基于数字化乳腺X线影像组学预测浸润性乳腺癌腋窝淋巴结转移的多中心研究

目的:探讨基于多中心数字化乳腺X线影像组学预测浸润性乳腺癌腋窝淋巴结转移的临床应用价值。方法:回顾性搜集728例经病理证实的浸润性乳腺癌患者,按照7:3的比例将皖南医学院第一附属医院弋矶山医院413例浸润性乳腺癌患者随机拆分为训练组289例(淋巴结转移阴性197例,淋巴结转移阳性92例)和验证组124例(淋巴结转移阴性85例,淋巴结转移阳性39例),将阜阳市人民医院和太和县人民医院浸润性乳腺癌患者共计315例(淋巴结转移阴性221例,淋巴结转移阳性94例)作为外部测试组。对比分析双乳内外斜位(MLO)和头尾位(CC)图像,选取病变面积较大的数字化乳腺X线图像使用深睿医疗多模态科研平台进行图像分割及影像组学特征提取,采用特征间线性相关性分析与最小绝对收缩和选择算法(LASSO)对组学特征进行降维并使用支持向量机(SVM)分类器构建影像组学预测模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线和决策曲线分析(DCA)评价模型性能。结果:最终筛选出8个影像组学特征构建预测模型用于预测浸润性乳腺癌腋窝淋巴结转移,该模型的预测效能在训练组、验证组和外部测试组分别为0.807、0.790和0.753,敏感度、特异度分别为84.8%和61.4%、79.5%和69.4%、44.7%和92.8%。决策曲线证实了该模型的临床实用性。结论:基于数字化乳腺X线影像组学对浸润性乳腺癌腋窝淋巴结转移的预测具有较高效能,对患者制定个性化的治疗方案和预后评估有着重要的临床应用价值。

基于数字化乳腺X线影像组学列线图预测浸润性乳腺癌组织学分级的多中心研究

目的:探讨基于多中心数字化乳腺X线影像组学列线图预测浸润性乳腺癌组织学分级的价值。方法:以病理诊断为金标准,按照7:3的比例将皖南医学院第一附属医院弋矶山医院437例浸润性乳腺癌患者随机拆分为训练组305例(Ⅰ/Ⅱ级217例,Ⅲ级88例)和验证组132例(Ⅰ/Ⅱ级94例,Ⅲ级38例),将阜阳市人民医院(n=129)和太和县人民医院(n=162)291例浸润性乳腺癌患者(Ⅰ/Ⅱ级203例,Ⅲ级88例)作为外部测试组。对比分析双乳内外斜位(MLO)和头尾位(CC)图像,选取病变面积较大的数字化乳腺X线图像使用深睿医疗多模态科研平台进行图像分割和影像组学特征提取,采用特征间线性相关性分析与最小绝对收缩和选择算法对组学特征进行降维并使用逻辑回归构建影像组学模型。临床指标经单因素及多因素二元Logistic回归分析并构建临床模型。影像组学评分联合临床指标构建列线图。采用受试者工作特征(ROC)曲线和决策曲线分析(DCA)评价模型性能,使用Delong检验比较模型间的预测效能。结果:最终筛选出3个与浸润性乳腺癌组织学分级最相关的影像组学特征。列线图对浸润性乳腺癌组织学分级的预测效能在训练组、验证组和外部测试组分别为0.811、0.825和0.803,诊断效能优于单一模型。DCA显示在概率值为20%~60%时,训练组、验证组及外部测试组列线图预测浸润性乳腺癌组织学分级的净收益高于影像组学模型及临床模型。结论:基于数字乳腺X线影像组学模型对浸润性乳腺癌组织学分级的预测具有较高的效能,对患者制定个性化治疗方案和预后评估有着重要的临床应用价值。

