实时剪切波弹性成像技术鉴别诊断肺良恶性周围型肿块

目的 探讨实时剪切波弹性成像（SWE）技术鉴别诊断肺部良恶性周围型肿块的价值。方法 采用SWE技术测量112例周围型肺部肿块患者的杨氏模量值,分析良恶性组及恶性病变不同病理类型亚组间的杨氏模量最大值（E_max）和平均值（E_mean）的差异。以病理结果为金标准,绘制ROC曲线获得其鉴别诊断良恶性肿块的效能。结果 周围型肺部肿块良恶性组间E_max及E_mean差异均有统计学意义（t=－2.78、－3.28,P均<0.01）,恶性组不同病理类型亚组间E_max及E_mean差异均无统计学意义（P均>0.05）。E_max和E_mean鉴别诊断肺良恶性肿块的阈值分别为10.35 kPa和5.85 kPa,AUC分别为0.74（P=0.003）、0.81（P=0.001）,敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为74.36%、72.22%、85.29%、57.52%和81.58%、80.78%、89.57%和67.67%。结论 SWE技术可用于评估周围型肺部肿块的弹性特征,为鉴别肺部良恶性周围型肿块提供了重要的影像学手段。     

中国版甲状腺影像报告和数据系统(C-TIRADS)联合结节内部及周围腺体硬度鉴别甲状腺良、恶性结节

目的 评估中国版甲状腺影像报告和数据系统（C-TIRADS）联合结节内部及周围腺体硬度鉴别甲状腺良、恶性结节的价值。方法 回顾性分析117例经细针抽吸细胞学检查（FNAC）和/或手术病理确诊甲状腺结节患者的常规超声及超声剪切波弹性成像（SWE）资料,按照C-TIRADS对结节进行分类;基于SWE技术测量结节及其周围2 mm腺体的SWE参数,包括甲状腺结节（E）及结节周围腺体（Eshell）杨氏模量值[最大值（E_max/Eshell_max）、平均值（E_mean/Eshell_mean）、最小值（E_min/Eshell_min）及标准差（E_SD/Eshell_SD）]。绘制受试者工作特征（ROC）曲线,计算曲线下面积（AUC）,评估C-TIRADS、SWE及二者联合鉴别甲状腺良、恶性结节的效能。结果 共纳入117例共117个甲状腺结节,包括良性结节50个、恶性结节67个。甲状腺恶性结节各SWE参数均高于良性结节（P均<0.001）。C-TIRADS鉴别甲状腺良、恶性结节的AUC为0.736,敏感度为79.10%、特异度为68.00%、准确率为74.36%;E_max、E_mean、E_min及E_SD的AUC分别是0.816、0.752、0.664及0.705,以E_max的AUC最高;Eshell_max、Eshell_mean、Eshell_min及Eshell_SD的AUC分别为0.834、0.804、0.693及0.697,以Eshell_max的AUC最高,而与E_max差异无统计学意义（Z=1.044,P=0.297）。C-TIRADS+E_max和C-TIRADS+Eshell_max的AUC分别为0.835和0.843,其间差异无统计学意义（Z=0.574,P=0.566）但均高于C-TIRADS（AUC=0.736,Z=2.510、2.230,P均<0.05）,二者诊断特异度及准确率均高于C-TIRADS（P均<0.05）。结论 C-TIRADS联合结节内部及其周围腺体硬度可有效鉴别良、恶性甲状腺结节,显著提高C-TIRDAS诊断效能。     

实时剪切波弹性成像调整圆形Q-Box法与手动描绘Q-Box法鉴别诊断乳腺良恶性病变

目的 比较实时剪切波弹性成像（SWE）技术探讨调整圆形Q-Box法和手动描绘Q-Box法鉴别诊断乳腺良恶性病变的价值。方法 选取经SWE检查并经病理证实的乳腺肿物患者133例,共152个病灶,其中良性病灶115个,恶性病灶37个。分别采用调整圆形Q-Box法和手动描绘Q-Box法选取ROI,测量弹性模量平均值（E_mean）、弹性最大值（E_max）和弹性模量离散度值（SD）,并进行统计学分析。结果 两种方法测量恶性病灶的E_mean、E_max、SD均高于良性病灶（P均<0.05）。两种方法测量所有病灶E_mean、E_max、SD的差异均无统计学意义（P均>0.05）。两种方法测量E_mean、E_max、SD的AUC差异均无统计学意义（P均>0.05）。调整圆形Q-Box法测量E_mean的AUC较SD和E_max的AUC小（P均<0.05）,手动描绘Q-Box法测量E_mean的AUC较SD的AUC小（P<0.05）,余相同测量方法测量不同弹性模量的AUC两两比较,差异均无统计学意义（P均>0.05）。结论 调整圆形Q-Box法鉴别诊断乳腺良恶性病变的诊断效能与手动描绘Q-Box法相似,E_max与SD诊断效能相似。     

