边界增强像素级多模态声像图融合方法评估良、恶性乳腺肿瘤

目的 观察以边界增强多模态乳腺声像图像素级特征融合方法评估良、恶性乳腺肿瘤性质的价值。方法 基于乳腺肿瘤B型声像图提取边界增强图像,于超声弹性复合声像图中提取纯弹性信息图像。对多模态乳腺肿瘤声像图进行像素级特征融合,形成边界特征增强的融合图像,再以卷积神经网络(CNN)进行分类;评估融合方法分类良、恶性乳腺肿瘤的性能,并与单模态方法、特征级融合方法、无边界增强像素级图像融合方法及其他CNN模型进行对比。结果 边界增强像素级特征融合方法有助于CNN提取乳腺肿瘤特征,分类良、恶性乳腺性能最佳,其分类准确率为85.71%,特异度为85.49%,敏感度为86.16%,模型稳定。结论 边界特征增强像素级多模态声像图融合方法可用于判断良、恶性乳腺肿瘤。     

计算机辅助多模态融合超声诊断乳腺良恶性肿瘤

目的 观察利用深度学习（DL）融合常规超声和超声弹性成像诊断乳腺良、恶性肿瘤的效能。方法 利用DL卷积神经网络（CNN）提取乳腺肿瘤超声灰阶与超声弹性特征,并进行多模态融合,评价融合弹性图像或弹性比值等不同信息方式对乳腺良、恶性肿瘤的诊断效能;绘制受试者工作特征（ROC）曲线,计算曲线下面积（AUC）,评估多模态融合模型的诊断效能。结果 多模态融合模型鉴别乳腺良、恶性肿物的效能优于单模态常规超声或弹性模型,其中融合灰阶与弹性图像模型鉴别诊断效能优于融合灰阶与弹性比值模型,分类准确率达93.51%,敏感度为94.88%,特异度为92.25%,AUC达0.975。结论 计算机辅助多模态融合有助于提高超声对乳腺良、恶性肿瘤的诊断效能。     

基于声像图特点及人口学特征建立模型预测乳腺影像报告和数据系统分级

目的 探讨基于声像图特点及人口学特征的Logistic回归模型预测乳腺影像报告和数据系统（BI-RADS）分级的价值。方法 回顾性分析5 324名女性体检者乳腺超声及人口学资料,采用多因素Logistic回归分析分别建立基于乳腺声像图特点的模型1及基于乳腺声像图特点和人口学特征的模型2,以ROC曲线分析2种模型对BI-RADS ≥ 4a级乳腺病变的预测效能。结果 超声示5 019名（5 019/5 324,94.27%）BI-RADS分级≤ 3级,305名（305/5 324,5.73%）存在BI-RADS分级≥ 4a级乳腺病变。结节数量、形态、回声、血流信号、年龄和体质量指数（BMI）是BI-RADS ≥ 4a级的独立预测因子（P均<0.05）。基于结节数量、形态、回声和血流信号构建回归模型1,其诊断BI-RADS ≥ 4a级的AUC为0.821（P<0.05）,特异度90.58%,敏感度61.25%,准确率88.13%。基于结节数量、形态、回声、血流信号、年龄和BMI构建回归模型2,其AUC为0.874（P<0.05）,特异度93.69%,敏感度68.75%,准确率91.80%。结论 基于声像图特点及人口学特征的模型对BI-RADS分级有一定预测价值。     

常规超声联合超声造影诊断脉络膜良恶性肿瘤

目的 观察常规超声联合超声造影（CEUS）诊断脉络膜良恶性肿瘤的价值。方法 回顾性分析60例脉络膜肿瘤患者，根据肿瘤性质分为良性组37例和恶性组23例。观察肿瘤常规超声、CEUS表现，定量分析相关参数。结果 常规超声联合CEUS诊断良恶性肿瘤的符合率为91.67%（55/60）。恶性组CEUS上升时间（RT）、达峰时间（TTP）、平均通过时间（MTT）及峰值强度（PI）均明显低于良性组（P<0.05）。结论 常规超声联合CEUS诊断脉络膜良恶性肿瘤准确率较高。     

