全数字化乳腺X线摄影对乳腺肿块的良恶性鉴别价值

目的:探讨全数字化乳腺X线摄影图像特点对乳腺肿块定性诊断的价值。方法:收集185例经病理证实以肿块为主的乳腺病患者的临床和影像资料,对222个病灶的形态、边缘、密度、大小及周围结构改变的发生率分别进行统计分析。结果:肿块的形态、边缘、密度及周围结构扭曲、伴随病理结构在良恶性病变间差异有统计学意义(P0.05),特别是肿块边缘征象及周围结构改变对肿块良恶性具有鉴别诊断价值。边缘清晰、周围结构正常在良性病变中明显高于恶性病变;边缘模糊、毛刺及周围结构扭曲、紊乱,伴随病理结构在恶性病变中明显高于良性病变,差异有统计学意义(P0.05)。以2cm为界,肿块大小对病变定性差异无统计学意义(P=0.235)。结论:乳腺X线摄影对良恶性肿块具有重要鉴别诊断价值。     

乳腺良恶性肿块的钼靶X线误诊分析

目的:总结乳腺癌的X线征象,分析误诊原因,提高对乳腺良恶性病变X线征象的认识。方法:搜集以乳腺肿块就诊的乳腺疾病患者300例,从中选出术后病理诊断为乳腺癌的病例28例,良性病变6例;误诊病例6例。误诊病例中4例病理报告为良性而X线诊断为恶性肿瘤,包括纤维瘤2例,浆细胞性乳腺炎1例,特发性肉芽肿性炎1例;2例病理报告为乳腺癌而术前误诊为良性病变。分析乳腺癌及误诊病例的X线表现,总结误诊原因。结果:乳腺癌高发年龄段为41～50岁,多位于外上象限,大多数可见肿块影,边界模糊,有沿导管分布的泥沙样、断针样钙化,病侧血管增粗;4例误诊的良性病例因具有部分恶性病变特征而误诊,回顾分析时可见它们与恶性肿瘤的不同之处在于无明显肿块影,钙化点较粗大且分布不规则;2例因肿块边界清晰而误诊为良性病变,回顾分析时见其部分边界不清,且伴病侧血管及Cooper韧带增粗等恶性征象。结论:仔细分析钼靶X线病变特征并结合临床资料可提高乳腺良恶性肿块的诊断诊断符合率。     

高频彩超对腮腺肿瘤的诊断与鉴别诊断价值

目的:探讨超声对腮腺肿瘤的诊断与鉴别诊断价值。方法:回顾性分析经手术病理证实的173例腮腺肿瘤的声像图资料。结果:173例腮腺肿瘤中,良性159例,超声诊断符合率71.1%(113/159),恶性14例,超声诊断符合率71.4%(10/14)。良性病变常表现为形态规则边界清楚的肿块,以混合瘤居多,其次为腺淋巴瘤;恶性病变常表现为形态不规则,边界不清晰的肿块,以黏液表皮样癌居多。良恶性肿瘤在形态、边界、包膜、有无液化(囊实混合)、钙化及CDFI等表现方面差异有统计学意义(P0.05)。结论:高频彩超是腮腺良恶性肿瘤鉴别诊断的重要方法。     

数字钼靶X线摄影形态及边缘征象对乳腺良、恶性病变的诊断价值

目的 探讨数字钼靶X线摄影形态及边缘征象对乳腺肿块性病变的定性诊断价值.资料与方法 180例乳腺肿块患者,均为女性,均经手术与病理证实,其中良性48例,恶性132例,对其数字钼靶X线摄影形态及边缘征象进行回顾性分析.将数字钼靶X线摄影形状呈深分叶或不规则形、边缘毛糙或毛刺者归为恶性组;表现为类圆形、浅分叶、边缘光整者归为良性组.结果 采用形态及边缘征象诊断乳腺癌的敏感性、特异性、准确性、阳性预测值及阴性预测值分别为88.64%、77.08%、85.56%、91.41%及73.33%.恶性病变表现为类圆形、分叶状、不规则形呈依次递增趋势;良性病变表现为类圆形、分叶状、不规则形依次递减;恶性病变边缘以毛刺、毛糙及模糊为主(84.85%),良性病变以光整及部分光整为主(72.91%).恶性病变约85.61%≥加岁,14.39%＜40岁;良性病变约39.58%≥加岁,60.42%＜40岁.以40岁为分界,依靠良、恶性形态及边缘征象对乳腺病变定性的准确率≥40岁组(88.64%)高于＜40岁组(77.08%).结论 数字钼靶X线摄影乳腺肿块形态及边缘征象可作为乳腺肿块性病变良、恶性定性诊断的一种参考,其简单易行,具有重要的临床价值,患者年龄结合形态及边缘征象对乳腺病变定性诊断有一定帮助.     

