自动乳腺全容积成像预测模型对乳腺癌的诊断价值

目的 探讨自动乳腺全容积成像(ABVS)模型对乳腺良恶性病变的诊断价值.方法 选取乳腺病变患者120例共123个病灶,所有病灶均为常规超声检查B1-RADS分类4类及以上,且经穿刺活检或手术取得病理结果.对患者的图像特征进行分析,筛选预测乳腺恶性病变的危险因素,并建立预测模型,绘制ROC曲线.结果 诊断乳腺恶性病灶的ABVS特征性表现为汇聚征(OR=19.685,P ＜ 0.05),微钙化(OR=6.225,P＜ 0.05),成角(OR=5.706,P ＜ 0.05),建立的风险预测模型为Logistic回归方程:Y=-0.942+2.980X2+1.829X1+1.742X4.该模型预测乳腺恶性结节的曲线下面积为0.849.结论 ABVS预测模型在乳腺良恶性病灶鉴别诊断方面有较高的诊断效能,且操作相对简单、能自动准确定位病灶、重复性好、不依赖检查者,不失为诊断乳腺良恶性病变的一种新的有效方法.