换一批基于超声人工智能实时诊断系统联合应变弹性成像对乳腺结节的鉴别诊断价值
Value of artificial intelligence-based real-time ultrasound diagnostic system combined with strain elastography for differential diagnosis of breast nodules
摘要目的 探讨超声人工智能(AI)实时诊断系统联合应变弹性成像(SE)对良恶性乳腺结节的鉴别诊断价值.方法 回顾性分析2024年1月至10月海军军医大学第一附属医院收治的280例女性患者的299个乳腺结节,以病理诊断结果为金标准,分析超声AI实时诊断系统、SE及两者联合的诊断效能.采用logistic回归、Z检验、Kappa检验进行统计学分析.结果 超声AI实时诊断系统与SE联合诊断的灵敏度(84.85％)、阳性预测值(98.82％)、阴性预测值(76.74％)、准确度(89.30％)均优于单一诊断方法,且特异度达98.02％.联合诊断的AUC值为0.941,高于超声AI实时诊断系统(0.863)与SE(0.890)(均P＜0.05),与病理结果的一致性最佳(Kappa=0.776).超声AI实时诊断系统与SE的AUC值呈中度正相关(r=0.471,P＜0.05).结论 超声AI实时诊断系统联合SE有良好的乳腺结节良恶性鉴别诊断效能,其高特异度与阳性预测值有助于减少过度诊疗.
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关键词
乳腺结节超声检查人工智能应变弹性成像鉴别诊断breast noduleultrasonographyartificial intelligencestrain elastographydifferential diagnosis
DOI
10.16781/j.CN31-2187/R.20250600
发布时间
2026-07-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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