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乳腺病变的特征分析：数字乳腺断层摄影与超声检查的比较
摘要： 目的：比较数字乳腺断层合成摄影（DBT）与常规乳腺超声（US）对乳腺病变良恶性的诊断效能。材料与方法：2012年3月至6月期间招募332名接受筛查或乳腺活检的女性，进行数字乳腺X线摄影（DM）、DBT及乳腺超声检查。最终纳入113例患者共119个DM显示的乳腺病变。三位盲法阅片医师进行富集读者研究，评估DBT和US图像。每位医师随机分析病变，分配乳腺影像报告和数据系统（BI-RADS）描述词，评估恶性可能性（%）并作出BI-RADS最终评估。通过受试者工作特征曲线下面积、敏感性和特异性比较DBT与US的诊断准确性。结果：119个DM显示的乳腺病变中，75个为恶性，44个为良性。DBT与US在病变良恶性判定的曲线下面积平均诊断效能分别为0.899和0.914（p=0.394）。平均敏感性（97.3% vs 98.7%，p=0.508）和特异性（44.7% vs 39.4%，p=0.360）均无显著差异。结论：对于DM显示的乳腺病变，数字乳腺断层合成摄影可能提供与超声相似的病变特征判读效能。
关键词： 乳腺超声、数字乳腺断层合成摄影、诊断性能
更新于2025-09-23 15:23:52
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基于定量超声参数图像不同特征的乳腺肿瘤分类
摘要： 理论基础与研究目的 基于超声B模式的形态学与纹理分析及Nakagami参数成像被提出用于乳腺肿瘤特征描述。由于这三种超声组织特征类别分别提供乳腺肿瘤不同物理特性的信息，联合上述方法有望为乳腺肿瘤分类提供更多线索。 材料与方法 为验证该概念的有效性，从160例临床病例获取原始数据。提取六种形态学特征参数、四种纹理特征及良恶性Nakagami参数进行评估。采用Pearson相关矩阵计算不同特征参数间的相关性，分别运用模糊C均值聚类与逐步回归技术确定最优特征集。通过逻辑回归、受试者工作特征曲线及支持向量机评估诊断效能。 结果 联合形态学特征参数（如最短距离标准差）、纹理特征（如方差）与Nakagami参数时获得最佳性能：准确率89.4%、特异度86.3%、敏感度92.5%，受试者工作特征曲线下面积0.96。基于最优特征集，采用模糊C均值聚类、逻辑回归及支持向量机进行乳腺肿瘤分类时无显著差异。 结论 因此我们证实，不同物理超声特征具有功能互补性，从而提升乳腺肿瘤诊断性能。此外，具有最大鉴别效能的最优特征集应与分类器效力无关。
关键词： 形态学特征、乳腺超声、Nakagami参数、纹理特征、分类
更新于2025-09-23 15:23:52