高频彩超对乳腺良恶性肿块的鉴别诊断价值

目的:探讨高频彩超对乳腺良恶肿块的鉴别诊断价值.方法:于2015年1月到2016年5月间,在我院选择经手术病理检查确诊的50例乳腺肿块患者作为研究对象,对所有患者的临床资料进行回顾性分析,对所有患者进行高频彩超检测,统计分析高频彩超对乳腺良恶肿块的鉴别诊断效果.结果:50例患者手术病理检查确诊良性肿块32例,恶性肿块18例,采取高频超声诊断出良性肿块30例,恶性肿块20例,诊断准确率为96.0％.恶性肿块患者形态不规则率、无包膜率、边界模糊率、钙化率、内部回声不均匀率、肿块纵横比与良性肿瘤相比明显较高,P＜0.05.高频彩超诊断恶性肿块存在血流率、RI明显高于良性肿块,P＜0.05.结论:高频彩超鉴别诊断乳腺良恶肿块效果显著,可推广运用.     

乳腺肿块的超声诊断与鉴别诊断价值探讨

目的探讨超声检查鉴别诊断乳腺良恶性肿块的临床价值。方法选取2015年4月~2016年7月确诊的35例乳腺肿块患者的超声声像资料进行回顾性分析,以术后病理结果或随访结果作为诊断标准,分析超声检查诊断与鉴别诊断乳腺良恶性肿块的诊断学效能。结果恶性病灶和良性病灶的形态、边界、包膜、蟹足样改变、内部回声、钙化、后部回声增强的发生率差异具有统计学意义(P0.05);恶性肿块的2+3级Adler分级率71.43%显著的高于良性肿块的9.52%(P0.05);超声鉴别诊断乳腺良恶性病灶的灵敏度为71.40%、特异度为80.95%、漏诊率为28.60%、误诊率为19.05%(P0.05)。结论超声诊断与鉴别诊断乳腺良恶性肿块具有较高的临床价值。     

乳腺肿块的钼靶X线诊断与病理基础分析

目的:探讨乳腺良恶性肿块的钼钯X线表现及诊断价值。方法:对经病理证实为乳腺恶性肿块32例和良性肿块20例患者的钼靶X线表现进行回顾性分析。结果:对肿块大小、形态、边缘、钙化、血运、腋窝淋巴结等情况进行综合分析,恶性肿块表现:X线测量值小于临床触诊值26例(81.3%),形态不规则27例(84.4%),边缘不清26例(81.3%),毛刺征21例(65.6%),簇状微钙化18例(56.3%),血运增多11例(34.4%),同侧腋窝淋巴结肿大12例(37.5%);良性肿块表现:X线测量值近似临床触诊值17例(85.0%),形态规则13例(65.0%),边缘清楚17例(85.0%),毛刺征2例(10.0%),粗大钙化3例(15.0%),血运增多2例(10%),同侧腋窝淋巴结肿大2例(10.0%)。结论:钼靶X线对乳腺良恶性肿块的鉴别诊断有重要的应用价值。     

乳腺肿块MSCT灌注研究

目的:评价MSCT灌注测量对乳腺肿块病变的诊断价值。方法:对81例体检或钼靶检查发现乳腺肿块性病变者(84个)行多层螺旋CT灌注扫描,由去卷积算法得出肿块血流动力学参数(BF、MTT、BV),并按病理结果的良、恶性分组,行t检验。结果:恶性病变组:血流量为(0.74±0.44)ml/(min·ml),平均通过时间(22.77±7.65)s,血容量0.23±0.08;良性病变组:血流量为(0.47±0.53)ml/(min·ml),平均通过时间(26.71±12.93)s,血容量0.18±0.12。血流量、血容量在乳腺良、恶性肿块之间的差异有统计学意义(P值分别为0.017、0.015)。结论:乳腺恶性肿块的血流量和血容量明显高于良性肿块,在乳腺肿块性病变的良恶性鉴别诊断中有较高的参考价值。     

