常规超声联合全自动乳腺容积扫描技术对乳腺肿块BI-RADS分类

目的探讨超声自动乳腺全容积扫描(ABVS)技术在乳腺肿块BI-RADS分类(3~5类)的价值。方法回顾性分析235例(共250个结节)手持超声(HUS)诊断为BI-RAD S 3~5类、同时接受ABVS检查的患者。分别应用HUS和HUS+ABVS对乳腺病变进行BI-RADS分类,以病理结果为金标准,分别计算HUS和HUS+ABVS诊断乳腺肿块的敏感度、特异度和准确率,ROC曲线分析并比较两种方法的诊断效能。结果 250个结节中,HUS诊断3~5类乳腺病变的敏感度100%(103/103),特异度69.39%(102/147),准确率82.00%(205/250);HUS+ABVS的敏感度100%(103/103),特异度80.95%(119/147),准确率88.80%(222/250)。ABVS+HUS诊断BI-RADS 3~5类病变的ROC曲线下面积为0.973,大于HUS的0.940(P=0.032)。通过"汇聚征"诊断乳腺恶性肿瘤的敏感度、特异度及准确率分别为65.05%(67/103)、95.92%(141/147)、83.20%(208/250)。两种方法对乳腺病变卫星灶的检出率差异有统计学意义(χ2=30.78,P<0.05),但对于乳腺肿块内钙化及周围导管扩张的检出率差异无统计学意义(2χ=2.56、1.22,P均>0.05)。结论 HUS+ABVS技术在准确判断乳腺占位病变BI-RADS分类、鉴别肿瘤良恶性方面优于HUS。ABVS对于乳腺肿块的钙化、导管扩张及卫星灶的发现具有重要补充作用。     

全自动乳腺容积扫描和常规超声对乳腺BI-RADS分类价值的比较

目的探讨全自动乳腺容积扫描(ABVS)在乳腺BI-RADS分类的应用价值。方法对159例患者(共179个结节)分别采用二维超声(2DUS)和ABVS进行BI-RADS分类,将2类及3类归为良性;4类及5类归为恶性。以病理结果为标准,比较两种方法诊断乳腺肿块的诊断效能。结果 2DUS诊断乳腺肿块的灵敏度83.0%、特异度77.8%、准确率79.3%、阳性预测值61.1%、阴性预测值91.6%;ABVS的灵敏度96.2%、特异度89.6%、准确率91.6%、阳性预测值79.7%、阴性预测值98.3%。ABVS诊断乳腺恶性肿块的灵敏度、特异度、准确率、阳性预测值及阴性预测值均高于2DUS(P0.05)。结论 ABVS可以提高二维超声对乳腺肿块BI-RADS分类的准确率和良恶性肿瘤的鉴别诊断。     

自动乳腺全容积扫描成像系统及乳腺BI.RADS分类综合评分法对乳腺病变的诊断价值

目的探讨自动乳腺全容积扫描成像(ABVS)及超声乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)分类综合评分法对乳腺病变的诊断价值及判断病变性质的最佳分界点。方法对经活检或手术病理结果证实的477例656个乳腺肿块的ABVS图像及BI-RADS分类进行回顾性分析,以方位、边缘、毛刺、汇聚征及钙化5个特征加乳腺BI-RADS分类进行综合评分,绘制受试者工作特征曲线,探讨其临床应用价值。结果 ABVS方位、边缘、毛刺、汇聚征、钙化5个特征加乳腺BI-RADS分类进行综合评分后对乳腺良、恶性病变的临床诊断界点为6分,曲线下面积为0.965,其对应的敏感性、特异性、准确率、误诊率及漏诊率分别为90.4%、94.2%、93.4%、9.6%及3.8%。结论 ABVS联合乳腺BI-RADS分类综合评分法可作为诊断乳腺恶性肿瘤的一项新的相对客观的判断指标。     