MR动态增强图像纹理分析判断乳腺结节良恶性的价值

目的 探讨MR动态增强图像纹理分析鉴别诊断乳腺结节良恶性的价值。方法 回顾性分析经手术病理证实的78例患者共80个乳腺结节的MR动态增强图像,每个结节获得63个纹理特征参数。绘制纹理参数鉴别诊断良恶性乳腺结节的ROC曲线,并与MR乳腺影像报告和数据系统（BI-RADS）的诊断效能比较。结果 78例患者的80个乳腺结节中,纹理参数中灰度游程长不均匀度判断乳腺结节良恶性的AUC值（0.836）最大且诊断准确率高,其诊断恶性乳腺结节的敏感度为82.93%（34/41）、特异度为94.87%（37/39）、准确率为88.75%（71/80）、阳性预测值为94.44%（34/36）、阴性预测值为84.09%（37/44）。MR BI-RADS分类诊断恶性乳腺结节的敏感度为95.12%（39/41）、特异度为87.18%（34/39）、准确率为91.25%（73/80）、阳性预测值为88.63%（39/44）、阴性预测值为94.44%（34/36）。MR BI-RADS分类和纹理分析判断恶性乳腺结节准确率差异无统计学意义（P=0.11）。与单独应用BI-RADS分类比较,两者联合应用可明显提高诊断恶性乳腺结节的特异度（P<0.001）。结论 MR纹理分析可作为传统诊断乳腺良恶性结节的补充。     

同时多层分段读出平面回波弥散加权成像

目的 评价同时多层（SMS）分段读出平面回波（RS-EP）弥散加权成像（DWI）用于乳腺的可行性及全肿瘤直方纹理分析参数鉴别乳腺良、恶性肿瘤的价值。方法 纳入185例经病理证实的女性乳腺肿瘤患者,均为单发病灶,根据肿瘤性质分为良性组（n=58）及恶性组（n=127）;采集SMS RS-EP DWI图像,提取全肿瘤直方图参数及纹理参数,采用组内相关系数（ICC）评价观察者内及观察者间的可重复性,并对比组间各参数差异。绘制受试者工作特征（ROC）曲线,计算曲线下面积（AUC）评价定量参数鉴别乳腺良、恶性肿瘤的效能。结果 观察者内及观察者间ADC_Kurtosis、观察者间ADC_Entropy一致性中等（ICC均 ≤ 0.75）,其余参数均一致性较好或极好（ICC均>0.75）。除ADC_SD和ADC_Kurtosis外,其他参数组间差异均有统计学意义（P均<0.05）。直方图参数中,ADC_Median鉴别乳腺良、恶性肿瘤的AUC最高（0.879）;纹理参数中,ADC_Entropy的AUC值最高（0.764）;二者联合诊断的AUC为0.911,敏感度和特异度分别为90.55%和81.03%。结论 SMS RS-EP DWI可用于乳腺检查;联合全肿瘤直方纹理分析有助于鉴别乳腺良、恶性肿瘤。     