乳腺肿块周围结构钼靶X线表现在定性诊断中的意义

目的 探讨乳腺肿块周围结构表现在定性诊断中的意义,提高铝靶X线对乳腺病变的诊断水平.资料与方法 搜集2005年至2007年经手术和病理证实的乳腺肿块87个,对肿块周围乳腺结构异常的有无及异常的类型、特点及在各种病变中的检出情况作回顾性分析.结果 本组乳腺结构粘连扭曲、病理结构、结构正常三种病灶周围结构类型在良、恶性病变中的检出率差异有显著性统计学意义(P<0.01);结构紊乱、结构模糊和结构推移在良、恶性病变中的检出率差异无显著性统计学意义(P>0.01).结构粘连扭曲和病理结构在乳腺恶性病变的检出率最高,其敏感性和阳性预测值分别为53.7%、88.0%和56.1%、88.5%;病灶周围结构正常者在良性病变多见(60.9%).结论 乳腺肿块周围结构的影像学表现对肿块性质的判断具有重要意义,应重视对此间接征象的观察.病灶周围结构的扭曲粘连及异常结构的检出高度提示恶性可能,病灶周围结构正常则倾向支持良性病变;伴随结构紊乱、结构模糊或结构推移的病灶,需充分结合临床表现及其他影像学表现加以鉴别.     

动态增强MRI在乳腺良恶性病变鉴别诊断中的应用价值

目的探讨动态增强MRI在乳腺良恶性病变鉴别与诊断中的应用价值。方法分析80例乳腺病变患者临床影像学资料,并以手术病理诊断为金标准。结果经手术病理诊断发现,其中良性病变者35例,恶性病变者45例。良性病变者毛刺状及边缘不规则者明显少于恶性病变者,P0.05;良性病变者边缘形态主要表现为光滑。恶性病变者A型者明显多于良性病变人群,然良性病变者C型者较恶性病变者多,P0.05。良性病变者早期MRI增强率以60%为主,而恶性病变者以≥60%为主。结论应用动态增强MRI可有利于医生鉴别乳腺良恶性病变患者病灶形态,同时信号强度时间曲线和早期增强率可辅助临床疾病诊断。     

Ultrasound breast tumor image computer-aided diagnosis with texture and morphological features

RATIONALE AND OBJECTIVES: Computer-aided diagnosis (CAD) systems based on shape analysis have been proved to be highly accurate in evaluating breast tumors. However, it takes considerable time to train the classifier and diagnose breast tumors, because extracting morphologic features require a lot of computation. Hence, to develop a highly accurate and quick CAD system, we combined the texture and morphologic features of ultrasound breast tumor imaging to evaluate breast tumors in this study. MATERIALS AND METHODS: This study evaluated 210 ultrasound breast tumor images, including 120 benign tumors and 90 malignant tumors. The breast tumors were segmented automatically by the level set method. The autocovariance texture features and solidity morphologic feature were extracted, and a support vector machine was used to identify the tumor as benign or malignant. RESULTS: The accuracy of the proposed diagnostic system for classifying breast tumors was 92.86%, the sensitivity was 94.44%, the specificity was 91.67%, the positive predictive value was 89.47%, and the negative predictive value was 95.65%. In addition, the proposed system reduced the training time compared to systems based only on the morphologic analysis. CONCLUSIONS: The CAD system based on texture and morphologic analysis can differentiate benign from malignant breast tumors with high accuracy and short training time. It is therefore clinically useful to reduce the number of biopsies of benign lesions and offer a second reading to assist inexperienced physicians in avoiding misdiagnosis.     

Classification of breast ultrasound images using fractal feature

Fractal analyses have been applied successfully for the image compression, texture analysis, and texture image segmentation. The fractal dimension could be used to quantify the texture information. In this study, the differences of gray value of neighboring pixels are used to estimate the fractal dimension of an ultrasound image of breast lesion by using the fractal Brownian motion. Furthermore, a computer-aided diagnosis (CAD) system based on the fractal analysis is proposed to classify the breast lesions into two classes: benign and malignant. To improve the classification performances, the ultrasound images are preprocessed by using morphology operations and histogram equalization. Finally, the k-means classification method is used to classify benign tumors from malignant ones. The US breast image databases include only histologically confirmed cases: 110 malignant and 140 benign tumors, which were recorded. All the digital images were obtained prior to biopsy using by an ATL HDI 3000 system. The receiver operator characteristic (ROC) area index AZ is 0.9218, which represents the diagnostic performance.     

