多種超聲成像技術(shù)優(yōu)化BI-RADS-US的研究.pdf

1、目的：評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 分級的超聲敏感指標(biāo)，建立超聲預(yù)測乳腺腫塊良惡性的數(shù)學(xué)模型，評估超聲特征在評估分級中所起的作用。
　　 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危險(xiǎn)度。
　　 第二部分則由兩名經(jīng)過專業(yè)訓(xùn)練的熟練掌握BI-RADS-US 分級的超聲醫(yī)生各自在不知病理結(jié)果的前提下對每個(gè)腫塊行BI-RADS-US 分級，以多分類Logistic 回歸分析法篩選影響乳腺腫塊超聲BI-RADS 分級的超聲敏感參

3、數(shù)，構(gòu)建預(yù)測乳腺腫塊BI-RADS-US 分級的數(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BI-RADS-US 分級，并評價(jià)該數(shù)學(xué)模型預(yù)測分級的準(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：生長方位、腫塊邊緣、腫塊邊界、出現(xiàn)微鈣化、彈性評分以及穿支血管。此外，納入回歸方程各個(gè)超聲參數(shù)預(yù)測乳腺腫塊惡性的相對危險(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、垂直位生長以及彈性評分。（2）預(yù)測乳腺腫塊BI-RADS-US 分級的多分類Logistic回歸方程納入的超聲參數(shù)包括：最大徑、生長方位、形狀、后方回聲特征、腫塊邊緣、腫塊邊界、微鈣化、彈性評分、Adler 分級及有無穿支血管；模型預(yù)測分級中腫塊的實(shí)際惡性比例為：3 級 3％、4A 級13.5％、4B 級52.9％、4C 級78.2％以及5 級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