不同ROI和弹性模量值对剪切波弹性成像诊断颈部良恶性淋巴结效能的影响

目的 探讨剪切波弹性成像（SWE）中,不同ROI和弹性模量值的选择对诊断颈部良恶性淋巴结的影响。方法 选取经穿刺活检或手术病理证实的143枚颈部肿大淋巴结,于术前行常规超声及SWE检查,设置3种不同ROI：直径2 mm的小圆形ROI（ROI-1）、不超出淋巴结边缘的最大切圆ROI（ROI-2）及手动勾勒整个淋巴结边缘的ROI（ROI-3）,均包含淋巴结的最硬区域,分别测量最大弹性值（E_max）、平均弹性值（E_mean）和弹性标准差（SD）并进行对比分析,构建ROC曲线获得各弹性值诊断颈部良恶性淋巴结的AUC,并进行比较。结果 恶性淋巴结3种ROI测量的E_max、E_mean和SD均高于良性淋巴结（P均<0.001）。3种ROI测量的良性淋巴结、恶性淋巴结及总淋巴结E_max总体差异无统计学意义（P均>0.05）,E_mean和SD总体差异均有统计学意义（P均<0.001）。ROC曲线结果显示,3种ROI测量的E_max诊断良恶性淋巴结的AUC差异均无统计学意义（P均>0.05）,ROI-1测量的E_mean的AUC高于ROI-2和ROI-3（P均<0.05）,SD低于ROI-2和ROI-3（P均<0.05）,而后两者比较差异无统计学意义（P均>0.05）。结论 SWE能够对颈部良恶性淋巴结进行鉴别,但其诊断效能随ROI及弹性模量值的选择而不同。选择较小ROI时,建议使用E_max和E_mean;选择较大ROI时,建议使用E_max和SD。     

剪切波弹性成像定性技术鉴别诊断乳腺良恶性病变

目的 探讨SWE定性技术在乳腺病灶良恶性鉴别诊断中的应用价值。方法 对236例患者共261个病灶行常规超声及SWE检查。以常规超声图像进行乳腺影像报告和数据系统（BI-RADS）分类,将SWE图像分为6种类型。以病理结果为金标准,绘制ROC曲线,评价SWE分型、BI-RADS分类及二者联合的诊断效能。结果 良性病灶100个,恶性病灶161个。以SWE分型3型为诊断界点,敏感度、特异度、准确率、阳性预测值、阴性预测值分别为85.71%（138/161）、93.00%（93/100）、88.51%（231/261）、95.17%（138/145）、80.17%（93/116）;以BI-RADS 4a类为诊断界点,敏感度、特异度、准确率、阳性预测值、阴性预测值分别为98.76%（159/161）、73.00%（73/100）、88.89%（232/261）、85.48%（159/186）、97.33%（73/75）;二者联合诊断的敏感度、特异度、准确率、阳性预测值、阴性预测值分别为99.38%（160/161）、70.00%（70/100）、88.12%（230/261）、84.21%（160/190）、98.59%（70/71）。SWE分型的特异度和阳性预测值均高于BI-RADS分类及联合诊断（P均<0.05）,BI-RADS分类及联合诊断的敏感度和阴性预测值均高于SWE分型（P均<0.05）,三者诊断准确率差异均无统计学意义（P均>0.05）。结论 SWE定性技术有助于乳腺良恶性病灶的鉴别诊断。     