肿瘤血管阻力指数和内径在乳腺良、恶性肿瘤鉴别中的应用

目的:探讨肿瘤血管阻力指数和内径对乳腺良、恶性肿瘤的鉴别诊断价值.材料和方法:应用彩色多普勒和频谱多普勒超声检测30例正常乳腺和120例乳腺肿瘤(良性66例,恶性54例),观察其血流分布,计测阻力指数(RI)和血管直径(D).结果:120例乳腺肿瘤中112例(良性60例,恶性52例)能检出血流信号,良性组与正常组相比,血管RI及D差异不显著(P＞0.05);恶性肿瘤组与正常组及良性肿瘤组比较,RI增高和D增宽(P<0.01);乳腺肿瘤动脉RI≥0.82和D≥0.28提示恶性肿瘤敏感性、特异性分别为79%、91%.结论:肿瘤血管阻力指数增高和内径增宽是乳腺良、恶性肿瘤鉴别诊断的重要指标,能提高乳腺恶性肿瘤的诊断准确性.     

高频超声检测乳腺癌与乳腺纤维腺瘤诊断价值的探讨

目的:探讨高频超声和彩色多普勒(CDFI)对乳腺良、恶性肿瘤的形态及血流动力学特点,对鉴别良、恶性肿瘤的诊断价值。方法:应用高频超声结合CDFI技术对146例乳腺肿瘤的声像图特征及血流动力学与病理结果对照分析。结果:146例乳腺肿瘤中,乳腺纤维腺瘤90例,符合率94.4%,浸润性导管癌56例,符合率91.1%。结论:乳腺癌的特征性表现为形态不规则,毛刺状或蟹爪状,致密小钙化灶和后方回声衰减,CDFI:RI>0.75。乳腺纤维腺瘤的特征性表现为边界清晰,形态规则,有包膜和侧边声影,CDFI:RI<0.75。但是部分良、恶性肿瘤有交叉表现。     

基于灰度共生矩阵的乳腺钼靶图像分析

目的 应用灰度共生矩阵对乳腺钼靶图像进行纹理分析,自动分类识别乳腺肿块,实现乳腺肿瘤的辅助检测.资料与方法 纳入60例乳腺钼靶图像,其中正常乳腺组织20例,良恶性乳腺肿块各20例.对图像进行预处理后,计算各感兴趣区基于灰度共生矩阵的纹理特征值,采用支持向量机和概率神经网络分别对肿块进行分类.结果 三组各项纹理特征参数间差异有统计学意义(P＜0.05);d=2时支持向量机的三组分类准确率为91.67％、86.73％、95.00％,SPREAD值取0.1时概率神经网络的三组分类准确率为79.22％、81.77％、81.13％.结论 文中计算的纹理特征参数对乳腺肿块的良恶性判别有较显著的规律,支持向量机的分类准确率比概率神经网络的分类准确率高,该方法可成为乳腺肿瘤良恶性辅助诊断的有效方法之一.     

彩色多普勒密度量化值在诊断乳腺肿块中的价值

目的:通过与半定量分析方法的比较,评价计算机辅助定量分析彩色多普勒信号密度在乳腺癌诊断中的应用价值.材料和方法:50例乳腺肿块患者(恶性37例,良性13例),分别用半定量和计算机辅助定量分析方法检测,比较这两种方法对良、恶性乳腺肿块鉴别诊断的灵敏度、特异度和准确性.结果:良、恶性乳腺肿块CDFI等级间的差异无显著性.而良、恶性乳腺肿块CDFI密度量化值间的差异存在显著性,P＜0.01.以CDFI密度量化值大于3.62(良性乳腺肿块的CDFI密度量化平均值)作为乳腺恶性肿块的诊断标准:准确性76.0%,特异度83.8%,灵敏度53.8%,均高于CDFI等级法.结论:信号密度量化分析方法由于在对彩色血流信号的识别上,并没受到主观因素的影响,因此较半定量分析方法能更客观和可靠地反映肿块内的血供情况.     