基于低剂量胸部CT深度学习模型自动测量骨密度研究

目的:评价基于低剂量胸部CT深度学习模型全自动测量与定量CT(QCT)手动测量骨密度的一致性。方法:回顾性分析2018年6月-2019年12月在弋矶山医院行低剂量胸部CT筛查联合定量CT(QCT)骨密度测量的1406例体检者的临床和影像资料。随机分为训练集(985例)和测试集(421例)。应用深度学习等方法构建骨分割模型等及内部组织校准模型,应用测试集检测其效能。以QCT结果作为参考标准,应用Spearman相关系数、组内相关系数、Bland-Altman分析两种测量方法的相关性和一致性;以QCT测量结果的骨质疏松(OP)诊断作为参考标准,应用ROC曲线评价其对OP的诊断效能。结果:训练集及测试集中深度学习模型与QCT的骨密度测量结果均呈正相关(训练集:r=0.957,P<0.001;测试集:r=0.955,P<0.001),组内相关系数为0.946(训练集)、0.945(测试集)。该模型在训练集中ROC曲线下面积(AUC)、灵敏度、特异度、准确度分别为0.986、47.5%、100%、95.7%;在测试集中分别为0.975、42.1%、100%、94.8%。结论:基于低剂量胸部CT深度学习模型和QCT的骨密度测量的一致性和相关性较好,初步实现了自动、快速的基于LDCT的骨质疏松筛查,但需扩大患者人群进一步优化和验证。

专业学位研究生影像诊断学师生共建案例库的改革探索

影像诊断学专注于研究各系统疾病的X线成像(Xradiography)、计算机体层摄影(computed tomography,CT)、磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)的图像特征,是放射医学专业的主干课程,如何在有限的时间内培养学生独立思考、解决临床实际工作的能力及科研创新能力,是研究生教学改革的重心和目的。案例教学法有助于提升学生解决实际问题的能力,提高学习兴趣,因此是目前教学改革的主要方案之一。但是,案例教学的案例从何而来?如何调动更多的学生积极参与?如何让学生更加灵活的应用其所学知识?为解决这些问题,皖南医学院医学影像学教研室尝试以学生为主体,开展教师-研究生共建案例库的教学改革探索。文章剖析了师生共建案例库的意义,培养了学生的临床能力,提升了教师的全面素质;重点介绍了案例库具体实施方法,包括案例素材的收集、筛选及案例的制作和案例库导入;最后总结了师生共建案例库的效果。此次探索可为其他课程案例库的开发提供一定参考。

年龄及月经状态对健康女性乳腺动态增强MRI半定量参数的影响

目的观察年龄及月经状态对健康女性乳腺动态增强MRI(DCE-MRI)半定量参数的影响。方法回顾性收集283名因疑诊乳腺包块或乳腺不适而接受MR检查且经临床随访1年无乳腺肿瘤的成年女性;另前瞻性招募49名处于行经期的健康成年女性(行经期亚组)。根据年龄将上述332名受试者分为低龄组(n=107)、中龄组(n=114)及高龄组(n=111),同时根据是否绝经将其分为绝经组(n=112)与未绝经组(n=220,含行经期亚组49名、增殖期亚组77名及分泌期亚组94名)。比较组间、亚组间乳腺DCE-MRI半定量参数(ER_(max),Slope_(max)),包括最大强化率(ER_(max))和最大上升斜率(Slope_(max))的差异及其变异程度。结果高、低龄组间ER_(max)及Slope_(max)差异均有统计学意义(P均<0.05),中龄组ER_(max)和Slope_(max)与低及高龄组差异均无统计学意义(P均>0.05)。绝经组ER_(max)及Slope_(max)均低于未绝经组(P均<0.05)。不同月经周期亚组之间DCE-MRI半定量参数总体差异均无统计学意义(P均>0.05)。低、中及高龄组中,正常乳腺ER_(max)的变异系数(CV)分别为56.20%、44.02%及50.97%,Slope_(max)的CV分别为54.74%、81.78%及76.93%。绝经后及未绝经成年女性正常乳腺ER_(max)的CV分别为50.12%及46.02%,Slope_(max)的CV分别为72.84%及62.04%。各亚组间,ER_(max)及Slope_(max)在增殖期亚组的CV均最大(61.39%、82.54%),而在行月经期亚组的CV均最小(33.99%、42.33%)。结论不同年龄及月经状态下健康女性乳腺DCE-MRI半定量参数存在差异,且个体间变异度较大。

