剪切波弹性成像及自动乳腺全容积成像在乳腺肿块鉴别诊断中的价值

Journal of Medical Imaging(2021)

引用 0|浏览16
暂无评分
摘要
目的 探讨剪切波弹性成像(SWE)联合自动乳腺全容积成像(ABVS)在鉴别乳腺良恶性肿块中的价值.方法 选取我院乳腺中心就诊的患者94例,共115个肿块,采用SWE与ABVS技术对乳腺肿块进行检测,获取肿块内剪切波弹性模量最大值Emax、剪切波弹性模量平均值Emean、肿块与周围脂肪组织弹性模量比值Eratio(单位为kPa)及AB-VS冠状面图像,比较良恶性肿块的剪切波弹性模量值,判断冠状面超声征象.以穿刺组织学和手术病理为金标准,绘制受试者工作特征(ROC)曲线,确定诊断价值最高的一组弹性模量值,获得最佳诊断截点.结果 乳腺恶性病灶的ABVS冠状面"汇聚征"出现率高于良性病灶,差异有统计学意义(x2=53274,P<0.05);恶性病灶组的Emax、Emean、Eratio均高于乳腺良性病灶组,差异均有统计学意义(P<0.05),乳腺肿块Emax、Emean、Eratio对应ROC曲线下面积分别为0.972、0.961及0.908,其中,肿块内Emax的诊断价值最高,其诊断截点为57.5kPa.ABVS冠状面"汇聚征"、肿块内Emax及两者联合诊断乳腺肿块良恶性的敏感度、特异度、准确性、阳性预测值及阴性预测值分别为91.9%、90.9%、92.7%,76.9%、96.6%、98.3%,81.7%、93.9%、95.6%,65.4%、96.2%、98.1%,95.2%、92.1%、93.6%.结论 ABVS冠状面"汇聚征"及SWE技术联合应用能提高鉴别诊断的敏感度、特异度、阳性预测值及准确性.
更多
AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树,研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要