一、乳腺肿块的超声诊断价值（论文文献综述）
李东民[1]（2021）在《不同诊断方法对乳腺肿块早期的诊断与鉴别价值》文中研究表明目的观察不同诊断方法对乳腺肿块早期的诊断与鉴别价值。方法选取2020年5月-2021年5月我院诊治的62例早期乳腺肿块患者为研究对象,均采用常规超声和超声引导下粗针穿刺活检检查,以病理诊断结果为诊断标准,比较常规超声和超声引导下粗针穿刺活检检出率、漏诊和误诊率、诊断效能,并分析良恶性肿瘤超声诊断图像特征。结果超声引导下粗针穿刺活检检出率为93.55%,高于常规超声的80.65%,差异有统计学意义（P<0.05）;超声引导下粗针穿刺活检误诊和漏诊率为6.45%,低于常规超声的19.35%,差异有统计学意义（P<0.05）;超声引导下粗针穿刺活检灵敏度、特异性、阳性预测值、阴性预测值均高于常规超声,差异有统计学意义（P<0.05）;超声诊断良性肿瘤形态规则、边缘光滑、边界回声清晰、内部回声分布均匀、声衰减不明显、侧后声影明显、纵横比例<0.7检出率均高于恶性肿瘤,差异有统计学意义（P<0.05）。结论早期乳腺肿块多数可表现出明显超声征象特征,常规超声与超声引导下粗针穿刺活检对乳腺肿块早期的诊断与鉴别均具有一定价值,但超声引导下粗针穿刺活检可提高乳腺肿块早期的诊断率、灵敏度、特异性。
贠晓娟[2]（2021）在《三维能量彩色多普勒超声用于乳腺肿块良恶性鉴别诊断的价值》文中进行了进一步梳理目的探讨三维能量彩色多普勒超声用于乳腺肿块良恶性鉴别诊断的价值。方法选取120例乳腺肿块患者作为研究对象,对患者实施乳腺钼靶X线检查、常规超声检查、三维能量彩色多普勒超声检查。以穿刺活检病理诊断结果为金标准,比较三种检查方法在乳腺肿块定性诊断中的结果,并比较乳腺癌患者与乳腺良性肿块患者的三维能量彩色多普勒超声参数。结果三维能量彩色多普勒超声检查在乳腺肿块定性诊断中的灵敏度、特异度、准确度、阳性预测值及阴性预测值均高于乳腺钼靶X线、常规超声检查（P<0.05）。在乳腺肿块定性诊断中,乳腺钼靶X线、常规超声诊断结果与穿刺活检病理诊断结果之间呈中度一致（Kappa值=0.579、0.642）,三维能量彩色多普勒超声诊断结果与穿刺活检病理诊断结果之间呈高度一致（Kappa值=0.825）。乳腺癌患者的平均血管形成指数、血流指数、血管形成-血流指数、彩色像素密度均高于乳腺良性肿块患者（P<0.05）。结论三维能量彩色多普勒超声可对乳腺肿块的良恶性进行灵敏、准确地鉴别,还可利用定量参数对乳腺肿块进行鉴别诊断,具有良好的诊断价值。
卢有为[3]（2021）在《超声诊断乳腺肿块微钙化的效果观察及临床价值》文中认为目的:探讨超声诊断技术应用在乳腺肿块微钙化检出的效果及临床价值。方法:2019年1月-2020年1月收治乳腺肿块患者98例,依据病理结果分为良性组62例和恶性组36例。两组均行超声诊断扫描,分析乳腺肿块钙化类型及微钙化特征,并以手术病理结果为金标准,分析超声检出微钙化的敏感性、特异度及诊断准确率,并比较乳腺肿块良性和恶性的超声诊断结果。结果:超声检出微钙化的敏感性为98.67%、特异度为100.0%,准确率为98.98%。良性组微钙化率显着低于恶性组,差异有统计学意义（P<0.05）;良性组粗钙化率、弧形钙化率与恶性组比较,差异无统计学意义（P>0.05）。良性组微钙化簇状率低于恶性组,散点状高于恶性组,差异有统计学意义（P<0.05）。结论:乳腺肿块钙化类型鉴别诊断中可利用超声诊断扫描,具有敏感性及特异度高的特征,可依据钙化类型及微钙化特征作为分析乳腺肿块良性和恶性的参考依据,临床应用价值较高。
张书还[4]（2021）在《基于超声深度学习模型在乳腺BI-RADS 4类病变中预测乳腺癌的价值》文中指出[目 的]以乳腺癌术后病理结果为金标准,以超声图像主观特征和基于不同的深度学习模型及百度大脑开放平台图像处理后的数据为基础,探讨乳腺BI-RADS 4类肿块在不同的深度学习模型、百度大脑开放平台（EasyDL）以及运用列线图建立乳腺超声相关模型预测乳腺癌的价值。[方 法]1回顾性收集2019年01月—2019年12月于昆明医科大学第三附属医院接受乳腺癌切除术女性患者超声图像17231张（2578例）,所有患者经严格筛选后,获得患者的年龄、初潮年龄、一级家族史、术前超声图像、描述性报告和术后病理资料。