不同年龄及月经状态女性正常乳腺ADC值的差异

目的:探讨不同年龄及月经状态女性正常乳腺表观扩散系数(ADC)值的差异及其临床意义。方法:收集2020年8月~2022年11月弋矶山医院因自觉“包块”、不适,MRI检查双侧乳腺健康受试者332例资料,根据年龄分为低年龄组(n=107)、中年龄组(n=114)、高年龄组(n=111)。根据不同月经状态将受试者分为月经期(n=49)、增殖期(n=77)、分泌期(n=94)和绝经后(n=112)。在西门子后处理站中测量正常乳腺ADC值,多次测量(ROI保持一致)取平均值,比较不同年龄及月经状态的乳腺ADC值差异。结果:高年龄组左右侧正常乳腺ADC值均低于中、低年龄组(P<0.05),3组左右侧正常乳腺ADC值差异均无统计学意义(P>0.05)。绝经后双侧正常乳腺ADC值均低于月经期、增殖期及分泌期(P<0.05),月经期、增殖期、分泌期及绝经后双侧正常乳腺ADC值差异均无统计学意义(P>0.05)。结论:不同年龄及月经状态下正常女性乳腺ADC值的差异及个体间的变异度较大,利用ADC值诊断女性乳腺疾病应考虑不同年龄及月经状态下的基线ADC值差异。

基于常规MRI影像组学预测急性脑梗死出血性转化的价值

目的:探讨基于常规MRI影像组学预测急性脑梗死出血性转化(HT)的价值。方法:回顾性分析我院2017年1月-2022年12月120例急性脑梗死(HT阳性60例,HT阴性60例)的完整资料。所有患者均接受头颅常规MRI扫描,并随机将患者以7:3的比例分为训练组(n=84)和验证组(n=36)。运用软件勾画病灶ROI及提取纹理特征,利用最小冗余最大相关(mRMR)及最小绝对值收敛和选择算子(LASSO)回归分析筛选特征,构建影像组学模型。绘制受试者操作特征(ROC)曲线、应用决策曲线分析(DCA)评估模型的预测能力、临床应用价值。结果:临床模型、常规MRI模型、联合序列影像组学模型、个性化模型1及个性化模型2在训练组和验证组中曲线下面积(AUC)值分别为0.72(0.61~0.83)和0.68(0.50~0.86)、0.93(0.86~0.98)和0.93(0.79~0.99)、0.97(0.94~1.00)和0.97(0.93~1.00)、0.96(0.92~1.00)和0.99(0.98~1.00)、0.98(0.95~1.00)和0.98(0.96~1.00)。DCA表明个性化模型2患者临床受益好于个性化模型1。结论:常规MRI模型、联合序列影像组学模型、个性化模型1、个性化模型2均优于临床模型的诊断效能,均具有很高预测急性脑梗死出血性转化的价值。个性化模型1、2诊断效能相当,但个性化模型2患者临床受益好于个性化模型1。

基于多中心数字化乳腺X线摄影影像组学预测乳腺癌人表皮生长因子受体-2过表达

目的观察基于多中心数字化乳腺X线摄影(DM)影像组学预测乳腺癌人表皮生长因子受体-2(HER-2)过表达的价值。方法回顾性分析来自机构1(n=336)、2(n=142)、3(n=130)共608例经病理证实乳腺癌患者的DM资料。按照7∶3比例将来自机构1、2共478例分为训练集(334例,其中92例HER-2阳性、242例HER-2阴性)和验证集(144例,40例HER-2阳性、104例HER-2阴性);以来自机构3的130例(33例HER-2阳性及97例HER-2阴性)为外部验证集。于显示病变面积较大的内外斜(MLO)位或头足(CC)位DM图像中勾画病灶ROI,提取及筛选最佳影像组学特征,以支持向量机(SVM)构建影像组学模型,用于预测乳腺癌HER-2过表达;采用受试者工作特征(ROC)曲线评估模型的诊断效能,绘制校准曲线及决策曲线,评价其校准度及临床获益。结果共筛选出3个最佳影像组学特征,以之构建的SVM影像组学模型预测训练集、验证集及外部验证集乳腺癌HER-2过表达的曲线下面积(AUC)分别为0.824、0.775及0.812。校准曲线显示,该模型在训练集、验证集及外部验证集的平均绝对误差分别为0.08、0.05和0.04;决策曲线分析显示,阈值概率为0.2~0.8时,模型的临床实用性较好。结论基于多中心DM影像组学可有效预测乳腺癌HER-2过表达。

