腺CT(cone-beam breast CT,CBBCT)检查中的应用研究。方法选择2020年7月—2021年8月在广西医科大学附属肿瘤医院首次行CBBCT检查的乳腺癌患者258例为研究对象。按随机数字表法将其...目的探讨流程化沟通模式(CICARE)在乳腺癌患者锥光束乳腺CT(cone-beam breast CT,CBBCT)检查中的应用研究。方法选择2020年7月—2021年8月在广西医科大学附属肿瘤医院首次行CBBCT检查的乳腺癌患者258例为研究对象。按随机数字表法将其分为观察组(n=131)和对照组(n=127)。采用CICARE模式与观察组进行沟通,采用常规护理模式与对照组进行沟通。检查结束后,对比分析两组间患者检查满意度、舒适度、造影效果、不良反应,以及两组对护士沟通能力的评价。结果观察组满意度、沟通能力评分及造影效果优的比例均高于对照组,差异均具有统计学意义(P<0.05),舒适度评分、不良反应发生率均低于对照组(P<0.05)。结论CICARE沟通模式应用于乳腺癌患者的CBBCT检查,在一定程度上改善了护患间的沟通能力和护患关系,提高了患者满意度。展开更多
目的探讨乳腺癌在锥光束乳腺CT(Cone Beam Breast CT,CBBCT)的主要影像学表现,探索这一新的成像技术对于诊断的辅助意义。方法回顾性分析2020年6月至2021年3月于解放军总医院第一医学中心行CBBCT检查且病理结果为乳腺癌的30例患者的影...目的探讨乳腺癌在锥光束乳腺CT(Cone Beam Breast CT,CBBCT)的主要影像学表现,探索这一新的成像技术对于诊断的辅助意义。方法回顾性分析2020年6月至2021年3月于解放军总医院第一医学中心行CBBCT检查且病理结果为乳腺癌的30例患者的影像学资料。对于病变影像特征进行分析,包括肿块或非肿块,以及其钙化、形态、边缘、内部强化方式、分布特征等,并统计报告的BI-RADS分类。结果肿块性病变为26例(86.7%),非肿块病变为4例(13.3%);肿块类病变中发现不定型钙化8例(30.7%),形态不规则14例(53.8%),边缘毛刺9例(34.6%),增强扫描环形强化6例(23.1%),混杂强化19例(73.1%),均匀强化1例(3.8%)。BI-RADS分类结果27例为5类,2例为4类,1例为3类,漏诊率为3.33%。结论乳腺癌在CBBCT上的表现是多种多样的,可以表现为肿块及非肿块两大类表现,其中恶性的钙化、毛刺边缘及环形强化、节段性分布等特征有助于诊断;CBBCT诊断乳腺癌的漏诊率低,可以作为乳腺癌筛查的重要手段。展开更多
目的比较锥光束乳腺CT(Cone-Beam Breast Computed Tomography,CBBCT)平扫及数字乳腺X线摄影(Digital mammography,DM)对乳腺病变的诊断效能。方法回顾性分析2020年11月至2021年1月就诊于郑州大学第一附属医院并在术前行CBBCT检查与DM...目的比较锥光束乳腺CT(Cone-Beam Breast Computed Tomography,CBBCT)平扫及数字乳腺X线摄影(Digital mammography,DM)对乳腺病变的诊断效能。方法回顾性分析2020年11月至2021年1月就诊于郑州大学第一附属医院并在术前行CBBCT检查与DM检查的乳腺病患者的临床资料,共纳入96例患者,114个病灶,由同一位高年资医生分别评估CBBCT平扫图像及DM图像,记录腺体分型,影像特征、BI-RADS分类等。结果CBBCT与DM对乳腺腺体分型具有一致性,Kappa值为0.642,P<0.01;CBBCT及DM对于病灶的总体检出率(89.5%vs.70.2%,P<0.01)及良性病变的检出率有显著差异(86.2%vs.60.3%,P<0.01),但对恶性病变的检出率无明显差异(92.9%vs.80.4%,P=0.096)。CBBCT与DM对乳腺癌诊断的敏感性及特异性无明显差异,但CBBCT平扫AUC值大于DM(0.875 vs.0.809)。结论CBBCT平扫有助于提高病灶的检出率,诊断效能优于DM。展开更多