所有病例经过纳入标准、排除标准及图像预处理后,本研究纳入标准的研究对象为717张乳腺超声肿瘤图像,共计260例患者。2由两名从事乳腺超声诊断≥10年的超声医师独立通过乳腺超声图像的各项特征对良恶性进行分类评估,意见不统一时由1名主任医师最后决定。根据2019年版的《中国抗癌协会乳腺癌诊治指南与规范》对乳腺肿块的评估,本次研究纳入的评估内容包括:肿块的形状、纵横比、边界、边缘、回声模式、病灶后方回声、周围组织和钙化。由计算机随机抽取30名患者,由两位医师对其进行评估,利用Kappa检验对两位医师的一致性进行评价。3建立深度学习模型。选择ResNet18、ResNet34、ResNet50及ResNet101作为本次研究的预训练模型,按照步骤分为以下几步建模:数据准备、数据扩充和增强、数据加载、迁移学习、训练、验证、测试。百度大脑（EasyDL）模型则通过平台训练、验证、测试完成专属模型的构建。4将所有病例的形状、纵横比、边界、边缘、回声模式、病灶后方回声、周围组织和钙化纳入多元Logistic回归分析进行筛选,用R语言把比较有统计学差异的乳腺超声特征纳入并建立单一医师主观评估列线图预测模型。5将所有病例的年龄、初潮年龄、一级家族史纳入多元Logistic回归分析进行筛选,将筛选出来的有统计学意义的临床危险因素,结合上述具有统计学意义的乳腺超声特征建临床危险因素一医师主观评估列线图预测模型。6将深度学习模型对每一张超声图像的真实结果、预测结果及预测概率导出,由两名医师结合预测结果最好的深度学习模型对随机抽取的30张图像进行结局（良性/恶性）预测,联合筛选出的最优医师主观评估模型得出深度学习—医师主观评估联合模型。7为全部8个模型绘制ROC曲线,得出AUC、准确率、精确率、灵敏度、特异度、阴性预测值、阳性预测值、召回率、F1值及Kappa值,绘制校准曲线和DCA曲线分别评价预测模型的预测性能及临床实用性。最后将各模型进行比较。[结 果]1 一般资料:260例（717张乳腺超声图像）因乳腺肿块首诊、超声分类为BI-RADS 4类且有明确病理结果的患者,其中病理结果为良性的患者154例（154/260,59.2%）,恶性的患者106例（106/260,40.8%）,病理结果为良性的患者中BI-RADS 4A、4B及4C类的患者分别有113例、28例、13例,病理结果为恶性的患者中BI-RADS 4A、4B及4C类的患者分别有36例、41例、29例,其中医师判断正确的BI-RADS4A、4B及4C类病变的分别有119例、47例、29例,判断错误的分别有30例、5例、13例;良性患者的病理类型为纤维腺瘤83例、乳腺病（包括硬化性腺病）40例、导管内乳头状瘤18例、急慢性炎伴肉芽肿性小叶性乳腺炎10例、良性叶状肿瘤2例、纤维—肌纤维母细胞来源肿瘤1例,恶性患者的病理类型为浸润性导管癌79例、导管内原位癌24例、黏液癌3例;入组患者平均年龄（45.14±9.80）岁,其中病理结果为良性的患者平均年龄（41.96±8.66）岁,恶性患者平均年龄（49.76±9.56）岁;良性与恶性两组间年龄比较差异有统计学意义（P<0.05）。入组患者初潮平均年龄（13.64±1.72）岁,其中病理结果为良性的患者初潮平均年龄（13.68±1.50）岁,恶性患者初潮平均年龄（13.58±2.00）岁;良性与恶性两组间初潮年龄比较差异无统计学意义（P>0.05）。入组患者中无恶性肿瘤家族史患者共236例（90.8%）,有1位一级恶性肿瘤家族史患者23例（8.8%）,大于1位一级恶性肿瘤家族史患者1例（0.4%）;其中病理结果为良性的患者中无恶性肿瘤家族史患者149例（96.8%）,有1位一级恶性肿瘤家族史患者5例（3.2%）,大于1位一级恶性肿瘤家族史患者0例（0%）;恶性的患者中无恶性肿瘤家族史患者87例（82.1%）,有1位一级恶性肿瘤家族史患者18例（17.0%）,大于1位一级恶性肿瘤家族史患者1例（0.9%）,该患者的母亲、一个姐姐及一个妹妹均患乳腺癌;良性与恶性两组间一级家族史比较差异有统计学意义（P<0.05）。入组患者的临床危险因素中良恶性两组间差异具有统计学意义的指标为患者年龄及一级家族史（P<0.05）。