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声触诊组织成像定量技术联合BI-RADS分类在乳腺病变中的诊断价值

Diagnostic value of virtual touch tissue imaging quantification combined with BI-RADS classification in breast lesions

摘要目的 探讨声触诊组织成像定量技术(VTIQ)联合乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)分类对乳腺良、恶性病变的诊断价值.方法 回顾性选取2016年8月至2017年4月在哈尔滨医科大学附属第一医院就诊并获得病理结果的172例患者共172个乳腺病变,172例乳腺病变患者均行常规超声检查及BI-RADS分类,并行弹性成像检查,采用VTIQ模式,获得质量模式图及速度模式图,每个病变记录7组剪切波速度(SWV)测值,取平均值.以病理结果为"金标准",绘制VTIQ、BI-RADS分类方法及VTIQ联合BI-RADS分类方法诊断乳腺良、恶性病变的ROC曲线,计算曲线下面积并确定最佳诊断界值,分析比较3种方法取最佳诊断界值时的诊断效能.并对BI-RADS分类、VTIQ联合BI-RADS分类计算得出的乳腺病变活检率进行比较分析.结果 BI-RADS分类的ROC曲线下面积为0.762,最佳诊断界值为BI-RADS 3与4a类之间;VTIQ(SWV平均值)的ROC曲线下面积为0.895,最佳诊断界值为3.13 m/s;VTIQ联合BI-RADS分类的ROC曲线下面积为0.908,显著高于BI-RADS分类法的0.762(Z=5.79,P<0.01).由ROC曲线得出VTIQ联合BI-RADS分类法的最佳诊断界值为BI-RADS 4a与4b类之间,其灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和准确性分别为92.9%、88.8%、80.0%、96.3% 和90.1%,与BI-RADS分类相比较,其诊断的特异度提高了32.8%,准确性提高了20.9%,阳性预测值提高了28.6%.116例良性病变中,根据BI-RADS分类计算,需要进行活检的为51例(51/116,43.9%);根据VTIQ联合BI-RADS分类计算,需进一步活检的为16例(16/116,13.8%),活检率较BI-RADS分类法降低,差异有统计学意义(χ2=25.71,P=0.00).结论 VTIQ技术联合BI-RADS分类对乳腺良、恶性病变具有较好的诊断效能,与BI-RADS分类比较,其有助于提高诊断的特异度及准确性,且可降低良性病变临床活检率,减少不必要的临床干预,可将弹性成像技术作为常规超声BI-RADS分类的有效补充和辅助诊断方法.

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