声触诊组织成像量化技术、钼靶X线及两者联合诊断乳腺良恶性病灶

目的 探讨声触诊组织成像量化（VTIQ）技术、钼靶X线及二者联合诊断乳腺良恶性病灶的价值。方法 对99例患者（110个乳腺病灶）行术前VTIQ成像和钼靶X线检查,获得病灶的剪切波速度平均值（SWV_mean）,并进行乳腺影像报告与数据系统（BI-RADS）分类。以病理结果为金标准,分别绘制SWV_mean、钼靶X线及二者联合诊断乳腺病灶良恶性的ROC曲线,评价其诊断效能。比较VTIQ技术、钼靶X线及二者联合诊断乳腺良恶性病灶的AUC的差异。结果 乳腺良性病灶SWV_mean为（3.03±0.78）m/s,恶性为（5.61±2.11）m/s,差异有统计学意义（P<0.001）。SWV_mean诊断乳腺良恶性病灶的截断值为3.93 m/s,钼靶X线为BI-RADS 4B类。VTIQ技术、钼靶X线及二者联合诊断乳腺良恶性病灶的AUC分别为0.870 、0.749 和0.873,VTIQ技术与钼靶X线、二者联合与钼靶X线的AUC差异均有统计学意义（P=0.036、0.015）,二者联合与VTIQ技术AUC差异无统计学意义（P=0.908）。结论 VTIQ技术与钼靶X线联合诊断乳腺良恶性病灶具有较高价值。     

CEUS评估不同大小BI-RADS 4类乳腺病灶恶性风险

目的 探讨CEUS对不同大小乳腺影像报告和数据系统（BI-RADS）4类乳腺病灶恶性风险的评估价值。方法 回顾性分析经获病理结果的直径≤ 2 cm（n=120）与直径>2 cm（n=63）的BI-RADS 4类乳腺良恶性病灶的CEUS特征,采用二元Logistic回归分析筛选能够预测恶性病灶的CEUS特征参数。结果 直径≤ 2 cm良恶性病灶的CEUS增强形态、增强程度、增强均匀性、灌注模式、滋养血管、增强范围扩大及初始增强速度、消退速度差异均有统计学意义（P均<0.05）,回归分析筛选出增强范围扩大、有滋养血管与BI-RADS 4类乳腺恶性病灶独立相关（P均<0.05）;直径>2 cm良恶性病灶的增强形态、灌注模式、滋养血管、增强范围扩大及初始增强速度差异均有统计学意义（P均<0.05）,回归分析筛出有滋养血管、灌注模式呈向心性、增强范围扩大与BI-RADS 4类乳腺恶性病灶独立相关（P均<0.05）。结论 CEUS能够用于评估BI-RADS 4类不同大小乳腺病灶的恶性风险。     

声触诊组织量化成像联合超声造影鉴别诊断TI-RADS 4类良恶性甲状腺结节

目的 探讨声触诊组织量化成像（VTIQ）联合超声造影（CEUS）鉴别诊断TI-RADS 4类甲状腺良恶性结节的价值。方法 对经手术切除及术后病理证实的86例TI-RADS 4类甲状腺结节患者的98个结节（以45个良性结节为良性组，53个恶性结节为恶性组）于术前行VTIQ及CEUS检查，获取结节剪切波速度最大值（SWV_max）、最小值（SWV_min）、平均值（SWV_mean）、病灶最大值与周围正常组织的比值（SWV_ratio）及CEUS特征，建立VTIQ联合CEUS的Logistic回归模型；以AUC比较VTIQ、CEUS及二者联合回归模型对TI-RADS 4类良恶性甲状腺结节的鉴别诊断效能。结果 恶性组SWV_max、SWV_min、SWV_mean、SWV_ratio值均高于良性组（P均<0.05）。CEUS强化程度、强化均匀度、强化方式、环状增强、消退方式组间差异均有统计学意义（P均<0.05）。SWV_mean（>2.96 m/s）、强化程度（低增强）是诊断TI-RADS 4类恶性甲状腺结节的重要指标（P均<0.05）。SWV_mean、CEUS及Logistic回归模型诊断TI-RADS 4类甲状腺良恶性结节的AUC分别为0.862、0.835和0.933。结论 VTIQ及CEUS均可鉴别TI-RADS 4类甲状腺良恶性结节，二者联合可明显提高诊断效能。     