弹性成像技术联合自动乳腺全容积成像鉴别诊断乳腺影像报告与数据系统4类病灶良恶性的价值CSCD

目的评价弹性成像技术联合自动乳腺全容积成像(ABVS)鉴别诊断乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)4类病灶良恶性的价值。方法选取2016年6月至2017年8月南京军区南京总医院收治的137例乳腺疾病患者,共147个病灶。所有患者均经手术或穿刺活检病理证实。所有患者均接受ABVS和弹性成像检查,且ABVS检查结果均为BI-RADS 4类。以手术或穿刺活检病理结果作为金标准,绘制弹性成像技术及弹性成像技术联合ABVS鉴别诊断乳腺BI-RADS 4类病灶良恶性的受试者工作特征(ROC)曲线。结果病理结果显示,137例患者147个乳腺病灶中良性54个,恶性93个。弹性成像技术鉴别诊断乳腺BI-RADS 4类病灶良恶性的敏感度、特异度、准确性分别为94.6%、57.4%、81.0%,弹性成像技术联合ABVS鉴别诊断乳腺BI-RADS 4类病灶良恶性的敏感度、特异度、准确性分别为98.9%、57.4%、83.7%。ROC曲线显示,弹性成像技术联合ABVS鉴别诊断乳腺BI-RADS 4类病灶良恶性的曲线下面积为0.965,大于弹性成像技术鉴别诊断乳腺BI-RADS 4类病灶良恶性的曲线下面积0.858,因此弹性成像技术联合ABVS鉴别诊断乳腺BI-RADS 4类病灶良恶性的效能大于单独应用弹性成像技术。结论弹性成像技术对乳腺BI-RADS 4类病灶良恶性鉴别诊断有一定的价值;结合ABVS,其诊断准确率提高。弹性成像技术联合ABVS能提高BI-RADS 4类乳腺病灶中恶性病灶的检出率,降低术前穿刺活检率。     

多模态超声校正BI-RADS 4类乳腺肿块的价值

目的  探讨乳腺自动容积成像(ABVS)、超声弹性评分(UES)及两者联合在校正乳腺影像报告和数据系统分级(BI-RADS)4类乳腺肿块BI-RADS分级中的应用价值。方法  收集我院经常规超声诊断为BI-RADS 4类的乳腺肿块患者109例, 共113个肿块。经ABVS及UES校正BI-RADS分级后, 与病理结果对比, 绘制ROC曲线, 比较常规超声、ABVS、UES、ABVS联合UES诊断BI-RADS 4类乳腺肿块的差异。结果  109例患者113个肿块中包含良性78个, 恶性35个, ABVS联合UES校正后的敏感度、特异性、准确性、ROC曲线下面积分别为94.29%、93.59%、93.80%、0.975。结论  ABVS联合UES有助于提高BI-RADS 4类肿块的总体诊断效能。两者联合诊断可以取长补短, 提高诊断率。     

全自动乳腺容积扫描鉴别诊断乳腺肿块的价值

目的 探讨全自动乳腺容积扫描(ABVS)鉴别诊断乳腺肿块的价值.方法 回顾性分析148例乳腺肿块患者共174个病灶的术前ABVS和传统手持探头超声(HHUS)图像特征,将肿块分为良性、可能良性、不能确定、可能恶性和恶性5级,以组织病理学结果为标准,应用受试者工作特性(ROC)曲线评价二者的诊断效果,并对乳腺肿块ABVS冠状面“汇聚征”和“高回声边界”诊断乳腺肿块良恶性的准确性进行评价.结果 ABVS分级诊断乳腺肿块良恶性的ROC曲线下面积(0.927)大于HHUS(0.903)(Z=2.256,P =0.024).ABVS冠状面“汇聚征”诊断乳腺肿块恶性的特异性和阳性预测值均达100％,阴性预测值为0;“高回声边界”诊断乳腺肿块良性的特异性和阴性预测值分别为88.89％和94.51％.结论 ABVS具有较高的临床应用价值,其冠状面乳腺肿块“汇聚征”和“高回声边界”对乳腺肿块良恶性的鉴别诊断具有较高的特异性.     

超声自动乳腺全容积扫查对乳腺肿块诊断额外临床价值的研究

目的探讨超声自动乳腺全容积扫查(ABVS)在乳腺肿块诊断中对比手动超声是否具有额外的临床价值。方法对124例行乳腺肿块切除的患者,行手动超声和ABVS检查,比较ABVS是否较手动超声多发现新的肿块,以及ABVS是否在冠状面有特殊发现并据此对BI-RADS分级校正。结果 124例患者手动超声发现166个肿块,其中恶性肿块50个,良性肿块116个。ABVS较手动超声多发现8个肿块,其中恶性肿块4个,良性肿块4个。ABVS冠状面"汇聚征","火山口征","太阳征"对乳腺肿块良恶性的鉴别诊断的灵敏度为37.0%、特异度为92.5%,乳腺肿块经ABVS扫查,BI-RADS分类校正前后,ROC曲线下面积分别为0.89和0.93,两组比较差异无统计学意义(P0.05)。结论 ABVS在鉴别诊断乳腺肿块良恶性的临床价值上,较手动超声多的有限;但其连续的不间断的自动扫查,有助于发现手动超声忽略的微小病灶。     