2乳腺超声图像特征差异性比较:入组患者的乳腺超声图像特征中良恶性两组间差异具有统计学意义的指标为形状、纵横比、边界、边缘、内部回声、病灶后方回声及钙化（P<0.05）。3两位医师主观评估一致性检验:两位医师对随机抽取的30位患者的乳腺肿块超声特征主观评估进行一致性检验,结果显示,只有在乳腺肿块“内部回声”是否均匀上不具有一致性,其他指标均具有一致性。其中一致性很好的超声特征为:病灶后方回声;一致性较好的超声特征为:形状,边界,边缘以及钙化;一致性中等的超声特征为周围组织侵犯,纵横比。4建立单一医师主观评估模型和临床危险因素—医师主观评估模型:对构建Logistic多因素回归模型的特征进行筛选,筛选出有统计学意义的超声特征指标为:纵横比、边界、病灶后方回声及钙化（P<0.05）,筛选出有统计学意义的临床危险因素指标为:年龄、一级家族史。通过构建Logistic多因素回归模型,运用R语言建立单一医师主观评估模型和临床危险因素—医师主观评估模型。就两个模型的ROC曲线来看,单一医师主观评估模型的AUC为0.809,灵敏度为81.25%,特异度为92.93%,模型预测准确率82.31%;临床危险因素—医师主观评估模型的AUC为0.845,灵敏度为81.31%,特异度为87.58%,模型预测准确率85.00%,两个模型预测性能均较好,但临床危险因素—医师主观评估模型更具有说服力;就两个模型的校准曲线来看,两个模型均具有较好的预测能力,但单一医师主观评估模型的预测值与观察值有更好的重合性,该预测模型准确率更高。就两个模型的DCA曲线来看,模型的曲线（probility）均高于极值曲线（All与None）,说明两个模型均具有临床应用价值,但临床危险因素—医师主观评估模型的曲线较单一医师主观评估模型更高,体现了更高的临床应用价值。5建立深度学习—医师主观评估联合模型:将ResNet50和临床危险因素—医师主观评估模型联合建立深度学习—医师主观评估联合模型。6比较各模型的预测性能:各深度学习模型ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101、单一医师主观评估模型、临床危险因素—医师主观评估模型、深度学习—医师主观评估联合模型的AUC值分别为:0.748、0.851、0.856及0.767、0.809、0.849、0.90;准确率（%）分别为:76.85、86.19、86.89、78.24、82.31、85.00、90.00;精确率（%）分别为:88.78、92.44、94.39、87.56、73.59、82.08、86.67;灵敏度（%）分别为:75.21、84.79、84.50、77.37、81.25、81.31、92.86;特异度（%）分别为:80.26、88.52、91.12、79.84、85.00、82.93、87.58、87.50;阳性预测值（%）分别为:88.78、92.44、94.39、87.56、73.59、82.08、86.67;阴性预测值（%）分别为:60.91、77.85、76.87、65.80、88.31、87.01、93.33;召回率（%）分别为:75.21、84.79、84.50、77.37、81.80、81.25、81.31、92.86;F1 值（%）分别为:81.43、88.45、89.17、82.15、81.60、77.23、81.69、89.66;Kappa 值分别为:0.512、0.714、0.727、0.546、0.628、0.690、0.800;EasyDL的准确率（%）为82.30,精确率（%）为81.50,灵敏度（%）为78.00,特异度（%）为 85.00,召回率（%）为 81.80,F1 值（%）为 81.60。7深度学习—医师主观评估联合模型的AUC最高（AUC=0.900）,表明该模总体型预测能力最好,其次预测能力较好的是ResNet50（AUC=0.856）;深度学习—医师主观评估联合模型的灵敏度最高（92.86%）,特异度较好（87.50%）,该模型漏诊率最低;ResNet50的特异度最高（91.12%）,灵敏度中等（84.50%）,该模型误诊率最低;深度学习—医师主观评估联合模型的在所有模型中准确率最高（90.00%）;列线图模型中准确率最高的是临床危险因素—医师主观评估模型（85.00%）;深度学习模型中准确率最高的是ResNet50（86.89%）。