数字乳腺断层摄影诊断乳腺结构扭曲病变

目的 对比观察数字乳腺断层摄影（DBT）与全数字化乳腺X线摄影（FFDM）评价乳腺结构扭曲（AD）病变的优势，探讨DBT与超声鉴别乳腺良恶性AD的价值。方法 回顾性分析58例经DBT检出AD病变患者的DBT、FFDM及超声资料，以病理结果为标准，比较DBT与FFDM评价乳腺AD的敏感度、特异度、准确率，分析DBT与超声鉴别乳腺良恶性AD与病理结果的一致性；绘制DBT与超声鉴别乳腺良恶性AD的ROC曲线，比较其诊断效能。结果 所有病例均接受FFDM，41例接受超声检查。对于DBT检出的58例乳腺AD，FFDM仅发现23例，差异有统计学意义（χ²=33.03，P<0.05）。DBT评估致密型乳腺内AD的敏感度[80.65%（25/31）]及准确率[78.00%（39/50）]高于FFDM[35.48%（11/31）、48.00%（24/50），χ²=12.98、9.65，P均<0.05），而特异度[73.68%（14/19）]与FFDM[68.42%（13/19）]差异无统计学意义（χ²=0.13，P>0.05）。DBT及超声鉴别乳腺AD良恶性的结果与病理结果的一致性中等（Kappa=0.65、0.71，P均<0.05）。DBT及超声鉴别良恶性AD的敏感度、特异度分别为91.30%（21/23）、72.22%（13/18）及82.61%（19/23）、88.89%（16/18），AUC差异无统计学意义（Z=1.45，P>0.05）。结论 DBT评估乳腺AD的敏感度及准确率均高于FFDM；DBT鉴别乳腺AD良恶性的效能与超声相当。DBT检出AD的恶性程度较高，建议及时行活检确诊。     

卵巢-附件报告及数据系统、妇科影像报告与数据系统和简单法则风险预测模型鉴别诊断卵巢良、恶性肿瘤

目的 对比卵巢-附件报告及数据系统（O-RADS）、妇科影像报告与数据系统（GI-RADS）和简单法则风险预测模型（SRRisk）鉴别卵巢良、恶性肿瘤的价值。方法 回顾性分析622例经病理证实的卵巢肿瘤的超声声像图,并分别以O-RADS、GI-RADS及SRRisk进行分类。采用受试者工作特征（ROC）曲线观察各方法鉴别卵巢良、恶性肿瘤的效能,比较其曲线下面积（AUC）、敏感度、特异度及准确率差异。结果 622例中,454例良性、168例恶性（包含交界性）卵巢肿瘤。O-RADS、GI-RADS、SRRisk鉴别卵巢良、恶性肿瘤的AUC分别为0.94、0.93及0.93,敏感度分别为93.45%、91.67%及86.91%,特异度分别为88.33%、88.77%及89.87%,准确率分别为89.71%、89.55%及89.07%;其AUC、特异度、准确率相当（P均>0.05）,而O-RADS的敏感度（93.45%）高于SRRisk（86.91%,χ²=7.69,P<0.01）,GI-RADS的敏感度（91.67%）与O-RADS及SRRisk相当（χ²=0.80、3.50,P均>0.05）。结论 O-RADS、GI-RADS及SRRisk鉴别卵巢良、恶性肿瘤的效能均较高且彼此相当。     

BIRADS联合CEUS鉴别诊断乳腺肿瘤的良恶性

目的 探讨乳腺影像报告和数据系统(BIRADS)分类联合CEUS鉴别诊断乳腺肿瘤良恶性的价值。方法 对490例患者共524个病灶进行乳腺常规超声和CEUS检查,以病理为金标准,比较BIRADS分类及BIRADS分类联合CEUS诊断乳腺肿瘤良恶性的效能。结果 524个病灶中,良性病灶232个,恶性病灶292个。BIRADS分类诊断乳腺恶性肿瘤的特异度17.24%(40/232)、敏感度99.32%(290/292)、准确率62.98%(330/524)、阳性预测值60.17%(290/482)、阴性预测值95.24%(40/42),ROC曲线下面积0.583。BIRADS分类联合CEUS后诊断乳腺恶性肿瘤的特异度90.09%(209/232)、敏感度89.04%(260/292)、准确率89.50%(469/524)、阳性预测值91.87%(260/283)、阴性预测值86.72%(209/241),ROC曲线下面积0.896;两者曲线下面积差异有统计学意义(P<0.05)。结论 BIRADS联合CEUS有利于对乳腺肿瘤的鉴别诊断。     