基于DCE-MRI影像组学特征联合ADC值预测乳腺癌Ki-67表达水平

目的探讨动态对比增强MRI(dynamic contrast-enhanced MRI,DCE-MRI)影像组学特征联合表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)值预测乳腺癌Ki-67表达水平的临床价值。材料与方法回顾性分析2018年12月至2021年12月间经病理证实的234例乳腺癌患者MRI影像资料,依据术后免疫组化结果,将其分为Ki-67高表达组(n=180)和低表达组(n=54),采用半自动分割的方式从DCE-MRI第1期增强图像中提取瘤体1906个组学特征,采用组内相关系数(intra-class correlation coefficient,ICC)、特征间线性相关性分析和最小绝对收缩与选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)最终筛选出4个最优特征构建影像组学模型,采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估影像组学、平均ADC值及二者联合模型的诊断效能。并使用校准曲线及决策曲线评价预测模型的临床实用性。结果从瘤体提取1906个特征,ICC分析剔除207个、特征间线性相关性分析剔除1626个,剩余73个特征LASSO降维筛选出4个最优组学特征。最终筛选出的4个组学特征,平均ADC值在两组间差异均有统计学意义(P<0.05)。影像组学、平均ADC值及联合模型预测Ki-67高表达的曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.820、0.676和0.856,三者间的差异均有统计学意义(P<0.05),联合模型对Ki-67高表达的预测效能最佳,其AUC、敏感度和特异度分别为0.856、88.3%和74.1%,校准曲线及决策曲线显示联合模型具有临床应用价值。结论基于DCE-MRI组学特征联合平均ADC值对乳腺癌Ki-67高表达具有较高的预测效能,联合模型优于影像组学模型及平均ADC值。

基于深度学习的影像组学预测直肠癌T2与T3分期

目的本研究探讨基于MRI轴位高分辨T2WI图像的深度学习(deep learning,DL)影像组学在术前预测直肠癌T2与T3期的价值。材料与方法回顾性分析皖南医学院第一附属医院(弋矶山医院)2018年1月至2022年12月361例经术后病理证实的T2与T3期直肠癌患者的完整资料,其中T2期100例,T3期261例,按7∶3采用分层抽样将患者随机分为训练集(n=262)与测试集(n=99)。采用单因素与多因素logistic回归分析筛选临床影像特征独立危险因素。利用ResNet-18模型作为DL特征提取的基础模型,分别基于轴位高分辨T2WI图像提取手工影像组学(hand-crafted radiomic,HCR)特征及DL影像组学特征,分别基于临床影像特征、HCR特征、DL特征及三者组合特征利用支持向量机(support vector machine,SVM)、K最近邻(K-nearest neighbor,KNN)、极端梯度增强机(extreme gradient boosting,XGBoost)三种算法构建12个机器学习模型,采用ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)评价各模型的诊断效能,确定最优模型作为输出模型。结果单因素与多因素logistic回归分析临床影像特征中碳水化合物抗原(carbohydrate antigen 199,CA19-9)[95%置信区间(confidence interval,CI):1.150-1.820,P=0.002]及肿瘤长径(longest diameter,LD)(95%CI:1.159-22.584,P=0.031)为预测T2与T3期直肠癌的独立危险因素,构建的所有模型中组合特征模型效能均高于单独特征模型,训练集XGBoost分类器模型效能最高,AUC为0.998(95%CI:0.995-1.000),作为本研究输出模型。结论基于MRI轴位高分辨T2WI图像的DL影像组学机器学习模型可有效预测直肠癌T2与T3期,其中训练集组合特征的XGBoost分类器模型效能最佳。

基于多期CT影像组学鉴别卵巢良、恶性肿瘤的临床应用价值

目的:探讨基于多期CT影像组学模型及联合模型鉴别卵巢良、恶性肿瘤的临床应用价值。方法:回顾性搜集2018年1月-2022年7月经术后病理证实的144例良性及182例恶性卵巢肿瘤患者的临床及CT多期影像组学资料,将患者随机按7:3分为训练组228例及验证组98例。图像预处理并利用ITK-SNAP勾画肿瘤病灶区域,用PY提取组学特征,将提取特征正则化,采用Spearman相关分析,相关系数大于0.9,保留其一特征,使用最小绝对收缩与选择算子(LASSO)回归分析对组学特征降维,建立影像组学标签。将影像组学的优势期相与临床指标结合建立联合模型,利用列线图分析预测效能。结果:筛选出平扫、动脉期、静脉期及延迟期的特征数分别为22、7、10、22个,构建各期影像组学模型,结果显示延迟期为最优模型,在训练组中,其受试者工作特征(ROC)曲线的曲线下面积(AUC)为0.857。将临床特征与延迟期影像组学特征构建联合模型,其ROC的AUC值为0.870,优于临床模型,且差异有统计学意义(Z=3.376,P=0.0007)。验证组中,联合模型ROC的AUC值为0.844,优于临床模型,差异无统计学意义(Z=1.650,P=0.0989)。结论:CT扫描的延迟期影像组学特征鉴别卵巢良性与恶性肿瘤的效能优于其它期相,延迟期影像组学标签与临床特征相结合的联合模型有较高的鉴别诊断效能。