剪切波弹性成像及超声造影定量评估慢性肾脏病

目的 观察剪切波弹性成像(SWE)及超声造影(CEUS)定量评估慢性肾脏病(CKD)的价值。方法 纳入168例CKD患者(CKD组,包括CKD1期48例、CKD2期46例、CKD3期38例、CKD4~5期36例)和50名肾脏正常受试者(对照组),行常规超声、SWE及CEUS,比较组间及不同分期CKD之间各超声参数的差异。采用Pearson相关性分析观察CKD患者SWE、CEUS参数与肾功能指标的相关性。绘制受试者工作特征曲线,评估SWE和CEUS参数单独及联合诊断CKD的效能。结果 CKD组肾脏最大长径、最大宽径、皮质厚度、时间-强度曲线(TIC)绝对峰值强度(ΔPI)及TIC下面积(Area)均小于对照组(P均<0.05),平均(E_mean)、最大(E_max)及最小弹性模量(E_min)均高于对照组(P均<0.05)。CKD组内,随CKD分期增高,肾脏E_mean、E_max及E_min增高,TIC的ΔPI及Area缩小(P均<0.05)。CKD组肾脏E_mean、E_max、E_min与肌酐、尿酸、尿素氮均呈正相关(r:0.12~0.44,P均<0.05);Area与肌酐、尿酸、尿素氮均呈负相关(r=-0.44、-0.31、-0.43,P均<0.05),ΔPI与肌酐、尿酸均呈负相关(r=-0.15、-0.18,P均<0.05)。以肾脏E_mean、E_max、E_min、Area及ΔPI诊断CKD的曲线下面积(AUC)为0.776~0.882,尤以Area及E_mean诊断价值更高,其联合诊断CKD的AUC达0.949,敏感度为92.63%,特异度为90.71%。结论 SWE及CEUS均可有效诊断CKD;二者联合可进一步提高诊断价值。     

经会阴盆底超声联合剪切波弹性成像测量肛提肌诊断女性压力性尿失禁

目的 观察经会阴盆底超声联合肛提肌（LAM）剪切波弹性成像（SWE）诊断女性压力性尿失禁（SI）的价值。方法 对32例SI患者（SI组）和34名已育健康女性（对照组）行经会阴盆底常规超声及SWE检查,获取静息状态及最大瓦尔萨尔瓦动作下LAM弹性模量最大值（E_max）和平均值（E_mean）及其最大值的差值（△E_max）和平均值的差值（△E_mean）;行Logistic回归分析,绘制受试者工作特征（ROC）曲线,观察LAM各弹性模量值诊断SI的效能。结果 SI组与对照组间月经状况、尿道漏斗形成情况、BND及LAM厚度差异均有统计学意义（P均<0.05）。SI组LAM的△E_max和△E_mean均小于对照组（P均<0.05）。静息状态下,SI组与对照组LAM的E_max和E_mean差异均无统计学意义（P均>0.05）;最大瓦尔萨尔瓦动作下,SI组LAM的E_max和E_mean均小于对照组（P均<0.05）,且SI组及对照组LAM的E_max和E_mean均大于静息状态下（P均<0.05）。以21.40 kPa为截断值,△E_max诊断SI的敏感度和特异度分别为80.40%和71.90%;以18.80 kPa为截断值,△E_mean的敏感度和特异度分别为85.60%和85.00%,均大于△E_max（P均<0.05）。尿道漏斗形成情况、BND和△E_mean是SI的独立危险因素（P均<0.05）。结论 经会阴盆底超声联合SWE 测量LAM有助于诊断女性SI;△E_mean<18.80 kPa可提示SI。     

剪切波弹性成像鉴别乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)4类乳腺肿块

目的探讨剪切波弹性成像(SWE)鉴别乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)4类乳腺肿块的价值。方法回顾性分析经术后病理证实的96个BI-RADS 4类乳腺肿块,比较良性(良性组,n=43)及恶性肿块(恶性组,n=53)剪切波参数,包括弹性最大值(SWE max)、最小值(SWE min)和平均值(SWE mean);以受试者工作特征(ROC)曲线确定SWE max、SWE min及SWE mean的截断值,比较其ROC曲线下面积(AUC)、敏感度、特异度和准确率,评价并比较SWE对BI-RADS 4a、4b及4c亚分类的诊断准确率。结果良性组SWE max和SWE mean均低于恶性组(P均<0.01),组间SWE min差异无统计学意义(P>0.05);SWE max、SWE mean的AUC分别为0.86、0.83,均高于SWE min的AUC(0.59,P均<0.01);SWE max诊断敏感度、特异度和准确率分别为96.23%、81.40%和89.58%,SWE mean分别为94.34%、76.74%和86.46%,均明显高于SWE min的34.00%、37.21%和35.42%(P均<0.01);SWE max和SWE mean的AUC及其诊断BI-RADS 4类乳腺良恶性肿块的敏感度、特异度、准确率差异均无统计学意义(P均>0.05)。SWE max和SWE mean对BI-RADS 4a、4b及4c乳腺肿块的诊断准确率明显高于SWE min(P<0.05)。结论BI-RADS 4类乳腺恶性肿块的SWE max和SWE mean均高于良性肿块。高频超声SWE可有效鉴别BI-RADS 4类乳腺良恶性肿块,SWE max和SWE mean的诊断效能优于SWE min。     

