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数字化 乳腺 断层融合技术与全数字化 乳腺 X 线 摄影 在ACR-C类乳腺 良恶性病变诊断中的应用比较2024年 数字化 乳腺 X 线 摄影 (FFDM)与数字化 乳腺 断层融合技术(DBT)在ACR-C类乳腺 良恶性病变诊断中的实际应用效果。方法选取108例乳腺 病变患者,同时给予FFDM及DBT技术摄影 ,依据乳房成像报告和数据系统(BI-RADS)评分,对照病理结果评估FFDM、DBT的诊断效能。结果FFDM诊断乳腺 良恶性病变的灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和准确度分别为53.85%、90.24%、63.64%、86.05%、81.48%,DBT诊断乳腺 良恶性病变的灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和准确度分别为84.61%、95.12%、84.61%、95.12%、92.59%。两种方法的灵敏度比较,差异有统计学意义(Z=-8.55,P<0.05),而特异度无明显差异(Z=-0.71,P>0.05)。DBT对乳腺 肿块检出及清晰、遮蔽征象显示明显优于FFDM检测,差异均有统计学意义(χ^(2)分别=4.38、25.34、10.46,P均<0.05)。结论DBT对ACR-C类乳腺 良性及恶性病变的诊断效能较FFDM明显提高。关键词：全数字化乳腺X线摄影 良恶性 三阴性乳腺 癌全数字化 乳腺 X 线 摄影 (FFDM)影像特征与腋窝淋巴结转移相关性的logistic回归分析 2024年 乳腺 癌(TNBC)患者腋窝淋巴结转移(ALNM)的危险因素,并基于全视野数字 乳腺 X 线 摄影 (FFDM)影像特征构建预测ALNM模型。方法:回顾分析227例经病理学检查证实为TNBC患者的临床病理资料。根据病理结果分为腋窝淋巴结转移组(90例)和非转移组(137例)。所有病例术前均行常规乳腺 FFDM检查。比较两组TNBC患者临床病理特征(年龄、绝经状态、组织学分级、Ki-67表达、病理类型)和肿瘤FFDM征象(腺体类型,肿瘤最大径、密度、形态、边缘、有无可疑钙化 ,FFDM显示有无ALNM及有无邻近皮肤增厚或凹陷)的差异,采用单因素分析及二元logistic逐步回归分析筛选TNBC淋巴结转移的独立危险因素,并构建联合预测模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线 评价模型预测腋窝淋巴结转移的价值。结果:单因素分析显示两组TNBC患者绝经状态,肿瘤的最大径、密度、形态、边缘、有无可疑钙化 ,FFDM显示有无ALNM、有无皮肤增厚或凹陷差异具有统计学意义,与腋窝淋巴结转移具有相关性(P<0.05);logistic回归分析显示肿块边缘呈星芒状(OR=12.362,P<0.001)、肿块伴可疑钙化 (OR=4.249,P=0.001)、FFDM显示ALNM(OR=34.428,P<0.001)是TNBC腋窝淋巴结转移的独立危险因素。建立预测淋巴结转移的联合诊断模型为Logit(P)=-5.349+2.515X 肿块边缘呈星芒状+1.447X 肿块伴可疑钙化 +3.539X FFDM显示ALNM。联合预测模型的曲线 下面积(AUC)为0.880,符合率81.5%,敏感度86.7%,特异度73.7%。结论:FFDM影像显示肿块边缘呈星芒状、肿块伴可疑恶性钙化 、FFDM显示ALNM是TNBC患者腋窝淋巴结转移的危险因素,据此构建的联合预测模型对TNBC淋巴结转移具有良好的预测价值。关键词：三阴性乳腺癌 乳房X线摄影术 数字 乳腺 断层摄影 、全数字化 乳腺 X 线 摄影 对致密型乳腺 良恶性疾病的诊断价值被引量：1 2024年 乳腺 疾病应用数字 乳腺 断层摄影 (DBT)、全数字化 乳腺 X 线 摄影 (FFDM)诊断的价值。方法:收集2021年7月—2023年6月在新疆医科大学第一附属医院行DBT和FFDM检查并有病理诊断结果的108例乳腺 疾病患者(病灶115个),分析DBT、FFDM和FFDM+DBT对致密型乳腺 良恶性疾病的诊断价值。结果:病理学检查结果显示:良性病变93处(80.87%),恶性病变22处(19.13%)。DBT、FFDM+DBT对致密型乳腺 良恶性病变的诊断效能差异无统计学意义(P>0.05)。