动态增强MRI鉴别乳腺良恶性病变的价值

目的：探讨动态增强MRI对乳腺良恶性病变的鉴别诊断价值。方法：对147例经手术病理证实的乳腺疾病患者行MRI平扫和动态增强检查。分析比较乳腺良恶性病变的MRI征象。包括形态学、内部信号及其动态增强特征等，计算病灶峰值增强率Emax，峰值时间Tmax，最大强化速率Slope max，并根据病变最高强化区ROI测量值，绘制病灶的时间-信号强度曲线。结果：147例患者共计病灶152个。其中恶性87个，良性65个。分析比较病变的形态学及动态增强表现，发现乳腺良性病变多呈类圆形或分叶状．边缘光整，无毛刺、边界多清晰，强化均匀或伴有内部分隔等，动态强化参数Emax多大于90％，Tmax多大于240s。Slopemax。多大于3％／s；恶性病变则多为不规则形。边缘可伴毛刺，与周围结构分界不清，强化不均匀，病灶常呈环形强化，导管样强化，Emax多大于90％，Tmax多大于240s。而Slopemax多大于3％／s。时间-信号曲线类型恶性病变多表现为Ⅱ或Ⅲ型，良性病变则多为Ⅰ或Ⅳ型。结论：乳腺MRI不仅提供了病灶丰富的形态学信息，而且还通过动态增强进一步揭示病变的血流动力学特征，从而有助于对乳腺病变作出准确的定性诊断，更有效地鉴别诊断乳腺良恶性病变。     

胃肠道间质瘤的影像诊断(附15例分析)

目的：通过分析胃肠道间质病的X线征象以提高胃肠道间质瘤的影像诊断水平。方法：搜集经手术病理证实的15例胃肠道间质瘤病例资料，对其术前CT检查(12例)、常规X线造影(3例)、DSA检查(1例)进行回顾性分析。结果：良性间质瘤单发4例，多发1例(胃和小肠各有一个间质瘤)，恶性间质瘤10例，均为单发。恶性肿瘤一般较良性肿瘤大。CT密度均匀性：良性肿瘤均匀3个；恶性肿瘤均匀3个，不均匀7个。CT密度：良性者与消化道壁相比密度相等3个；恶性者等密度3个，低密度3个，等低密度3个，等低高密度1个。肿瘤灶边缘：良性者3个均无分叶，界限清楚；恶性者有分叶5个，无分叶5个。CT增强后强化：良性者增强后强化均匀，恶性者增强后强化不均匀。结论：胃肠道间质瘤的CT表现有一定的特征性，对诊断有一定的价值。     

乳腺纤维结构改变对乳腺恶性肿瘤诊断价值

目的:探讨乳腺内纤维结构改变对判断乳腺恶性肿瘤的价值。方法:乳腺肿瘤64例(良性21例,恶性43例),术前或活检前高频超声检查,记录肿物周围纤维结构的声像图改变,初步判断肿物良、恶性质并按有无浸润和浸润深度分级,共两类各4级,术后将病理结果与术前的超声分级做对比分析。结果:恶性肿瘤中浅、深筋膜和cooper韧带发生改变的几率明显高于良性肿瘤,分别为64%,26%(P<0.01),诊断价值的大小依次为:浅、深膜受侵>cooper韧带。结论:高频超声对观察乳腺内纤维结构改变对恶性肿瘤诊断有重要提示价值。     

Apparent diffusion coefficient mapping of salivary gland tumors: prediction of the benignancy and malignancy

BACKGROUND AND PURPOSE: Preoperative prediction of tumor malignancy is clinically very important, because this information strongly influences the surgical plan. We evaluate the preoperative apparent diffusion coefficient (ADC) maps of benign and malignant salivary gland tumors. MATERIALS AND METHODS: High-resolution MR imaging was performed on 31 patients with benign or malignant salivary gland tumors; ADC maps of the tumors were also obtained. Surface coils of 47 or 110 mm diameter were used to improve the image resolution. The ADCs were compared with histologic features of the excised tumors. RESULTS: The ADC maps effectively depicted the histologic features of the salivary gland tumors, such as presence of cancer cells, myxomatous tissues, fibrosis, necrosis, cyst formation, and lymphoid tissues. The ADC maps showed that more frequent areas with high ADCs (> or = 1.8 x 10(-3) mm(2)/s) were significantly greater in benign tumors than in malignant tumors. The sensitivity and specificity for high ADC occupying fewer than 5% of the area of a tumor was 89% and 100%, respectively, resulting in 97% accuracy, 100% positive predictive value, and 96% negative predictive value. CONCLUSION: The ADC may provide preoperative tissue characterization of the salivary gland tumors.