声触诊组织成像量化技术与剪切波弹性成像技术对乳腺肿块的诊断价值比较

目的:比较声触诊组织成像量化(VTIQ)技术、剪切波弹性成像(SWE)技术对乳腺肿块的诊断价值。方法:对135例患者(145个乳腺病灶)先行术前常规超声检查,并进行BI-RADS分类,后行VTIQ检查,获得剪切波速度平均值(SWVmean),同时行SWE检查,获得弹性模量最大值(Emax)、弹性模量平均值(Emean)、弹性标准差(Esd)及弹性比值(Eratio)。绘制BIRADS分类及各弹性参数诊断乳腺病灶良恶性的受试者工作特征(ROC)曲线。比较BI-RADS分类、VTIQ及SWE的曲线下面积(AUC)差异,并比较两种诊断方法在不同BI-RADS亚分类中的准确率差异。结果:AUC最大的SWE参数为Emax,VTIQ、SWE、BI-RADS分类的AUC分别为0.912、0.909、0.845。VTIQ与SWE的AUC比较差异无统计学意义,但两者与BI-RADS分类比较差异均有统计学意义(P<0.05)。VTIQ鉴别诊断BI-RADS 4A的准确率高于SWE,差异有统计学意义(P<0.05);对BIRADS 4B和4C类病灶,两者准确率比较差异均无统计学意义。结论:VTIQ与SWE对乳腺良恶性病灶的鉴别诊断均具有较高价值,VTIQ对BI-RADS 4A类病灶具有更好的诊断价值。     

应用Logistic回归模型筛选剪切波弹性成像评估颈部淋巴结的定量参数

目的 采用Logistic回归模型探讨剪切波弹性成像(SWE)评估颈部淋巴结良恶性的价值和筛选SWE的定量参数.方法 对59例患者共95个疑似恶性颈部淋巴结在颈部淋巴结清扫前进行常规超声检查及剪切波弹性成像检查,分别比较颈部良性与恶性淋巴结的弹性值比值(E-ratio)、病灶的平均弹性值(E-mean)、病灶的最大弹性值(E-max)和标准差(SD);以病理结果为金标准,建立二分类逻辑回归模型,绘制模型预测概率的ROC曲线并计算曲线下面积,确定诊断界值,计算敏感度、特异度、准确度、阳性预测值、阴性预测值和约登指数.结果 Logistic回归模型为logitic(p)=-3.653+1.760X₁+0.235X₂-0.207X₃+0.168X₄,X₁为E-ratio,X₂为E-mean,X₃为E-max,X₄为SD.模型预测概率ROC曲线的曲线下面积为0.865,以55.66%为模型预测概率的诊断界值时,准确率最高为84.21%,对应的敏感度为80.00%,特异度88.89%,阳性预测值为88.89%,阴性预测值为80.00%,约登指数为68.89%.结论 运用SWE的4个定量参数建立的逻辑回归模型对颈部良恶性淋巴结的鉴别具有中等诊断价值,4个定量参数均可为良恶性淋巴结的鉴别诊断提供依据,而诊断价值最高的定量参数是E-ratio.     

超声弹性成像联合乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)分类诊断非肿块型乳腺癌

目的 探讨超声弹性成像（UE）技术联合乳腺影像报告和数据系统（BI-RADS）分类对非肿块型乳腺癌的诊断价值。方法 回顾性分析48例经二维超声及UE诊断、并经病理学证实的局灶性非肿块型乳腺病变患者（共53个病灶）,以手术或穿刺活检病理结果作为金标准,评价超声弹性技术、BI-RADS分类及二者联合诊断非肿块型乳腺癌的价值。结果 53个病灶中,良性21个,恶性32个。UE诊断敏感度、特异度、准确率分别为68.75%、71.43%和69.81%;BI-RADS分类诊断敏感度、特异度和准确率分别为62.50%、66.67%和64.15%（P均>0.05）;UE联合BI-RADS分类的诊断敏感度、特异度、准确率分别为81.25%、80.95%和81.13%,均高于单一UE或BI-RADS分类（P均<0.05）。结论 UE联合BI-RADS分类能提高诊断非肿块型乳腺癌的敏感度、特异度和准确率。     