ResNet 50的阳性预测值最高（94.39%）,该模型正确预测恶性病例的效能最高;深度学习—医师主观评估联合模型的阴性预测值最高（93.33%）,该模型正确预测良性病例的效能最高。ResNet 50的精确率最高（94.39%）,该模型在所有预测结果中正确预测良恶性病变效能最好。深度学习—医师主观评估联合模型的召回率最高（92.86%）,该模型在实际预测结果中正确预测良恶性病变效能最好。深度学习一医师主观评估联合模型的F1值和Kappa值最高（89.66%,0.800）,该模型预测分类的精度最好。百度大脑（EasyDL）的每组数据就总体而言没有最差的指标,基本达到了深度学习模型的要求。[结 论]1相较于医师主观评估模型及临床危险因素—医师主观评估模型,基于超声深度学习模型在乳腺BI-RADS 4类病变中对乳腺癌的预测有一定价值,可以提高乳腺癌预测的灵敏度,并作为常规乳腺超声筛查的有效补充,有一定的临床应用价值。2列线图相较于传统Logistic回归分析方程具有更强的可读性,在对结局进行预测时体现了较好的预测效能。3虽然本次研究针对深度学习的数据量在理论上应该更多,但是在数据量较少的情况下也获得了较高的准确率,若继续提高数据量,则模型的预测效能还将有更好地体现,证明ResNet深度学习模型适用于超声图像进行图像分类的应用。4百度大脑（EasyDL）平台针对图像分类目前具有非常完善的功能,在本次研究中数据量较少且平台免费的配置环境下,可以获得与ResNet相媲美的准确率,证明EasyDL可以为基层地区、初级学习者或零AI基础的需求者提供可靠的AI平台,可以满足不同需求的人个性化自主制定自己的AI模型。5虽然人工智能是目前医学研究中的热点和焦点,但是在AI的研究和应用中,人在其中的地位是不可替代的,应该辩证的看待人工智能与临床实践的关系,这样才能更好的将未来掌握在人类自己手中。
赵枫,肖际东,文欢,贺芳[5]（2021）在《计算机辅助诊断技术可提高肿块最大径≤10mm早期乳腺癌的超声诊断》文中研究表明目的探讨计算机辅助诊断在早期乳腺癌诊断中的价值。方法对120枚病理证实的最大径≤20 mm乳腺肿块（乳腺癌结节50枚,良性结节70枚）超声图像进行回顾性分析,根据肿块大小分为最大径≤10 mm组（56枚）、最大径11～20 mm组（64枚）两组,由2名超声医师参照BI-RADS-US分类予以诊断,结合计算机超声辅助诊断结果后再次诊断,以病理结果为金标准,对比分析计算机辅助诊断在超声诊断早期乳腺癌中的作用。结果乳腺肿块最大径≤10 mm组中,应用普通超声对早期乳腺癌的敏感性、特异性和准确性分别为62.5%、59.4%、60.7%,操作性曲线下面积（AUC）为0.61。结合计算机辅助诊断技术结果为79.2%、81.3%、80.4%;AUC为0.80。对于最大径11～20 mm组,常规超声的敏感性、特异性和准确性分别为69.2%、68.4%、68.8%,ROC曲线AUC为0.69。结合计算机辅助诊断结果为80.8%、81.6%、81.3%;AUC为0.81。计算机辅助诊断后两组不同大小乳腺肿块的敏感性、特异性、准确性及AUC均有提高,乳腺肿块最大径≤10 mm组的准确率及AUC提高尤为显着,差异有统计学意义（P<0.05）。结论计算机辅助诊断技术有助于提高早期乳腺癌的超声诊断效能,尤其是辅助最大径≤10 mm的早期乳腺癌的诊断。
孔岩[6]（2021）在《乳腺良恶性结节超声及剪切波弹性成像参数临床价值的分析》文中指出背景2021年CA发布的全球最新癌症数据显示乳腺癌新发病例（226万例）已超过肺癌（220万例）成为全球第一大癌。临床上早期乳腺癌的治愈率高达90%,但早期癌症多无症状,因此对我国女性乳腺癌的预防和筛查就显得尤为重要。剪切波弹性成像（Shear Wave Elastography,SWE）是基于对病灶组织和周围正常组织的硬度评价,可以定量判断病变硬度,近年来的研究表明SWE可以有效提高乳腺结节的超声诊断准确率、降低手术（或穿刺）活检率,是可选的优秀检查方法。