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数字乳腺体层合成技术对超声诊断为BI-RADS 3、4类乳腺病变的应用价值

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影像研究与医学应用 2024年第5期8卷 22-25页

作者：黎绮玲黄泽鑫深圳市福田区妇幼保健院放射科广东深圳518000

目的:探讨数字乳腺体层合成(DBT)联合二维图像(SM)对超声诊断为乳腺影像报告与数据系统(BI-RADS)3、4类女性乳腺病变的应用价值。方法:回顾性分析2023年3月—10月深圳市福田区妇幼保健院超声诊断为BI-RADS3、4类的100例女性患者,全部均... 详细信息

目的:探讨数字乳腺体层合成(DBT)联合二维图像(SM)对超声诊断为乳腺影像报告与数据系统(BI-RADS)3、4类女性乳腺病变的应用价值。方法:回顾性分析2023年3月—10月深圳市福田区妇幼保健院超声诊断为BI-RADS3、4类的100例女性患者,全部均进行全数字化乳腺X线摄影(FFDM)和DBT,并合成SM,对FFDM、DBT+SM两种图像进行分析,由2位医师分别记录不同类型乳腺病变的检出情况,病变的影像学征象及BI-RADS分类结果。结果:FFDM与DBT+SM两种图像的BI-RADS分类差异有统计学意义(P乳腺病变准确率、灵敏度、特异度均高于FFDM检查。DBT+SM对结构扭曲病灶检出的数量多。对于钙化型病灶、非对称致密病灶、相关征象检出率及对肿块边缘、钙化形态的显示,两种图像差异无统计学意义(P> 0.05)。结论:DBT+SM较FFDM在超声诊断为BI-RADS3、4类女性乳腺病变中具有较高的诊断价值,特别是在显示肿块型病变、结构扭曲方面具备优势。

关键词：数字乳腺体层合成超声女性乳腺影像报告与数据系统

数字乳腺体层合成对乳腺癌诊断的临床价值探讨

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肿瘤影像学 2022年第1期31卷 21-27页

作者：沈丽娟柴维敏谭令许玉峰秦乃姗彭卫军汤伟复旦大学附属肿瘤医院放射诊断科复旦大学上海医学院肿瘤学系上海200032 上海交通大学附属第一人民医院核医学科上海200080 上海交通大学医学院附属瑞金医院上海200025 北京大学第一医院医学影像科北京100034

目的:将数字乳腺体层合成(digital breast tomosynthesis,DBT)对乳腺癌的诊断效能分别与磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)及全视野数字乳腺X线摄影(full-field digital mammography,FFDM)进行比较,探讨DBT对乳腺癌诊断的临床价值。方法:选取在复旦大学附属肿瘤医院、上海交通大学医学院附属瑞金医院及北京大学第一医院3家中心入组的196例患者进行乳腺FFDM和DBT检查,同时进行MRI扫描。根据乳腺影像报告和数据系统(Breast Imaging Reporting and Data System,BI-RADS)对FFDM、DBT、MRI的可疑征象进行分类,将病理学检查结果或临床诊断结果作为最终诊断结果,计算各类影像学检查结果与最终诊断结果的一致性,统计DBT和FFDM、MRI与最终诊断结果一致性的差异,评价DBT技术对乳腺癌的诊断效能;对FFDM和DBT检查进行偏好性评价,评价包含病灶可见性、病灶边缘清晰程度、良恶性鉴别能力、总体评估4个方面,评价FFDM和DBT对病灶显示的差异。结果:DBT对乳腺癌诊断的灵敏度和准确度均显著优于FFDM;对于不同病灶类型的显示方面,DBT图像相比FFDM图像有显著的偏好性,对病灶的显示质量更优;MRI对乳腺癌诊断的灵敏度、特异度和准确度虽然略优于DBT,但差异无统计学意义。结论:DBT对乳腺癌的诊断效能优于FFDM,与MRI接近;DBT对病灶的显示优于FFDM。

关键词：乳腺癌数字乳腺体层合成全视野数字乳腺X线摄影磁共振成像诊断效能

数字乳腺体层合成在女性青年期乳腺癌筛查中的应用及研究进展

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诊断学理论与实践 2021年第3期20卷 294-297页

