换一批常规超声联合剪切波弹性成像对比人工智能鉴别乳腺结节良恶性的应用价值
Application value of conventional ultrasound combined with shear wave elastography versus artificial intelligence in differentiating benign and malignant breast nodules
摘要目的 探讨常规超声、剪切波弹性成像(SWE)与人工智能(AI)在乳腺结节良恶性鉴别中的价值,并比较其诊断效能.方法 回顾性纳入 2023 年 6-12 月于我院就诊的 306 例乳腺结节患者(共 306 个病灶),所有患者均为女性,年龄范围 28～86 岁,平均年龄(54±14)岁.患者均依次接受常规超声、SWE检查及超声AI辅助诊断.记录每个结节的常规超声特征、最大弹性值(Emax),以病理结果为金标准,采用二元logistic回归方法构建诊断模型.绘制各诊断方法的ROC曲线,比较其AUC以评估诊断性能差异.结果 在SWE中,Emax鉴别良恶性结节的AUC为 0.71,最佳截断值为 53.08 kPa.常规超声、超声AI辅助诊断系统、常规超声联合SWE(Emax)的AUC分别为 0.79、0.82、0.81,超声AI辅助诊断系统的AUC高于SWE(Emax)(P＜0.05),与常规超声联合SWE(Emax)模型相当(P=0.67).结论 超声AI辅助诊断系统在乳腺结节良恶性鉴别中表现出较高的准确性,其诊断效能与常规超声联合SWE(Emax)模型相当,显示出良好的智能诊断应用前景.
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关键词
人工智能常规超声剪切波弹性成像鉴别诊断artificial intelligenceconventional ultrasoundshear wave elastographydifferential diagnosis
栏目名称
DOI
10.16781/j.CN31-2187/R.20250574
发布时间
2026-01-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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