目的对剪切波弹性成像各项指标（Emax、Emean、Eratio）的诊断效能进行优选排序。探究剪切波弹性成像参数和二维超声各项指标与乳腺结节部分病理特征及恶性结节分子分型关系。方法以2016年至2020年于新乡医学院第一附属医院就诊同时行超声检查和手术治疗的200例乳腺结节患者（良性、恶性各100例）为研究对象,对其二维超声、剪切波弹性成像和结节病理结果（包含免疫组化结果）进行整理和分析。结果1、恶性结节组患者的年龄、结节最大直径和SWE参数均显着高于良性结节组,差异有统计学意义（P<0.05）。同时恶性结节存在有更高比例的边缘模糊、形态不规则、存在点状钙化情况,差异有统计学意义（P<0.05）。2、根据Emax、Emean、Eratio三个SWE参数绘制ROC曲线,Emax AUC=0.989,灵敏度=98.0%,特异度=98.0%;Emean AUC=0.967,灵敏度=88.0%,特异度=96.0%;Eratio AUC=0.968,灵敏度=90.0%,特异度=99.0%。以Emax的曲线下面积最大,提示其预测效果最好。3、ER阴性患者的Eratio值大于ER阳性者,ER阴性患者有更高的比例的人存在点状钙化和淋巴转移,差异有统计学意义（P<0.05）。PR阳性患者有更高的比例的人结节形态不规则、存在点状钙化和淋巴转移,差异有统计学意义（P<0.05）。Her-2阳性患者的结节最大直径和Eratio值大于Her-2阴性患者,Her-2阳性患者有更高的比例的人存在点状钙化,差异有统计学意义（P<0.05）。Ki-67高表达患者的结节最大直径值大于Ki-67低表达者,Ki-67高表达患者有更高的比例的人存在点状钙化,差异有统计学意义（P<0.05）。Luminal A-like型、Luminal B-like型、Her-2阳性（HR阳性）型、Her-2阳性（HR阴性）型、Basal-like型,五型结节的直径、Emax、Eratio差异有统计学意义（P<0.05）,Emean差异没有统计学意义（P=0.511）。结论剪切波弹性成像参数在鉴别乳腺良恶性结节方面有较好的准确性,以Emax值诊断效能较好,参数Emax同恶性结节分子分型相关。该研究为乳腺癌的超声诊断及预后提供一些初步的参考。
张燕,程天鹏,邱少辉[7]（2020）在《超声BI-RADS分类在鉴别乳腺肿块性质中的价值分析》文中指出目的探讨超声乳腺影像报告和数据系统（BI-RADS）分级对乳腺肿块的鉴别诊断价值。方法回顾性分析2015年6月～2017年6月景德镇市第一人民医院收治的628例乳腺肿块患者的临床资料,参照超声BI-RADS标准对患者进行病灶分级,选取100例BI-RADS分级≥3级的患者作为研究对象,以病理诊断结果为金标准,记录100例患者病灶中的良恶性比例,分析超声BI-RADS在BI-RADS分级≥3级患者中的诊断价值及超声BIRADS的误诊情况,比较良性及恶性肿块的超声图像特征。结果超声BI-RADS分级<4级患者的灵敏度、特异度及准确度分别为0.00%、100.00%、100.00%;超声BI-RADS分级>4级患者的灵敏度、特异度及准确度分别为100.00%、0.00%、100.00%;超声BI-RADS分级为4级患者的灵敏度、特异度、准确度分别为100.00%、72.00%、76.67%。在100个病灶中,超声诊断为恶性,而病理结果诊断为良性的病灶为导管内乳头状瘤、腺病和纤维腺瘤。恶性肿块内部回声低、血供丰富、腋下淋巴结肿大占比高于良性肿块,形态规则、边界清晰、组织完整占比低于良性肿块,差异有统计学意义（P<0.05）。结论超声BI-RADS分级对乳腺肿块有较高的鉴别诊断价值,良性及恶性肿块超声表现差异较大,可为制定治疗方案提供有效指导,减少误诊,值得临床推广应用。