作者：陶志远史春颖张琦宋富贵吕哲昊哈尔滨医科大学附属第一医院放射科黑龙江哈尔滨150000

乳腺癌作为女性常见的恶性肿瘤之一,通常认为其多发生于中老年女性,女性青年期乳腺癌患者并不常见,但2017年美国的乳腺癌统计报告显示,每68例女性乳腺癌患者中就存在1例40岁之前发病的患者[1]。欧洲肿瘤学院和欧洲肿瘤医学协会第四届青... 详细信息

乳腺癌作为女性常见的恶性肿瘤之一,通常认为其多发生于中老年女性,女性青年期乳腺癌患者并不常见,但2017年美国的乳腺癌统计报告显示,每68例女性乳腺癌患者中就存在1例40岁之前发病的患者[1]。欧洲肿瘤学院和欧洲肿瘤医学协会第四届青年女性乳腺癌共识指南[2]中也提及,自20世纪90年代以来,40岁以下女性的乳腺癌发病率一直在缓慢上升。

关键词：乳腺癌青年数字乳腺体层合成

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数字乳腺体层合成对乳腺结构扭曲的诊断价值

癌症进展 2023年第10期21卷 1065-1067页

作者：郭炜张艳王晓华袁慧书北京大学第三医院放射科北京100191

目的探讨数字乳腺体层合成(DBT)对乳腺结构扭曲的诊断效能。方法收集160例同时行数字乳腺摄影(DM)及DBT检查的可疑为乳腺结构扭曲的患者,所有图像经2名具有专业乳腺诊断经验的医师采用双盲法阅片并取得一致。比较DM、DBT及DM+DBT 3种模... 详细信息

目的探讨数字乳腺体层合成(DBT)对乳腺结构扭曲的诊断效能。方法收集160例同时行数字乳腺摄影(DM)及DBT检查的可疑为乳腺结构扭曲的患者,所有图像经2名具有专业乳腺诊断经验的医师采用双盲法阅片并取得一致。比较DM、DBT及DM+DBT 3种模式对乳腺结构扭曲的诊断效能。结果DM和DBT发现的160例可疑乳腺结构扭曲患者中,40例影像学检查证实为非乳腺结构扭曲病变,120例影像学检查或病理检查证实为乳腺结构扭曲病变,其中致密型乳腺55例,非致密型乳腺65例。DM、DBT及DM+DBT对致密型乳腺结构扭曲的检出率比较,差异有统计学意义(P﹤0.05),其中DM+DBT成像模式检出率最高。DM+DBT对致密型乳腺结构扭曲的诊断效能优于DM和DBT,DBT对致密型乳腺结构扭曲的诊断效能优于DM(P﹤0.05)。结论DM+DBT对致密型乳腺结构扭曲的诊断效能优于DM和DBT,DBT对致密型乳腺结构扭曲的诊断效能优于DM。

关键词：数字乳腺体层合成乳腺结构扭曲诊断效能

乳腺癌数字乳腺体层合成表现与分子分型的相关性分析

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肿瘤影像学 2021年第5期30卷 354-361页

作者：李鸿恩王伟张丽曾益辉江魁明张嫣张婷广东省妇幼保健院放射科广东广州511400 东莞市松山湖中心医院放射科广东东莞523127

目的:探讨乳腺癌4种分子分型,即Luminal A、Luminal B、人表皮生长因子受体2(human epidermal growth factor receptor 2,HER2)过表达型、三阴性乳腺癌(triple-negative breast cancer,TNBC)数字乳腺体层合成(digital breast tomosynthesis,DBT)图像特征差异及其相关性。方法:收集广东省妇幼保健院经病理学检查证实为乳腺癌的患者209例。术前均行DBT检查及免疫组织化学染色,分析肿块大小、形态、边缘毛刺征、微钙化及腋窝淋巴结转移情况。根据免疫组织化学结果将患者分为Luminal A、Luminal B、HER2过表达型和TNBC,分析DBT影像学征象与乳腺癌分子分型相关性。结果:209例乳腺癌患者中Luminal A、Luminal B、HER2过表达型、TNBC分别有41例(19.62%)、109例(52.15%)、28例(13.40%)、31例(14.83%)。不同分子分型乳腺癌DBT影像学征象在肿块大小、形态、微钙化方面差异有统计学意义(P0.05)。结论:Luminal B最常见,HER2过表达型常伴有毛刺征、微钙化及形态多不规则,TNBC肿块大、形态规则、多无微钙化及毛刺征。DBT影像学特征可预测乳腺癌分子分型,为术前肿瘤生物学行为判断、预后评估及个体化治疗提供可靠的影像学依据。