MRI乳腺影像报告及数据系统在乳腺疾病诊断中的应用研究

目的:探讨MRI乳腺影像报告及数据系统(BI-RADS)在乳腺病变诊断中的应用价值。方法:对经手术及病理证实的72例乳腺癌患者和52例乳腺良性病变患者,行乳腺MRI检查,在常规定位和校正扫描后,行横断面脂肪抑制的短时反转恢复(STIR)、横断面快速自旋回波(FSE)T1WI、双侧矢状位FSE-T2WI加脂肪抑制、乳腺动态对比增强(DCE)成像这4个序列的扫描。采用受试者工作特征(ROC)曲线对MRI BI-RADS分类的诊断效能进行分析,并获取诊断阈值。结果:乳腺MRI BI-RADS分类对病灶的诊断灵敏度、特异度、准确率分别为91.0%、96.2%、93.2%。结论:MRI BI-RADS分类是诊断及鉴别乳腺良、恶性肿瘤有效的影像学检测方法,可为临床实际应用提供相对客观、规范的标准,减少了诊断主观性,便于医师间的交流、研究。     

乳腺局部结构扭曲病变的X线与自动乳腺全容积成像对比研究

目的 探讨自动乳腺全容积成像技术(ABVS)对乳腺全视野数字化乳腺X线摄影(FFDM)表现为局部结构扭曲病变的诊断价值.方法 应用ABVS检查,回顾性分析FFDM显示为局部结构扭曲并经病理证实的77例乳腺病变,参照乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)进行评估分类,分析FFDM、ABVS对乳腺局部结构扭曲病变的诊断效...     

自动乳腺全容积成像技术及常规超声检查鉴别诊断乳腺影像报告和数据系统4类病灶良恶性的价值比较

目的比较自动乳腺全容积成像（ABVS）及常规超声检查鉴别诊断对乳腺影像学报告及数据系统（BI-RADS）4类病灶良恶性的价值。 方法选择2014年1至12月杭州市第一人民医院收治的经手术或穿刺活检病理证实的乳腺疾病患者217例共239个病灶。入选病灶常规超声检查和ABVS检查均评为BI-RADS 4类。绘制常规超声检查、ABVS鉴别诊断BI-RADS 4类乳腺病灶良恶性的操作者工作特征（ROC）曲线,计算常规超声检查、ABVS鉴别诊断BI-RADS 4类乳腺病灶良恶性的敏感度、特异度、准确性及曲线下面积。 结果217例患者239个病灶中良性病灶154个,交界性病灶2个,恶性病灶83个;常规超声检查鉴别诊断BI-RADS 4类乳腺病灶良恶性的敏感度、特异度、准确性和曲线下面积分别为91.80%、80.20%、84.10%和0.833;ABVS鉴别诊断BI-RADS 4类乳腺病灶良恶性的敏感度、特异度、准确性和曲线下面积分别为96.10%、84.30%、89.30%和0.952。 结论ABVS较常规超声检查能够提高鉴别诊断BI-RADS 4类乳腺病灶良恶性的敏感度、特异度、准确性,能更好检出早期或者不典型乳腺癌,可作为一种无创和可靠的方法对常规超声检查做一补充。     