背景与目的:乳腺纤维腺体组织的密度与乳腺癌的发生、发展有密切关系,该研究旨在比较乳腺X线摄影(mammography,MG)、锥光束乳腺CT(cone beam breast computed tomography,CBBCT)平扫及CBBCT增强检查对具有致密类乳腺的临床就诊者的乳腺...背景与目的:乳腺纤维腺体组织的密度与乳腺癌的发生、发展有密切关系,该研究旨在比较乳腺X线摄影(mammography,MG)、锥光束乳腺CT(cone beam breast computed tomography,CBBCT)平扫及CBBCT增强检查对具有致密类乳腺的临床就诊者的乳腺恶性肿瘤的诊断效能,探讨CBBCT增强检查的临床价值。方法:回顾2012年5月—2014年8月同时接受MG、CBBCT平扫及增强检查的患者,共有来自80例患者的80侧乳腺符合条件入组。将80侧乳腺的MG、CBBCT平扫及增强诊断结果与其病理学检查结果相比较。测量CBBCT增强前后肿物的CT值变化(△CT),并对其强化程度及类型进行分类。结果:符合条件入组的80侧致密类乳腺,经手术或活检病理学证实,其中40侧为良性,40侧为恶性。将80侧乳腺的MG、CBBCT平扫及增强诊断结果与病理学检查结果比较,绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线,三者的曲线下面积(area under curve,AUC)分别为0.934(95%CI:0.855~0.977)、0.971(95%CI:0.907~0.996)和0.975(95%CI:0.912~0.997),P<0.01。以BI-RADS 4b为截断点,三者诊断的灵敏度分别为72.5%、75%和92.5%。CBBCT增强检查可见恶性肿瘤多呈明显不均匀强化,而良性肿瘤强化方式呈多样性。恶性肿瘤强化程度明显高于良性肿瘤,良、恶性肿瘤增强前后的CT值变化(△CT)之间差异有统计学意义(t=-4.180,P<0.01)。结论:CBBCT增强检查有助于提高诊断的准确率及灵敏度,对提高具有致密类乳腺的临床就诊者乳腺肿瘤的诊断效能和良恶性肿瘤的鉴别具有较高价值。展开更多
目的:探讨基于锥光束乳腺CT(cone beam breast CT,CBBCT)的阈值分割法测量乳腺密度的准确性,及其对乳腺腺体分类和乳腺癌筛查的意义。方法:回顾性分析2012年5月至2013年9月于天津医科大学肿瘤医院行乳腺X线检查(mammography,MG)及CBBCT...目的:探讨基于锥光束乳腺CT(cone beam breast CT,CBBCT)的阈值分割法测量乳腺密度的准确性,及其对乳腺腺体分类和乳腺癌筛查的意义。方法:回顾性分析2012年5月至2013年9月于天津医科大学肿瘤医院行乳腺X线检查(mammography,MG)及CBBCT检查的195例患者的影像学资料,其中64例患者的64侧乳腺符合入组条件。依据BI-RADS中乳腺构成的分类标准对其进行分类并得到多数报告;基于其CBBCT图像进行阈值分割法测量乳腺密度,并得到手动修正后乳腺密度。1个月后重复上述步骤。采用组内相关系数(intraclass correlation coefficient,ICC)比较观察者内、观察者间、阈值分割法测量与手动修正、非致密类及致密类乳腺测量结果之间的一致性。结果:阈值分割法测量乳腺密度的观察者内和观察者间ICC值分别为0.9624(95%CI:0.9388~0.9770)和0.9666(95%CI:0.9500~0.9785);手动修正测量观察者内和观察者间ICC值分别为0.9750(95%CI:0.9592~0.9847)和0.9775(95%CI:0.9661~0.9855);阈值分割法与手动修正测量之间ICC值为0.9962(95%CI:0.9983~0.9977);非致密类和致密类乳腺阈值分割法与手动修正之间ICC值分别为0.9497(95%CI:0.7072~0.9914)和0.9983(95%CI:0.9971~0.9990)。结论:基于CBBCT图像的阈值分割法是一种较为稳定且准确的计算机辅助测量乳腺密度的方法,未来有望应用于大规模乳腺癌筛查,并为乳腺癌风险的预测提供更多信息。展开更多
文摘乳腺肿瘤是一种常见的恶性肿瘤,其临床诊断不但费时费力,还容易出现误诊.本文旨在建立一个基于乳腺数据自动分割的乳腺肿瘤计算机辅助诊断模型,提高临床诊断的速度和准确率.为了用卷积神经网络U-Net模型分割对比增强锥光束乳腺计算机断层扫描(Contrast-Enhanced Cone-Beam Breast CT,CE-CBBCT)数据,本文首先沿冠状面将3维数据转换成2维切片,通过数据默认的窗口对其进行归一化处理.实验结果显示,使用U-Net卷积神经网络对数据进行分割,Dice系数和IoU(IntersectionoverUnion)分别为0.7920和0.6962.然后,本文用不同骨干网络(即各种深度学习分类网络)去替换U-Net的编码器,再次进行分割并对比不同特征提取对分割性能的影响,发现旋转增广方式可以提升各分割网络的性能.其中,基于ResNet152的U形分割网络的性能最好,Dice系数和IoU分别达到0.8410和0.7576.随后,本文又在所有模型中选取5个性能最好的模型组成一个集成模型,重复分割实验,发现此模型有最佳分割性能,平均Dice系数和IoU可达0.8463和0.7676,性能显著提升.值得指出的是,在处理数据时本文仅使用数据默认的窗口,降低了对人工的依赖.