关键词：乳腺癌数字乳腺体层合成分子分型

基于数字乳腺体层合成与深度学习的BI-RADS二分类模型对乳腺良、恶性肿块的鉴别诊断

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中国医学影像学杂志 2023年第5期31卷 480-484页

作者：吕雪飞方芳杨玲雷露孙玉张丹丹湖北省武汉市红十字会医院放射科湖北武汉430015

目的探索基于数字乳腺体层合成(DBT)与深度学习的乳腺影像报告和数据系统二分类模型对乳腺良、恶性肿块鉴别的可行性。资料与方法回顾性分析2020年5月—2021年5月于湖北省武汉市红十字会医院行双侧乳腺DBT并经病理证实或长期随访的28... 详细信息

目的探索基于数字乳腺体层合成(DBT)与深度学习的乳腺影像报告和数据系统二分类模型对乳腺良、恶性肿块鉴别的可行性。资料与方法回顾性分析2020年5月—2021年5月于湖北省武汉市红十字会医院行双侧乳腺DBT并经病理证实或长期随访的289例乳腺肿块图像。采用交互式标注,先由人工智能系统在合成2D乳腺X线片、DBT图像上进行读片,再由1名X线诊断医师对所有数据进行修正标注,并由1名高年资医师审核,将上述数据以2∶1随机分为训练集(192例)与测试集(97例)。分别选择densenet161、googlenet、mobilenet_v3_large、vgg19、resnet152模型进行训练,评价二分类模型诊断乳腺恶性肿块的效能。结果每个模型效果曲线下面积均大于0.845,其中mobilenet_v3_large准确度最高,为82.47%,其敏感度和特异度分别为87.18%和79.31%。结论采用深度学习二分类模型对DBT乳腺肿块图片进行良恶性鉴别可行,有望应用于临床。

关键词：乳腺肿块深度学习数字乳腺体层合成二分类诊断鉴别

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数字乳腺体层合成联合超声对乳腺内结构扭曲病变的诊断价值分析

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影像研究与医学应用 2023年第6期7卷 35-37页

作者：王玉华姜京汝花义同刘瑾滨州医学院附属医院乳腺外科山东滨州256600 滨州医学院附属医院临床营养科山东滨州256600

目的:探讨乳腺内结构扭曲病变采用数字乳腺体层合成(digital breast tomosynthesis,DBT)联合超声诊断的价值。方法:回顾性分析2021年1月—2022年4月滨州医学院附属医院收治的行DBT、超声检查的78例患者的临床资料,以病理学结果为金标准... 详细信息

目的:探讨乳腺内结构扭曲病变采用数字乳腺体层合成(digital breast tomosynthesis,DBT)联合超声诊断的价值。方法:回顾性分析2021年1月—2022年4月滨州医学院附属医院收治的行DBT、超声检查的78例患者的临床资料,以病理学结果为金标准,对单一诊断与联合诊断的诊断效能进行比较。结果:78例患者中良性病变30例,恶性病变48例;超声诊断灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、准确率分别为64.58%、56.67%、70.45%、50.00%、61.54%,DBT检查分别为79.17%、76.67%、84.44%、69.70%、78.21%,DBT联合超声检查分别为95.83%、96.67%、97.87%、93.55%、96.15%,DBT联合超声诊断灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、准确率均显著高于超声、DBT检查(P乳腺内结构扭曲病变可提高诊断效能。