S-DetectTM分类技术诊断BI-RADS 4类乳腺肿块

目的 观察S-Detect^TM分类技术鉴别诊断BI-RADS 4类乳腺良恶性肿块的价值。方法 对94例经二维超声诊断为BI-RADS 4类乳腺肿块患者（共104个肿块）行S-Detect^TM分类技术检查，以手术或穿刺活检病理结果作为金标准，评价S-Detect^TM分类技术、BI-RADS分类及二者联合应用诊断乳腺BI-RADS 4类良恶性肿块的价值。结果 104个乳腺肿块，经病理确诊为良性41个、恶性63个。S-Detect^TM分类技术诊断乳腺BI-RADS 4a类乳腺肿块的敏感度（SE）66.67%，特异度（SP）89.29%、阳性预测值（PPV）57.14%、阴性预测值（NPV）92.59%；对乳腺BI-RADS 4b类肿块分别为90.91%、60.00%、88.24%及66.67%；对乳腺BI-RADS 4c类肿块分别为95.83%、66.67%、95.83%及66.67%。S-Detect^TM分类技术联合BI-RADS分类诊断乳腺肿块的SE、SP、准确率明显均高于单独运用（P均<0.05）。结论 S-Detect^TM分类技术判断乳腺BI-RADS 4a类良性肿块、BI-RADS 4b类及BI-RADS 4c类恶性肿块均有较高价值。S-Detect^TM分类技术联合BI-RADS分类可明显提高鉴别BI-RADS 4类乳腺良恶性肿块的效能。     

自动乳腺全容积成像与声触诊组织成像量化对乳腺良恶性病变的鉴别诊断价值

目的:探讨自动乳腺全容积成像(ABVS)与声触诊组织成像量化(VTIQ)技术对乳腺良恶性病变的鉴别诊断价值.方法:选取2018年8月至2019年7月上海市宝山区仁和医院收治的女性乳腺疾病患者200例,共260个肿块,均进行ABVS及VTIQ检测.以手术或穿刺活检病理结果为金标准,对比2种方法及2种方法联合在乳腺良恶性病...     

常规超声与S-Detect技术在乳腺病灶良恶性鉴别诊断中的效能比较

目的探讨常规超声与S-Detect技术在乳腺病灶良恶性鉴别诊断中的效能比较。 方法选取2018年6月至7月在中国医科大学附属第一医院经手术病理证实的367例乳腺病灶患者，共468个病灶。所有病灶分别由3名不同年资（1、4、7年）乳腺超声医师进行二维超声成像（静态图像及动态图像）的两次乳腺超声影像报告与数据系统（BI-RADS）分类以及计算机S-Detect分类，通过绘制不同BI-RADS分类诊断组的ROC曲线，确定最佳诊断界值，以进行各组BI-RADS分类的良恶性统计，以病理结果为"金标准"，应用诊断试验四格表分别计算不同BI-RADS分类诊断组及S-Detect分类组对乳腺病灶良恶性诊断的敏感度、特异度、准确性、阳性预测值及阴性预测值，采用χ²检验分别将各BI-RADS分类组诊断效能与S-Detect分类组进行比较。绘制各组的ROC曲线，应用Z检验分别将各BI-RADS分类组ROC曲线下面积与S-Detect分类组进行比较。 结果468个乳腺病灶术后病理诊断良性313个，恶性155个。通过绘制不同BI-RADS分类诊断组的ROC曲线，确定最佳诊断界值为BI-RADS 4a类。S-Detect分类诊断敏感度93.5%明显高于低年资医师静态图像BI-RADS分类诊断69.0%及低年资医师动态录像BI-RADS分类诊断72.3%，差异有统计学意义（χ²=30.627、24.785，P均<0.001），S-Detect分类诊断特异度83.7%，明显低于中年资医师动态图像BI-RADS分类诊断92.0%，差异有统计学意义（χ²=10.124，P=0.001），其余各诊断效能差异均无统计学意义（P均>0.05）。S-Detect分类诊断曲线下面积0.917高于低年资医师两次（静态图像及动态图像）BI-RADS分类0.790、0.803，差异均有统计学意义（Z=5.271、4.693，P均<0.0001）；S-Detect分类诊断曲线下面积与中年资医师静态BI-RADS分类0.917比较，差异无统计学意义（P>0.05），低于中年资医师动态BI-RADS分类0.941，差异有统计学意义（Z=4.327，P<0.0001）；S-Detect分类诊断曲线下面积均低于高年资医师两次BI-RADS分类0.946、0.959，差异均有统计学意义（Z=4.225、5.477，P均<0.0001）。 结论S-Detect分类技术可以达到中年资医师静态图像BI-RADS分类的诊断水平，但低于其动态图像的诊断水平。     