周月红,沈张颖[8]（2020）在《超声引导下粗针穿刺在乳腺肿块中的应用价值分析》文中研究指明目的分析超声引导下粗针穿刺在乳腺肿块中的应用价值。方法回顾性分析2018年6月至2019年12月本院收治的76例行超声引导下穿刺活检术（US-CNB）的乳腺肿块患者的病例资料,分别将US-CNB检查结果与超声诊断和手术组织病理检查结果进行对比。结果超声诊断乳腺肿块良性40例,恶性36例,术后病理检查诊断乳腺肿块良性41例,恶性35例。US-CNB穿刺成功率为100%,所有患者穿刺后均未出现出血、气胸、感染等并发症。US-CNB检查误诊率为7.32%低于超声诊断误诊率26.83%（χ2=5.513,P=0.019）。US-CNB诊出乳腺肿块良性39例,恶性37例。US-CNB诊断乳腺肿块的敏感性、特异性、准确率、阳性预测值和阴性预测值均高于超声诊断（P<0.05）。结论 USCNB相比常规超声检查能够提高乳腺肿块良恶性病变的诊断准确率,值得临床推广。
许导靖[9]（2020）在《ABVS与VTQ技术对乳腺良恶性病灶的诊断应用研究》文中认为目的:探讨自动乳腺全容积成像（automated breast volume scanning,ABVS）和声触诊组织量化（Virtual touch tissue quantification,VTQ）技术在鉴别诊断乳腺良恶性病灶中的应用价值。方法:选取2019年10月至2020年6月期间就诊于我院的136位病人共164个乳腺肿块,所有乳腺肿块均经手术或活检后病理证实。使用配备有ABVS成像系统及频率为4MHz～9MHz的9L4高频探头和声触诊量化技术软件的西门子公司ACOUSON S2000超声仪器;获得所有肿块的常规超声图像、ABVS冠状面图像以及VTQ剪切波速度值（shear wave velocity,SWV）,以病理结果为金标准,分析常规超声、ABVS、VTQ技术及ABVS联合VTQ技术等检查方法诊断乳腺肿块良恶性的灵敏度、特异度、准确度、阳性预测值和阴性预测值,分别构建各检查方法的受试者操作特征曲线（receiver operator characteristic curve,ROC）,获取VTQ技术SWV的最佳诊断界值,并获取各检查方法曲线下面积（area under the curve,AUC）,以对比分析各检查方法对乳腺肿块的诊断价值。结果:1.164个乳腺肿块,病理结果为恶性的有75个,病理结果为良性的有89个。2.常规超声诊断乳腺肿块良恶性的灵敏度、特异度、准确度、阳性预测值及阴性预测值分别为64%,89.89%,78.05%,84.21%,74.77%,AUC为0.769。3.ABVS诊断乳腺肿块良恶性的灵敏度、特异度、准确度、阳性预测值及阴性预测值分别为73.33%,95.51%,85.37%,93.22%,80.95%,AUC为0.844。4.良恶性肿块VTQ技术SWV均值分别为2.55±1.31m/s、6.07±2.68 m/s,两者间差异有统计学意义（P<0.05）。将所有肿块的SWV值构建ROC曲线,当约登指数达到最大0.6526时,对应的截断点为3.76 m/s,95%CI为0.784-0.900,即VTQ技术SWV诊断界值取3.76 m/s时,对乳腺肿块良恶性的诊断效能最佳,其诊断灵敏度、特异度、准确度、阳性预测值、阴性预测值分别72%,93.26%,83.54%,90%,79.81%,AUC为0.826。5.ABVS与VTQ技术联合应用诊断乳腺肿块良恶性的敏感度、特异度、准确率、阳性预测值、阴性预测值分别为90.67%,89.89%,90.24%,88.31%,91.95%,AUC为0.903。6.不同检查方法诊断效能比较:ABVS和VTQ技术联合诊断灵敏度与准确度显着高于常规超声,差异具有统计学意义（P<0.05）;ABVS和VTQ技术联合诊断灵敏度显着高于ABVS、VTQ单独应用,差异具有统计学意义（P<0.05）;ABVS诊断特异性最高,但差异无统计学意义（P>0.05）。ABVS和VTQ技术联合诊断曲线下面积显着大于常规超声、ABVS、VTQ,差异均具有统计学意义（P<0.05）,ABVS曲线下面积显着大于常规超声,差异具有统计学意义（P<0.05）。结论:1.ABVS与VTQ技术与常规超声相比对乳腺肿块均具有较高的诊断价值。ABVS冠状面高特异性表现为乳腺癌的诊断提供了更多参考依据。VTQ技术SWV值在乳腺良恶性肿块间存在显着差异,当SWV诊断界值取3.76 m/s时,对乳腺肿块良恶性诊断效能最佳。2.ABVS与VTQ两者联合应用时可提高诊断灵敏度与准确度,联合应用价值高于常规超声、ABVS、VTQ单独应用。