乳腺CEUS预测模型诊断乳腺恶性病灶的观察者间一致性:多中心研究

目的 探讨拉伸指数模型DWI鉴别诊断乳腺良恶性病变的价值。方法 收集58例乳腺病变患者,共63个病灶（良性33个,恶性30个）,行多b值DWI及动态增强MRI （DCE-MRI）扫描。计算ADC、扩散分布指数（DDC）和扩散异质性指数（α）值,并生成时间-信号强度曲线（TIC）。比较良恶性病变间各参数差异,采用ROC曲线评价各参数诊断效能。结果 恶性病变ADC、DDC和α分别为（1.01±0.19）×10^-3 mm²/s、（0.89±0.23）×10^-3 mm²/s和0.75±0.09,良性病变分别为（1.41±0.27）×10^-3 mm²/s、（1.49±0.29）×10^-3 mm²/s和0.87±0.07,恶性病变均低于良性病变（P均<0.01）。各参数中DDC曲线下面积（AUC）最大（AUC=0.958）,最佳诊断界值1.22×10^-3 mm²/s,敏感度和特异度分别为96.67%、81.82%,DDC与TIC联合所得AUC为0.976,对应敏感度和特异度分别为93.33%、93.94%。结论 拉伸指数模型DWI参数DDC、α能够鉴别诊断乳腺良恶性病变,DDC与TIC联合的诊断效能高于ADC和DCE。     

Shear Wave Elastography of Breast Lesions: Quantitative Analysis of Elastic Heterogeneity Improves Diagnostic Performance

The aim of this study was to evaluate whether quantitative analysis of elastic heterogeneity (EH) could improve the diagnostic performance of shear wave elastography (SWE) in breast lesions. From August 2016 to August 2017, 280 patients were enrolled in this prospective study. All lesions were evaluated with the ultrasound Breast Imaging Reporting and Data System (BI-RADS) and SWE with Virtual Touch tissue imaging quantification. The shear wave velocity (SWV) of the three areas of highest stiffness and lowest stiffness within the lesions were measured to calculate the maximum SWV (SWV_max), mean SWV (SWV_mean) and EH. The EH was determined as the difference between the averaged highest SWV and lowest SWV. The diagnostic performance—including the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) and the sensitivity and specificity of BI-RADS, EH, SWV_max and SWV_mean—were analyzed. The AUC of EH, SWV_max and SWV_mean were 0.963, 0.949 and 0.937, respectively. The sensitivity of EH was 93.75%, which was significantly higher than that of SWV_max (84.37%) and SWV_mean (84.37%) (p < 0.001); there was no significant difference in the specificity among EH, SWV_max and SWV_mean (p > 0.05). For category 4A lesions, EH predicted all the malignant lesions, while two cancers were misdiagnosed by SWV_max and SWV_mean, respectively. Quantitative analysis of EH can improve the sensitivity of SWE for the differential diagnosis of breast lesions without loss of specificity.     

超声造影对乳腺X线摄影BI-RADS 3~5类病变的诊断效能

目的 探讨CEUS对乳腺X线摄影（MG）诊断为BI-RADS 3～5类病变的诊断价值。方法 对120例乳腺摄影诊断为BI-RADS 3～5类病变的患者行CEUS检查,所有患者均于影像学检查后接受病理检查。以病理结果为金标准,计算MG与CEUS的诊断敏感度、特异度、阳性预测值（PPV）和阴性预测值（NPV）,并进行统计学分析,比较其诊断效能。结果 120例中,MG诊断为BI-RADS 3类病变37例,其中CEUS诊断2例真阳性,4例假阳性;BI-RADS 4类病变60例,CEUS诊断14例真阳性,33例真阴性;BI-RADS 5类病变23例,CEUS诊断18例真阳性,2例假阳性,3例CEUS诊断阴性者均为假阴性。MG与CEUS对BI-RADS 3～5类病变的诊断敏感度差异无统计学意义（95.12% vs 82.93%, P=0.366）,CEUS的诊断特异度明显高于MG（81.01% vs 44.30%, P<0.001）;MG与CEUS的PPV和NPV差异均有统计学意义（P均<0.05）。结论 CEUS应用于乳腺摄影BI-RADS 3、4、5类病变中,可提高其诊断特异度;对于BI-RADS 3类病变,CEUS阴性诊断可增强诊断信心。