常规超声检查联合声触诊组织成像技术鉴别诊断乳腺良恶性病变的价值

目的采用乳腺影像报告与数据系统（BI-RADS）分类诊断标准,探讨常规超声检查联合声触诊组织成像（VTI）技术鉴别诊断乳腺良恶性病变的价值。 方法对2013年1月至2014年10月同济大学附属第十人民医院经手术病理证实的389例乳腺肿瘤患者395个病灶,术前行常规超声检查及VTI检查,VTI模式下对乳腺良恶性病变进行分级,记录乳腺病灶边界是否清晰进行,并分别采用常规超声检查、常规超声检查联合VTI技术对乳腺良恶性病变进行BI-RADS分类。采用χ²检验比较乳腺良恶性病变VTI分级、VTI模式下病灶边界情况差异。以手术病理结果作为金标准,计算常规超声检查、常规超声检查联合VTI技术鉴别诊断乳腺良恶性病变的敏感度、特异度、准确性,并采用McNemar?s test进行比较。 结果本组395个乳腺病灶中,282个（71.4%）为乳腺良性病变,113个（28.6%）为乳腺恶性病变。75.5%（213/282）的乳腺良性病变为VTI分级Ⅱ~Ⅲ级,83.2%（94/113）的乳腺恶性病变为VTI分级Ⅳ~Ⅴ级。乳腺良恶性病变VTI模式下分级差异有统计学意义（χ²=114.759,P<0.01）。77.7%（219/282）的乳腺良性病变VTI模式下肿块边界不清晰,78.8%（89/113）的乳腺恶性病变VTI模式下肿块边界多清晰。乳腺良恶性病变VTI模式下病灶边界情况差异有统计学意义（χ²=108.480,P<0.01）。常规超声检查鉴别诊断乳腺良恶性病变的敏感度为97.3%,特异度为54.2%,准确性为66.6%;常规超声检查联合VTI技术鉴别诊断乳腺良恶性病变的敏感度为98.2%,特异度为84.4%,准确性为88.4%。常规超声联合VTI技术鉴别诊断乳腺良恶性病变的特异度、准确性均高于常规超声检查鉴别诊断乳腺良恶性病变的特异度、准确性,且差异均有统计学意义（χ²=79.425、67.549,P均<0.01）;但敏感度差异无统计学意义（χ²=11.974,P>0.05）。 结论常规超声检查联合VTI技术能够提高乳腺良恶性病变鉴别诊断的特异度和准确性。     

ABVS与MRI诊断乳腺肿块的临床价值比较

目的:比较自动乳腺全容积扫描(ABVS)与增强磁共振成像(MRI)诊断乳腺肿块的价值。方法:选取2018年1月-2019年6月本院收治的120例(164个病灶)乳腺肿块患者,均采用ABVS与MRI进行检查。比较两种方法诊断乳腺肿块的价值。结果:164个病灶中乳腺癌74个,良性肿块90个。ABVS汇聚征诊断乳腺癌的灵敏度为68.92%、特异度为83.33%、准确度为76.83%。ABVS正确诊断出了68个乳腺癌,漏诊6个、误诊9个。增强MRI正确诊断出了70个乳腺癌,漏诊4个、误诊5个。ABVS联合增强MRI正确诊断出了71个乳腺癌,漏诊3个、误诊3个。ABVS、增强MRI和二者联合诊断乳腺癌的灵敏度比较无统计学差异(P>0.05);二者联合诊断乳腺癌的特异度明显高于ABVS,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:ABVS和增强MRI对乳腺肿块的诊断价值均较高,二者联合可提高对乳腺肿块的诊断特异性。     