胡志华[10]（2020）在《高频二维超声联合彩色多普勒超声及超声弹性成像对提高乳腺肿块中恶性肿瘤早期诊断率的影响分析》文中认为目的:研究分析高频二维超声联合彩色多普勒超声及超声弹性成像对提高乳腺肿块中恶性肿瘤早期诊断率的影响分析。方法:随机抽选本院2017年7月至2019年6月期间收治的乳腺肿块患者共80例设为研究对象开展对比性研究,患者入院后均依次接受高频二维超声、彩色多普勒超声及超声弹性成像检查,收集、分析不同诊断模式结果及影像学诊断特征后,以病理检查结果为标准,对比不同联合诊断方式对乳腺肿块中恶性肿瘤的早期诊断效果及影响。结果:相较高频二维超声联合彩色多普勒超声诊断,高频二维超声、彩色多普勒超声联合超声弹性成像诊断可通过在二维超声成像基础上结合乳腺肿块血流信号表现及弹性成像评分结果实现对患者乳腺恶性肿块病情的有效诊断,检出率明显提高（P<0.05）。结论:乳腺恶性肿瘤临床诊断中可通过高频二维超声联合彩色多普勒超声及超声弹性成像诊断,实现对患者乳腺肿块的探查和良恶性的有效辩证,提升乳腺恶性肿瘤临床检出率,诊断效果显着。
二、乳腺肿块的超声诊断价值（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、乳腺肿块的超声诊断价值（论文提纲范文）
（1）不同诊断方法对乳腺肿块早期的诊断与鉴别价值（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 1.1 一般资料 |
| 1.2 纳入及排除标准 |
| 1.3 方法 |
| 1.4 观察指标 |
| 1.5 统计学方法 |
| 2 结果 |
| 2.1 不同检查方法阳性检出率比较 |
| 2.2 不同检查方法漏诊和误诊率比较 |
| 2.3 不同检查方法诊断效能比较 |
| 2.4 良恶性肿瘤超声诊断图像特征比较 |
| 3 讨论 |
（2）三维能量彩色多普勒超声用于乳腺肿块良恶性鉴别诊断的价值（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 1.1 一般资料 |
| 1.2 方法 |
| 1.3 观察指标 |
| 1.4 统计学方法 |
| 2 结果 |
| 2.1 乳腺肿块定性诊断结果分析 |
| 2.2 三种检查方法诊断结果与穿刺活检病理诊断结果之间的一致性分析 |
| 2.3 乳腺癌患者与乳腺良性肿块患者的三维能量彩色多普勒血流参数比较 |
| 3 讨论 |
（3）超声诊断乳腺肿块微钙化的效果观察及临床价值（论文提纲范文）
| 资料与方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
（4）基于超声深度学习模型在乳腺BI-RADS 4类病变中预测乳腺癌的价值（论文提纲范文）
| 缩略词表 |
| 中文摘要 |
| abstract |
| 前言 |
| 材料与方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 综述 人工智能联合超声在乳腺癌中的应用现状分析 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间获得的学术成果 |
| 致谢 |
（5）计算机辅助诊断技术可提高肿块最大径≤10mm早期乳腺癌的超声诊断（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 1.1 一般资料 |
| 1.2 常规超声扫查 |
| 1.3 S-detect技术分析 |
| 1.4 影像评估 |
| 1.5 统计学分析 |
| 2 结果 |
| 2.1 乳腺肿块病理结果 |
| 2.2 乳腺肿块超声表现 |
| 2.3 计算机辅助诊断在辅助前后两次诊断的效能差异分析 |
| 3 讨论 |
（6）乳腺良恶性结节超声及剪切波弹性成像参数临床价值的分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 前言 |
| 材料与方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 综述 超声技术在乳腺肿块诊断中的研究进展 |