FFDM、DBT、FFDM+DBT对致密型乳腺 良恶性病变的诊断特异度差异无统计学意义(P>0.05);FFDM+DBT对致密型乳腺 良恶性病变的诊断灵敏度、准确度均高于FFDM和DBT单一检查(P<0.05)。FFDM+DBT对致密型乳腺 良恶性病变的诊断价值较单一检查高,且与病理检查结果的一致性良好(Kappa值=0.813)。结论:FFDM+DBT对致密型乳腺 疾病良恶性的诊断准确率优于FFDM和DBT诊断,FFDM+DBT对致密型乳腺 疾病良恶性病变的诊断效能较单一诊断高。关键词：DBT 乳腺疾病 全视野数字化 乳腺 X 线 摄影 影像组学及深度学习特征预测乳腺 癌HER-2状态 被引量：1 2024年 数字化 乳腺 X 线 摄影 (FFDM)影像组学特征及深度学习特征预测乳腺 癌HER-2状态。方法回顾性分析山西中医药大学附属医院2018年3月~2023年12月经临床手术或穿刺活检的乳腺 癌患者FFDM、临床及病理资料。FFDM图像手工勾画肿瘤感兴趣区并提取组学特征和深度学习特征,分别经过LASSO特征筛选后采用支持向量机算法建立影像组学模型和深度学习模型,通过多因素逻辑回归分析建立综合模型。计算各模型曲线 下面积(AUC)评估其预测效能,并通过决策曲线 分析评估各模型在实际临床决策中的有效性和实用价值。结果影像组学模型在训练集和测试集的AUC分别为0.835(95%CI:0.761~0.898)和0.781(95%CI:0.701~0.857),深度学习模型在训练集和测试集的AUC分别为0.904(95%CI:0.855~0.955)和0.883(95%CI:0.823~0.939),综合模型在在训练集和测试集的AUC分别为0.921(95%CI:0.872~0.967)和0.890(95%CI:0.828~0.942)。决策曲线 分析显示3种模型相比于全部认为HRE-2阳性或阴性可获得更好的净收益,其中综合模型在风险阈值下可获得最大净收益。结论基于FFDM影像组学特征和深度学习特征的联合应用,可以更有效地预测乳腺 癌HER-2状态,显著提高了预测的准确性和可靠性,为乳腺 癌的诊断和治疗开辟了新的途径。关键词：乳腺癌 全数字化 乳腺 X 线 摄影 在乳腺 恶性病变诊断中的临床价值 被引量：1 2023年 数字化 乳腺 X 线 摄影 (FFDM)在乳腺 恶性病变诊断中的临床价值。方法回顾性分析上海市普陀区妇婴保健院2019年6月至2020年6月接诊的170例乳腺 结节患者资料,均给予FFDM检查,将病理诊断结果作为本研究金标准,统计FFDM检出率、诊断准确率、灵敏度、特异度,Kappa检验FFDM影像诊断评估结果与金标准的一致性,对比乳腺 良、恶性结节组FFDM影像学征象。结果病理诊断恶性23例,良性147例;FFDM检出良性151例,恶性19例。FFDM诊断准确率是95.3%,灵敏度是73.9%,特异度是98.6%,Kappa检验FFDM影像诊断评估结果与金标准的一致性较好(Kappa值=0.79),P<0.05。恶性组肿块边缘毛刺率(95.6%)、肿块形态不规则率(43.5%)、钙化 分布簇状(56.5%)、导管性分布率(30.4%)、钙化 形态线 形分支型率(47.8%)、细沙状率(47.8%)、血管增粗率(78.3%)均高于良性组(0.7%、0.7%、23.1%、0.7%、2.7%、0.7%、14.3%),差异有统计学意义(P<0.05)。结论FFDM在乳腺 恶性病变的诊断准确率、灵敏度、特异度及肿块形态、边缘、钙化 等影像学征象方面,值得临床参考与借鉴。关键词：乳房X线摄影术 乳腺肿瘤 乳腺结节 全数字化 乳腺 X 线 摄影 对乳腺 BI-RADS 4类肿块的诊断价值 2023年 数字化 乳腺 X 线 摄影 技术检查对乳腺 BI-RADS 4类肿块的诊断效果。方法选取2021年1月—2022年12月在福建医科大学附属三明第一医院经全数字化 乳腺 X 线 摄影 诊断为BI-RADS 4类乳腺 肿块患者60例,所有患者均行病理检查,并与病理检查结果进行比较,分析全数字化 乳腺 X 线 摄影 检查的诊断效果。结果全数字化 乳腺 X 线 摄影 技术检查诊断BI-RADS 4A、4B、4C类乳腺 肿块的敏感度分别为50.00%、88.89%、95.65%,特异度分别为93.33%、77.78%、50.00%,准确率分别为88.24%、83.33%、92.00%,Kappa值分别为0.4334、0.667、0.457。ROC曲线 显示,全数字化 乳腺 X 线 摄影 技术检查诊断BI-RADS 4类乳腺 肿块的AUC值为0.873,标准误为0.040,P<0.001。