比较超声与数字乳腺断层摄影在致密型乳腺中的应用价值

目的 比较超声与数字乳腺断层摄影（DBT）在女性致密型乳腺中的应用价值。方法 收集同时接受超声和DBT检查的148例致密型乳腺病变患者（148个病灶）,按照乳腺成分、年龄、病灶大小及有无钙化进行分组;以病理结果为金标准,绘制ROC曲线,获得并比较超声和DBT诊断致密型乳腺良恶性病变的AUC和敏感度、特异度。结果 超声与DBT诊断致密型乳腺良恶性病变的AUC分别为0.956和0.815（Z=3.866,P<0.001）。在不均匀致密型乳腺（0.967 vs 0.821,P<0.001）、病灶最大径 ≤ 1 cm （0.935 vs 0.680,P=0.022）及年龄 ≤ 40岁（0.973 vs 0.817,P=0.030）和>40~55岁患者（0.946 vs 0.801,P=0.013）中,超声与DBT诊断良恶性病变的AUC均有统计学意义。根据临床诊断标准,超声和DBT诊断致密型乳腺良恶性病变的敏感度为94.32%（83/88）和93.18%（82/88,χ²=0.096,P=1.000）;特异度为83.33%（50/60）和61.67%（37/60,χ²=7.060,P=0.007）。结论 超声对致密型乳腺病灶的整体诊断效能优于DBT。对于病灶较小、不均匀致密型乳腺及年龄 ≤ 55岁的患者,更适宜以超声作为首选检查方法。     

基于跨模态注意力机制特征B型超声与弹性超声融合模块联合诊断乳腺良、恶性肿瘤

目的 设计跨模态注意力机制特征融合模块,观察其用于B型超声与弹性超声联合诊断乳腺良、恶性肿瘤的价值。方法 收集371例接受常规超声检查及超声弹性成像的女性乳腺肿瘤患者、共466处病灶;按3∶1∶1将466组病灶图像分为训练集(n=280)、验证集(n=93)及测试集(n=93)。采用卷积神经网络分支模型分别提取B型超声图像和弹性超声图像特征,之后以基于跨模态注意力机制的多模态特征融合网络进行特征融合,观察其诊断乳腺良、恶性肿瘤的价值。结果 改进后的DenseNet用于B型超声诊断乳腺良、恶性肿瘤的准确率为88.43%,敏感度为88.96%,特异度为87.31%,其效能略优于改进前。基于跨模态注意机制特征融合的B型超声与弹性超声联合诊断乳腺良、恶性肿瘤的准确率为94.23%,敏感度为95.11%,特异度为93.28%,效能优于决策加权融合模型、直接串联融合模型及单模态模型。结论 跨模态注意力机制特征融合模块可在一定程度上提高B型超声与弹性超声联合诊断乳腺良、恶性肿瘤的效能。     

灰阶超声鉴别诊断良、恶性乳腺肿瘤

目的探讨灰阶超声鉴别良、恶性乳腺肿瘤的价值。方法利用改进的Level Set变分模型对126例乳腺肿瘤的超声图像进行分割,提取肿瘤边界,分别计算16个形态特征参数,结合特征参数间的相关性及部分特征参数性质确定特征向量组合,最后用模糊C-均值方法鉴别乳腺肿瘤的良、恶性。结果 126例中,恶性肿瘤50例,良性肿瘤76例。通过Level Set模型得到了较好的分割良、恶性的准确率达80.95%(102/126),其敏感度、特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为80.00%(40/50)、81.58%(62/76)、74.07%(40/54)和86.11%(62/72)。结论良、恶性乳腺肿瘤在形态上有较大差异,灰阶超声可有效鉴别乳腺肿瘤的性质。     