| 参考文献 |
| 附录 中英文缩略词对照表 |
| 攻读学位期间发表文章情况 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（7）超声BI-RADS分类在鉴别乳腺肿块性质中的价值分析（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 1.1 一般资料 |
| 1.2 纳入与排除标准 |
| 1.3 方法 |
| 1.4 观察指标及评价标准 |
| 1.5 统计学方法 |
| 2 结果 |
| 2.1 超声BI-RADS分级与病理结果的比较 |
| 2.2 超声BI-RADS的误诊情况 |
| 2.3 良性及恶性肿块超声图像特征的比较 |
| 3 讨论 |
（8）超声引导下粗针穿刺在乳腺肿块中的应用价值分析（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 1.1 一般资料： |
| 1.2 方法： |
| 1.3 观察指标： |
| 1.4 统计学分析： |
| 2 结果 |
| 2.1 超声、US-CNB与术后病理检查的诊断结果对比： |
| 2.2 US-CNB与术后病理检查的诊断结果对比： |
| 2.3 超声、US-CN诊断乳腺肿块的误诊率的比较： |
| 2.4 超声、US-CNB对乳腺肿块的诊断价值比较： |
| 3 讨论 |
（9）ABVS与VTQ技术对乳腺良恶性病灶的诊断应用研究（论文提纲范文）
| 中英文缩略词对照表 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 前言 |
| 材料(资料、内容)与方法 |
| 1.研究对象 |
| 2.研究方法 |
| 2.1 仪器和操作方法 |
| 2.2 图像评价分析及良恶性判断标准 |
| 3.统计学方法 |
| 结果 |
| 1.病理检查结果 |
| 2.超声检查结果 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 综述 自动乳腺全容积成像在乳腺疾病诊断中的应用进展 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
| 致谢 |
（10）高频二维超声联合彩色多普勒超声及超声弹性成像对提高乳腺肿块中恶性肿瘤早期诊断率的影响分析（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 1.1 一般资料 |
| 1.2 方法 |
| 1.3 观察指标 |
| 1.4 统计学方法 |
| 2 结果 |
| 3 讨论 |
四、乳腺肿块的超声诊断价值（论文参考文献）
- [1]不同诊断方法对乳腺肿块早期的诊断与鉴别价值[J]. 李东民. 医学信息, 2021(24)
- [2]三维能量彩色多普勒超声用于乳腺肿块良恶性鉴别诊断的价值[J]. 贠晓娟. 临床医学研究与实践, 2021(31)
- [3]超声诊断乳腺肿块微钙化的效果观察及临床价值[J]. 卢有为. 中国社区医师, 2021(27)
- [4]基于超声深度学习模型在乳腺BI-RADS 4类病变中预测乳腺癌的价值[D]. 张书还. 昆明医科大学, 2021(01)
- [5]计算机辅助诊断技术可提高肿块最大径≤10mm早期乳腺癌的超声诊断[J]. 赵枫,肖际东,文欢,贺芳. 分子影像学杂志, 2021(02)
- [6]乳腺良恶性结节超声及剪切波弹性成像参数临床价值的分析[D]. 孔岩. 新乡医学院, 2021(01)
- [7]超声BI-RADS分类在鉴别乳腺肿块性质中的价值分析[J]. 张燕,程天鹏,邱少辉. 中国当代医药, 2020(36)
- [8]超声引导下粗针穿刺在乳腺肿块中的应用价值分析[J]. 周月红,沈张颖. 浙江创伤外科, 2020(06)
- [9]ABVS与VTQ技术对乳腺良恶性病灶的诊断应用研究[D]. 许导靖. 皖南医学院, 2020(04)
- [10]高频二维超声联合彩色多普勒超声及超声弹性成像对提高乳腺肿块中恶性肿瘤早期诊断率的影响分析[J]. 胡志华. 现代医用影像学, 2020(06)