关键词：数字乳腺体层合成超声乳腺内结构扭曲病变诊断价值

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数字乳腺体层合成用于乳腺内结构扭曲病变临床诊断价值分析

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中国药业 2022年第S1期31卷 181-183页

作者：徐红刘惠青丽萍邵晓丽杨翠庄鑫四川省攀枝花市中心医院四川攀枝花617067

目的探讨数字乳腺体层合成(DBT)在乳腺内结构扭曲病变诊断中的价值。方法选取医院2020年1月至2021年1月收治的乳腺内结构扭曲病变患者99例,患者依次接受磁共振成像(MRI)和DBT检查,以手术病理学结果为金标准,比较两种检查方法的影像学特... 详细信息

目的探讨数字乳腺体层合成(DBT)在乳腺内结构扭曲病变诊断中的价值。方法选取医院2020年1月至2021年1月收治的乳腺内结构扭曲病变患者99例,患者依次接受磁共振成像(MRI)和DBT检查,以手术病理学结果为金标准,比较两种检查方法的影像学特征、美国放射学会磁共振成像乳腺影像报告与数据系统(MRIBI-RADS)分类诊断效果和诊断效能差异。结果99例患者中,乳腺为致密型11例,占11.11%。采用MRIBI-RADS评估,DBT与MRI检查乳腺肿瘤分级均以5级和6级为主。DBT和MRI诊断病灶边界及毛刺比较差异不显著(P>0.05);DBT诊断钙化阳性概率显著高于MRI,MRI诊断血管穿入征概率显著高于DBT(49.49%比29.29%和22.22%比60.61%,P0.05);DBT诊断灵敏度显著高于MRI,MRI诊断特异度显著高于DBT(95.60%比79.12%和62.50%比100.00%,P乳腺内结构扭曲的患者,建议首选DBT检查方法;对于DBT表现不典型者,可行MRI做进一步检查,以提高诊断准确度。

关键词：乳腺结构扭曲病变数字乳腺体层合成磁共振成像

基于影像组学对数字化乳腺断层摄影中肿块病变的鉴别诊断研究

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中国癌症杂志 2021年第12期31卷 1162-1167页

作者：尤超郑惠中姜婷婷简嘉豪范明厉力华吴炅顾雅佳彭卫军复旦大学附属肿瘤医院放射诊断科复旦大学上海医学院肿瘤学系上海200032 杭州电子科技大学生物医学工程与仪器研究所浙江杭州310018 复旦大学附属肿瘤医院乳腺外科复旦大学上海医学院肿瘤学系上海200032

背景与目的:数字乳腺体层合成(digital breast tomosynthesis,DBT)可提高病灶的检出率,目前已应用于乳腺癌筛查及人群诊断。针对DBT三维图像,探讨应用影像组学对乳腺肿块病变的鉴别诊断价值。方法:回顾并分析2019年4月—2020年8月于复... 详细信息

背景与目的:数字乳腺体层合成(digital breast tomosynthesis,DBT)可提高病灶的检出率,目前已应用于乳腺癌筛查及人群诊断。针对DBT三维图像,探讨应用影像组学对乳腺肿块病变的鉴别诊断价值。方法:回顾并分析2019年4月—2020年8月于复旦大学附属肿瘤医院行DBT检查并经手术后理学检查证实的患者资料,选取DBT表现为肿块征象的143例女性患者入组。对所有患者基于肿块病灶的三维图像提取影像组学特征,采用Lasso logistic回归模型进行特征降维及筛选以建立影像组学标签。采用逻辑回归(logistic regression,LR)、支持向量机(support vector machine,SVM)以及梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)3种算法建立模型。以受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评价影像组学标签对肿块良恶性的诊断效能。结果:经病理学检查证实的144个病灶中,良性病灶65个,恶性病灶79个,按8∶2比例划分为训练集与测试集。基于不同数目特征的分类器算法,LR、SVM和GBDT的最佳特征数目分别为20、24和32。GBDT模型表现效果最佳,在测试集上取得了0.91的AUC值。结论:基于影像组学的GBDT模型由于其集成学习的优势,可以有效鉴别DBT中肿块病变的良恶性。

关键词：数字乳腺体层合成肿块影像组学诊断