多模态超声联合人工智能S-Detect技术校正BI-RADS分类对乳腺肿块的诊断价值

目的探讨多模态超声联合人工智能S-Detect技术校正乳腺影像报告与数据系统（BI-RADS）分类对诊断乳腺肿块良恶性的价值。 方法本研究首先采用常规超声、超微血流成像技术及应变弹性成像技术,将2021年7月至12月安徽医科大学第二附属医院收集的连续130例乳腺肿块病例作为训练集进行超声检查,超微血流成像及弹性成像结果分别以血管指数（VI）、弹性应变率（SR）值表示,以病理结果为金标准得出良恶性肿块VI值、SR值的截断值;然后以2022年1月至5月连续110例乳腺肿块作为验证集联合人工智能S-Detect技术,采用常规超声进行BI-RADS分级诊断,再以超微血管成像技术、应变弹性成像技术及S-Detect技术评估结果校正BI-RADS分级,以病理结果为金标准绘制受试者操作特征（ROC）曲线,采用Z检验比较不同诊断方法（常规超声+S-Detect+VI值+ SR值联合诊断以及各方法独立诊断）ROC曲线下面积的差异,计算不同诊断方法的敏感度、特异度、准确性、阳性预测值和阴性预测值。 结果训练集130例乳腺肿块中恶性70例、良性60例,VI值及SR值良恶性截断值分别为4.05、2.59。验证集110例乳腺肿块中恶性63例、良性47例,常规超声、S-Detect、VI值、SR值及四者联合诊断乳腺肿块良恶性的ROC曲线下面积分别为0.936、0.588、0.827、0.802、0.785,联合诊断的效能优于单独应用各独立模块,差异具有统计学意义（Z=6.074,P＜0.001;Z=2.668,P=0.008;Z=3.084,P=0.002;Z=3.293,P=0.001）,联合诊断的敏感度为98.4%、特异度为87.2%、准确性为93.6%、阳性预测值为91.2%、阴性预测值为97.6%。根据2013版美国放射学会BI-RADS≥4类肿块应行穿刺活检,穿刺活检率由87.3%（96/110）降至61.8%（68/110）,并校正4例被错判为良性的恶性病例（非特殊类型的浸润性乳腺癌3例,导管内原位癌1例）,校正32例错判为恶性的良性病例（腺病17例、腺病伴纤维腺瘤14例、叶状肿瘤1例）。 结论多模态超声联合人工智能S-Detect技术校正BI-RADS分类可提升乳腺肿块良恶性的诊断效能,减少不必要的穿刺活检、提高乳腺恶性肿块的检出率。     

超声BI—RADS分级标准指导判断乳腺肿块良恶性的价值

目的：探讨超声乳腺影像报告和数据系统（Breastimagingreportinganddatasystem,BI—RADS）分级诊断标准在乳腺肿块良恶性鉴别中的应用价值。方法：选取行乳腺彩色多普勒超声检查的患者93例（共121个乳腺肿块）。采用BI—RADS分级诊断标准对乳腺肿块进行分级,根据超声表现对肿块做出良恶性的判断。比较良恶性肿块超声图像的差异并分析BI—RADS分级诊断标准对肿块良恶性鉴别的性能。结果：乳腺恶性肿块形态不规则,边界不清晰、内部呈低回声、周围组织不完整、血供丰富以及有腋下淋巴结肿大,与乳腺良性肿块相比,差异具有统计学意义（P〈0．05）。除BI—RADS分级诊断标准中4B级肿块的阳性预测值稍低外（50％）,其余级别乳腺肿块对良恶性鉴别的敏感度、特异度、阳性预测值及阴性预测值均较好（66．67％。100％）。特别是1、2、3级及5级的肿块,其良恶性判断结果与病理结果完全一致。结论：乳腺恶性肿块形态不规则,边界不清晰、内部呈低回声、周围组织不完整、血供丰富以及有腋下淋巴结肿大。超声BI—RADS分级诊断标准具有较好的鉴别乳腺肿块良恶性的能力。     

自动乳腺全容积成像技术对乳腺肿块大小的评估

目的评价自动乳腺全容积成像技术（ABVS）测量乳腺肿块大小的准确性。 方法选取2012年2月至2014年12月在温州医科大学附属东阳市人民医院行常规超声及ABVS检查,并经乳腺外科手术获得最终病理诊断的59例患者62个乳腺肿块,比较分析常规超声,ABVS检查及病理检查结果。 结果62个乳腺肿块中恶性肿块21个,良性肿块41个。ABVS测量良性与恶性肿块大小,测量值与病理测量值比较,差异均无统计学意义（Z=1.761、0.262,P =0.078、0.794）。常规超声测量良性肿块大小,测量值与病理测量值比较,差异无统计学意义（Z=1.935,P =0.053）;但常规超声对恶性肿块的测量值明显小于病理测量值,差异具有统计学意义（Z=3.743,P=0.000）。常规超声及ABVS对良性与恶性肿块的测量值均与术后病理测量值呈正相关（r=0.935、0.964,r=0.870、0.964）,但ABVS的相关系数均高于常规超声的相关系数。 结论ABVS较常规超声可准确评估乳腺肿块的大小,尤其对乳腺恶性肿块的测量值更接近病理测量值。