基于常规MRI成像及纹理分析技术预测垂体大腺瘤质地的价值

目的:探讨基于常规磁共振成像(MRI)及纹理分析技术预测垂体大腺瘤质地的价值。方法:回顾性分析经手术病理证实的103例垂体大腺瘤患者的临床及影像资料。所有患者术前均经常规MRI平扫及增强检查。在MRI图像上测量肿瘤最大径、分析肿瘤信号特点并手动勾画ROI提取纹理特征参数。单因素分析两组间一般资料、肿瘤最大径、MRI信号和纹理参数,并对两组间有统计意义的变量采用多因素Logistic回归分析建立预测垂体腺瘤质地的联合模型,绘制受试者工作特征(ROC)曲线并评估模型诊断效能。结果:2种质地垂体大腺瘤最大径、T2WI信号间差异有统计学意义(P<0.01),曲线下面积(AUC)分别为0.774、0.688;最终筛选获得9个价值较大的纹理参数,鉴别2种质地肿瘤效能AUC为0.659~0.843;多因素回归分析显示,联合模型鉴别2种质地肿瘤的效能最高(AUC=0.995)。结论:垂体大腺瘤质地与肿瘤最大径、T2WI信号和基于常规MRI提取的纹理参数有关;联合模型对于垂体大腺瘤质地的判断具有更高的准确性。

基于定量CT及临床危险因素列线图预测重症新型冠状病毒肺炎短期预后

目的:探讨定量CT结合临床危险因素构建的列线图预测重症新型冠状病毒肺炎(COVID-19)短期预后的价值。方法:回顾性分析287例重症COVID-19患者的胸部CT及临床资料,其中好转出院222例(生存组),住院期间死亡65例(死亡组),采用分层抽样按7∶3将患者随机分为训练集(n=200)与验证集(n=87)。单因素与多因素logistic回归分析筛选导致死亡的独立危险因素,构建联合预测模型,并绘制模型的列线图。Hosmer-Lemeshow检验及校准曲线评价模型的拟合优度与校准度。结果:单因素与多因素logistic回归分析实性密度体积百分比、年龄、慢性阻塞性肺病、白细胞计数、淋巴细胞计数、中性粒细胞计数、超敏C反应蛋白是预测患者死亡的独立危险因素。联合预测模型的曲线下面积训练集为0.836 (95%CI 0.771~0.901)、验证集为0.825 (95%CI 0.722~0.928),Hosmer-Lemeshow检验训练集(χ^(2)=9.927,P=0.270)及验证集(χ^(2)=7.777,P=0.456)均拟合较好,校准曲线显示了较高的校准度。结论:定量CT结合临床危险因素构建的预测模型能够有效预测重症COVID-19患者短期预后,基于此构建的列线图能够可视化预测结果。

脊柱单发性浆细胞骨髓瘤的影像学诊断

目的 通过对脊柱单发性浆细胞骨髓瘤的影像学表现的分析 ,提高对该疾病的认识。方法 收集 4例脊柱单发性浆细胞骨髓瘤 ,回顾分析其X线平片、CT、MRI表现。结果 3例位于胸椎 ,1例位于腰椎。X线平片显示单个椎体破坏、变形 ;CT显示椎体呈膨胀性破坏 ,病变侵犯一侧附件 ,并在周围形成软组织肿块及压迫硬脊膜囊 ;MRI显示病变椎体呈不均匀信号 ,相邻椎间隙信号不变。 4例尿本 周氏蛋白均为阴性。结论 脊柱SPM依赖影像学检查 :X线平片可作基本定位 ;CT可显示椎体破坏程度及侵犯范围 ;MRI反映病变椎体信号变化、椎间盘结构和椎间隙情况。