文摘目的 对锥光束乳腺CT(cone-beam breast com p uted tomogra phy,CBBCT)引导定位活检图像的质量进行评价并分析如何控制图像质量。方法 回顾性随机选取我院2019年7月至2021年12月期间33例行CBBCT引导乳腺病灶定位活检的CBBCT定位活检图像,由2名有经验的放射科医生采用5分赋值法评价CBBCT引导活检的图像质量,采用Kappa检验比较两者评估结果 的一致性。结果 医生A、B分别认为有26例(78.79%)28例(84.85%)达到4分以上,定位活检图像质量符合病灶定位需求,两名医师对图像质量评估具有高度一致性(Kappa=0.712),两者差异具有统计学意义(P<0.001)。结论 CBBCT引导定位活检图像质量良好,可准确引导定位,满足医师对乳腺病灶定位需求。
文摘目的探讨流程化沟通模式(CICARE)在乳腺癌患者锥光束乳腺CT(cone-beam breast CT,CBBCT)检查中的应用研究。方法选择2020年7月—2021年8月在广西医科大学附属肿瘤医院首次行CBBCT检查的乳腺癌患者258例为研究对象。按随机数字表法将其分为观察组(n=131)和对照组(n=127)。采用CICARE模式与观察组进行沟通,采用常规护理模式与对照组进行沟通。检查结束后,对比分析两组间患者检查满意度、舒适度、造影效果、不良反应,以及两组对护士沟通能力的评价。结果观察组满意度、沟通能力评分及造影效果优的比例均高于对照组,差异均具有统计学意义(P<0.05),舒适度评分、不良反应发生率均低于对照组(P<0.05)。结论CICARE沟通模式应用于乳腺癌患者的CBBCT检查,在一定程度上改善了护患间的沟通能力和护患关系,提高了患者满意度。
文摘目的探讨乳腺癌在锥光束乳腺CT(Cone Beam Breast CT,CBBCT)的主要影像学表现,探索这一新的成像技术对于诊断的辅助意义。方法回顾性分析2020年6月至2021年3月于解放军总医院第一医学中心行CBBCT检查且病理结果为乳腺癌的30例患者的影像学资料。对于病变影像特征进行分析,包括肿块或非肿块,以及其钙化、形态、边缘、内部强化方式、分布特征等,并统计报告的BI-RADS分类。结果肿块性病变为26例(86.7%),非肿块病变为4例(13.3%);肿块类病变中发现不定型钙化8例(30.7%),形态不规则14例(53.8%),边缘毛刺9例(34.6%),增强扫描环形强化6例(23.1%),混杂强化19例(73.1%),均匀强化1例(3.8%)。BI-RADS分类结果27例为5类,2例为4类,1例为3类,漏诊率为3.33%。结论乳腺癌在CBBCT上的表现是多种多样的,可以表现为肿块及非肿块两大类表现,其中恶性的钙化、毛刺边缘及环形强化、节段性分布等特征有助于诊断;CBBCT诊断乳腺癌的漏诊率低,可以作为乳腺癌筛查的重要手段。
文摘背景与目的:乳腺纤维腺体组织的密度与乳腺癌的发生、发展有密切关系,该研究旨在比较乳腺X线摄影(mammography,MG)、锥光束乳腺CT(cone beam breast computed tomography,CBBCT)平扫及CBBCT增强检查对具有致密类乳腺的临床就诊者的乳腺恶性肿瘤的诊断效能,探讨CBBCT增强检查的临床价值。方法:回顾2012年5月—2014年8月同时接受MG、CBBCT平扫及增强检查的患者,共有来自80例患者的80侧乳腺符合条件入组。将80侧乳腺的MG、CBBCT平扫及增强诊断结果与其病理学检查结果相比较。测量CBBCT增强前后肿物的CT值变化(△CT),并对其强化程度及类型进行分类。结果:符合条件入组的80侧致密类乳腺,经手术或活检病理学证实,其中40侧为良性,40侧为恶性。将80侧乳腺的MG、CBBCT平扫及增强诊断结果与病理学检查结果比较,绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线,三者的曲线下面积(area under curve,AUC)分别为0.934(95%CI:0.855~0.977)、0.971(95%CI:0.907~0.996)和0.975(95%CI:0.912~0.997),P<0.01。以BI-RADS 4b为截断点,三者诊断的灵敏度分别为72.5%、75%和92.5%。CBBCT增强检查可见恶性肿瘤多呈明显不均匀强化,而良性肿瘤强化方式呈多样性。恶性肿瘤强化程度明显高于良性肿瘤,良、恶性肿瘤增强前后的CT值变化(△CT)之间差异有统计学意义(t=-4.180,P<0.01)。结论:CBBCT增强检查有助于提高诊断的准确率及灵敏度,对提高具有致密类乳腺的临床就诊者乳腺肿瘤的诊断效能和良恶性肿瘤的鉴别具有较高价值。