声触诊组织量化和弹性成像技术评价乳腺良、恶性肿瘤

目的探讨声触诊组织量化(VTQ)和弹性成像技术诊断乳腺良、恶性肿瘤的价值。方法对86例乳腺病变患者术前分别进行常规超声、弹性超声及VTQ检查,对各病灶进行弹性成像评分和VTQ速度分组,并与病理结果对照。结果乳腺良、恶性肿瘤弹性超声评分差异有统计学意义(P<0.05),良性肿瘤中弹性超声评分为1～3分者占为68.09%(32/47),恶性肿瘤中弹性超声4～5分者占82.05%(32/39)。乳腺良、恶性肿瘤的VTQ速度值差异亦有统计学意义(P<0.05)。常规超声、弹性超声、VTQ技术联合应用的诊断准确率达91.86%。结论联合应用常规超声、弹性成像、VTQ技术,可显著提高诊断乳腺良、恶性肿瘤的准确率。     

DFY-Ⅱ型超声图像定量分析仪对乳腺良恶性肿瘤的鉴别诊断

目的 研究DFY-Ⅱ型超声图像定量分析仪对乳腺良恶性肿瘤的量化诊断方法。方法 采集手术确诊的良恶性乳腺肿瘤各20例的原始超声图像,使用DFY-II型超声图像定量分析仪提取两组图像的纹理特征和灰度特征参数,对比分析两组问各参数的差异。结果 良恶性乳腺肿瘤患者超声图像的熵、平均灰度、平均声强、扭曲度、边缘不规则度及纵横比参数比较,差异有统计学意义（P〈0．05）。结论 DFY-Ⅱ型超声图像定量分析仪可量化乳腺肿瘤的超声图像特征,熵、平均灰度、平均声强、扭曲度、边缘不规则度及纵横比对乳腺良恶性肿块的超声诊断量化有一定参考价值。     

高频超声诊断乳腺小肿瘤的价值

目的探讨高频超声在乳腺小肿瘤早期诊断中的应用价值.方法对124例乳腺良性小肿瘤及恶性小肿瘤患者分别行常规及高频超声检查,并与手术及病理检查结果对照,分析两者不同的声像改变.结果乳腺良性小肿瘤较恶性小肿瘤在肿块形态、边界、包膜声像特征比较差异有统计学意义(P＜0.05),尤其是恶性小肿瘤的微小钙化点检出率46.9%(30/64)与穿支血管检出率78.13%(50/64)较良性小肿瘤的微小钙化点检出率3.3%(2/60)与穿支血管检出率高1.67%(1/60),且差异有非常显著性(P＜0.01).结论常规超声结合彩色多普勒超声检查对小乳癌的早期检出具有重要价值.     

高频彩色多普勒超声诊断与鉴别诊断附睾肿瘤

目的探讨高频彩色多普勒超声在附睾肿瘤的诊断及鉴别诊断中的价值。方法回顾性分析27例附睾肿瘤(共28个肿瘤)的二维及彩色多普勒超声表现,并与临床资料及术后病理类型进行对照分析。结果 27例中,良性肿瘤21例,恶性肿瘤6例。附睾良性肿瘤超声表现多呈局限性病变,形态规则,边界清,回声均质,无或仅有少量血流信号;而恶性肿瘤多为弥漫性病变,形态不规则,边界不清,回声紊乱,血流信号丰富,并可累及邻近组织器官或发生远处转移。超声对附睾肿瘤的检出率达96.43%(27/28)。结论高频彩色多普勒超声对附睾肿瘤具有较高的诊断及鉴别诊断价值。     

超声联合热层析成像诊断乳腺癌的价值

目的评价超声、热层析成像以及两者联合应用对乳腺癌的诊断价值。方法对114例乳腺疾病患者(共114个病灶)行超声和热层析成像检查,并与病理结果相比较。结果病理检测乳腺癌恶性43例,良性71例;超声正确检出恶性32例,良性53例;热层析正确检出恶性35例,良性45例;超声、热层析成像检出乳腺癌的敏感度、准确率分别是74.42%(32/43)、74.56%(85/114)和81.40%(35/43)、70.18%(80/114),二者联合应用检出乳腺癌的敏感度和准确率分别是95.35%(41/43)、86.84%(99/114)。结论联合应用超声和热层析成像有助于提高诊断乳腺癌的敏感度和准确率。