介入治疗中晚期肺癌的疗效分析

目的：回顾分析支气管动脉灌注治疗中晚期肺癌的临床疗效及影响疗效的因素，提出合理的应用介入方法 治疗中晚期肺癌以获得更好的疗效。方法：收集介入治疗２００例肺癌，用Ｓｅｌｄｉｎｇｅｒ法插管，找到患侧支气管动脉开口，造 影证实后，注入抗癌药物。结果：２００例病人中，完全缓解４２例，部分缓解ｌ０９例，稳定３７例，病变进展１２例，总有效率为 ７５．５％。结论：介入治疗中晚期肺癌是一种主要有效方法。它能延长病人的生存期和提高病人的生活质量。但由于存 在一些影响该治疗疗效的因素，所以开展以介入治疗为主的综合治疗将可获得更好的疗效。

DSA检查和血管栓塞术在鼻咽及口腔颌面部病变中的应用

目的 探讨数字减影血管成像（DSA）检查和血管栓塞术在鼻咽及口腔颌面部病变中应用的临床价值。方法 经DSA检查证实的10例鼻咽及口腔颌面部富血供病变患者，8例良性病变施行超选择血管栓塞术，2例恶性病变施行超选择血管内灌注化疗及栓塞术。结果2例上／下颌骨、2例舌及颌下区血管瘤，栓塞后痊愈出院。4例鼻咽部纤维血管瘤及1例恶性病变栓塞后3～5天行手术治疗，术中病灶及范围易于辨认和分离，出血很少，术野清楚，瘤体被完整切除。另1例恶性病变介入术后病灶控制至今仍较好。结论 鼻咽及口腔颌面部血管性病变血管栓塞术部分病例可治愈，实体瘤经血管栓塞／灌注化疗及栓塞术后，可有效控制肿瘤生长及术中出血，给彻底切除肿瘤创造了条件，且更具有微创，成功率高，疗效显著，安全，并发症少，可重复操作等优点。

不同方法经皮穿刺肺活检对肺部肿块的诊断价值

目的比较三种不同方法经皮穿刺肺活检对肺部肿块的诊断价值。方法在X线透视、超声及CT引导下对107例肺部病变患者进行肺活检。结果三种穿刺方法均能获得较高的诊断率,并发症主要是气胸、咯血和血胸,CT引导发生率较高。结论三种穿刺方法均是安全的,临床值得开展。

医学影像学专业多媒体教学研究与体会

目的:探讨多媒体技术在医学影像专业教学中的应用,观察其教学效果。方法:把多媒体技术用于医学影像专业人才培养。结果:通过教学改革和创新,调动了同学们学习兴趣,教学质量明显提高。结论:多媒体技术对于医学影像人才的培养具有极其重要教学价值。

脊柱骨单发嗜酸性肉芽肿的特殊X线表现(附7例报道)

目的 研究脊柱骨单发嗜酸性肉芽肿的特殊X线表现 ,进一步提高对该疾病的诊断正确率。方法 收集 7例经手术、病理证实的脊柱骨单发嗜酸性肉芽肿 ,术前均摄脊椎正、侧位X线片。结果 发生于颈椎 3例、胸椎 2例、腰椎 2例 ;其特殊X线表现为附件破坏伴软组织肿块、椎体密度增高而体积不变、椎体压缩伴椎间隙狭窄和椎体囊状破坏而椎体未压缩等。结论 认识它的特殊X线表现有助于诊断与鉴别诊断 ,同时 ,对该疾病的正确诊断有赖于临床。

乳腺钼靶摄影对乳腺癌的诊断价值(附38例分析)

目的:探讨乳腺癌的钼靶X线表现特征及乳腺钼靶摄影在乳腺癌诊断中的应用价值。方法:回顾性分析经手术、病理证实,资料较完整的38例乳腺癌的钼靶X线表现。结果:38例乳腺癌X线表现直接显示肿块29例,占76.32%;钙化21例,占55.26%;局限性致密及结构紊乱3例,占7.8%;大导管相4例,占10.53%;乳头内陷6例,占15.79%;异常血管9例,占23.68%;腋下淋巴结肿大9例,占23.68%。结论:乳腺钼靶摄影在乳腺癌的诊断中具有很较高的应用价值,是乳腺癌首选的影像学检查方法。