结论全数字化 乳腺 X 线 摄影 能够有效诊断BI-RADS 4类乳腺 肿块,能够为临床乳腺 肿块的良恶性诊断提供客观可靠的影像学依据,值得临床推广应用。关键词：乳腺肿块 全数字化乳腺X线摄影 乳腺 癌在全数字化 乳腺 X 线 摄影 诊断中的征象分析被引量：1 2023年 乳腺 癌在全数字化 乳腺 X 线 摄影 诊断中的征象,旨在提高乳腺 癌的诊断准确率。方法回顾性分析54例经手术病理证实、全数字化 乳腺 X 线 摄影 诊断为乳腺 癌患者的乳腺 X 线 图像表现特点。结果54例乳腺 癌患者中,表现为单纯肿块型36例,肿块伴恶性钙化 12例,单纯恶性钙化 3例,单纯局部结构扭曲1例,局部结构扭曲伴恶性钙化 1例,局部不对称致密1例。肿块边缘分叶16例,长短不一毛刺征26例,水肿晕环征5例,皮肤增厚23例,乳头凹陷17例,腋窝淋巴结肿大17例。结论乳腺 癌在全数字化 乳腺 X 线 摄影 中的表现有明显特征,结合临床触诊等资料有助于早期发现病变、术前定位及定性诊断。关键词：乳腺癌 全数字化乳腺X线摄影 MRI与数字化 乳腺 X 线 摄影 在乳腺 癌术前诊断中的应用价值 被引量：1 2023年 数字化 乳腺 X 线 摄影 在乳腺 癌术前诊断中的应用价值。方法 回顾性分析2019年2月至2021年12月于医院接受手术治疗的175例乳腺 癌(均经病理检查确诊)患者的临床资料,术前均行MRI与数字化 乳腺 X 线 摄影 检查,以病理检查结果为金标准,比较两种检查的乳腺 癌诊断符合率,测定瘤体体积与病理检查结果的相关性,以及不同病理分型的诊断符合率。结果 MRI的乳腺 癌诊断符合率为98.29%,高于数字化 乳腺 X 线 摄影 的79.43%,差异有统计学意义(P<0.05);MRI测定的瘤体体积与病理检查结果的相关性系数r为0.943,高于数字化 乳腺 X 线 摄影 的0.526,差异有统计学意义(P<0.05);MRI对导管原位癌、浸润性小叶癌及黏液腺癌的诊断符合率分别为95.92%、100.00%、100.00%,均高于数字化 乳腺 X 线 摄影 的63.27%、68.00%、75.00%,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论 MRI的乳腺 癌诊断符合率及不同病理分型的诊断符合率均高于数字化 乳腺 X 线 摄影 ,且测定的瘤体体积与病理检查结果的相关性高于数字化 乳腺 X 线 摄影 ,可为治疗方案的制订提供可靠依据。关键词：MRI 数字化乳腺X线摄影 乳腺癌 术前诊断 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 被引量：5 2023年 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。关键词：乳房X线摄影 人表皮生长因子受体-2 全数字化 乳腺 X 线 摄影 技术用于乳腺 癌诊断的效能分析 被引量：1 2023年 数字化 乳腺 X 线 摄影 技术(full-field digital mammograhy,FFDM)用于乳腺 癌的诊断效能。方法:选取烟台市疾病预防控制中心2020年1月—2022年11月收治的疑似乳腺 癌病例152例,全部患者均进行FFDM检查,同时将FFDM检查结果与病理诊断结果进行对比,分析FFDM的诊断价值。结果:以病理诊断结果为金标准,FFDM诊断乳腺 癌的灵敏度为95.62%,特异度80.00%,准确率94.08%,误诊率20.00%,漏诊率4.38%,阳性预测值97.76%,阴性预测值66.67%。FFDM对乳腺 癌的诊断结果与病理诊断结果一致性系数Kappa=0.694,一致性较强。经FFDM诊断乳腺 癌的134例患者中,69例(51.49%)存在单纯肿块病灶,14例(10.45%)存在单纯钙化 病灶,39例(29.10%)存在肿块+钙化 病灶,10例(7.46%)存在钙化 +结构扭曲病灶,2例(1.49%)其他;41例(30.60%)存在毛刺征/分叶征/星芒征,35例(26.12%)存在腋窝下淋巴结肿大,19例(14.18%)存在大导管像,10例(7.46%)存在酒窝像,6例(4.48%)存在血管异常,11例(8.21%)存在漏斗征,5例(3.73%)存在乳头凹陷,7例(5.22%)胸壁受累。结论:FFDM能有效诊断乳腺 癌,可为乳腺 癌临床诊断工作提供客观可靠的影像学依据,值得推广。关键词：乳腺癌
