多種超聲成像技術(shù)優(yōu)化BI-RADS-US的研究.pdf_第1頁(yè)
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1、目的:評(píng)估超聲圖像特征鑒別乳腺腫塊良惡性的診斷效能及價(jià)值,包括灰階超聲、多普勒超聲及超聲彈性成像特征;篩選影響腫塊BI-RADS-US 分級(jí)的超聲敏感指標(biāo),建立超聲預(yù)測(cè)乳腺腫塊良惡性的數(shù)學(xué)模型,評(píng)估超聲特征在評(píng)估分級(jí)中所起的作用。
   方法:第一部分收集本院2 年間共589例患者的631 個(gè)乳腺腫塊為觀察對(duì)象,術(shù)前行超聲檢查并記錄灰階超聲特征、彩色多普勒超聲特征及彈性評(píng)分,上述腫塊經(jīng)病理確診后分為良性組和惡性組。明確每個(gè)超聲特

2、征診斷腫塊良惡性時(shí)的敏感性、特異性及準(zhǔn)確度;經(jīng)單因素分析和Logistic 回歸分析后篩選出敏感指標(biāo),建立Logistic 回歸模型并評(píng)估多個(gè)超聲參數(shù)并存時(shí),單個(gè)超聲指標(biāo)診斷腫塊惡性的相對(duì)危險(xiǎn)度。
   第二部分則由兩名經(jīng)過(guò)專(zhuān)業(yè)訓(xùn)練的熟練掌握BI-RADS-US 分級(jí)的超聲醫(yī)生各自在不知病理結(jié)果的前提下對(duì)每個(gè)腫塊行BI-RADS-US 分級(jí),以多分類(lèi)Logistic 回歸分析法篩選影響乳腺腫塊超聲BI-RADS 分級(jí)的超聲敏感參

3、數(shù),構(gòu)建預(yù)測(cè)乳腺腫塊BI-RADS-US 分級(jí)的數(shù)學(xué)模型;將所有腫塊的觀察指標(biāo)參數(shù)回帶入數(shù)學(xué)模型得到預(yù)測(cè)BI-RADS-US 分級(jí),并評(píng)價(jià)該數(shù)學(xué)模型預(yù)測(cè)分級(jí)的準(zhǔn)確率,以及該模型的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)。
   結(jié)果:(1)最后進(jìn)入Logistic回歸模型的六個(gè)指標(biāo)分別為:生長(zhǎng)方位、腫塊邊緣、腫塊邊界、出現(xiàn)微鈣化、彈性評(píng)分以及穿支血管。此外,納入回歸方程各個(gè)超聲參數(shù)預(yù)測(cè)乳腺腫塊惡性的相對(duì)危險(xiǎn)度(OR)由高到低依次為:邊緣不光整、微鈣化、高回

4、聲暈、穿支血管、垂直位生長(zhǎng)以及彈性評(píng)分。(2)預(yù)測(cè)乳腺腫塊BI-RADS-US 分級(jí)的多分類(lèi)Logistic回歸方程納入的超聲參數(shù)包括:最大徑、生長(zhǎng)方位、形狀、后方回聲特征、腫塊邊緣、腫塊邊界、微鈣化、彈性評(píng)分、Adler 分級(jí)及有無(wú)穿支血管;模型預(yù)測(cè)分級(jí)中腫塊的實(shí)際惡性比例為:3 級(jí) 3%、4A 級(jí)13.5%、4B 級(jí)52.9%、4C 級(jí)78.2%以及5 級(jí)97.6%,模型能有效的區(qū)分腫塊的良惡性;模型的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)提示模型不能進(jìn)一步

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