分析乳腺疾病自动乳腺全容积成像系统(ABVS)冠状面成像特征及其诊断价值

来源 :河北医科大学 | 被引量 : 2次 | 上传用户:DZLYSSY
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目的:1探讨自动乳腺全容积成像系统(Automated Breast Volume Scanner,ABVS)对乳腺良恶性病变的冠状面成像特征,并与传统手持超声(Handheld Ultrasonography,HHUS)进行对比。2分析自动乳腺全容积成像系统(ABVS)对不同病理类型的乳腺疾病的冠状面成像特征。3研究自动乳腺全容积成像系统(ABVS)对传统手持超声(HHUS)的补充价值,以及两者联合应用对临床的意义。方法:选取2014年2月至2015年11月在我院就诊的114例乳腺疾病患者,平均年龄50.5±12.4岁(18-80岁),共计118个病灶,最大径0.6-76.0cm。所有患者均经手术组织病理证实。采用Philips IU22彩色多普勒超声诊断仪,配备线阵探头L12-5,行传统手持超声(HHUS)检查,多切面扫查记录病变的位置、大小、超声声像图表现,并做出诊断。采用Siemens Acuson S2000彩色超声仪行自动乳腺全容积成像(ABVS)检查,它配备14L5BV高频线阵探头、万向臂、触摸屏和三维工作站。采集并存储数据,采用盲法,对存储的数据进行回顾性分析,记录病变的位置、大小、超声声像图表现,并做出诊断。与术后组织病理做对比,分析各病理类型乳腺病变的冠状面成像特征。比较乳腺病变良恶性声像图之间的差异,并与传统手持超声(HHUS)进行对比。建立Logistic回归模型,分析冠状面成像特征中恶性病变的危险因素。比较HHUS、ABVS及二者联合应用诊断的灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值及准确度,评价两者联合应用的诊断价值。结果:114例乳腺病变患者,共计118个肿物。根据2012版WHO乳腺肿瘤分类[1],良性组46例共50个病灶,其中纤维腺瘤18例共20个病灶,乳腺炎症7例共7个病灶,乳腺腺病21例共23个病灶;恶性组68例共68个病灶,其中前驱病变及微浸润性癌7例共7个病灶,浸润性乳腺癌61例共61个病灶。乳腺病变良恶性的冠状面成像特征在形态、边界、汇聚征、包膜、粗大钙化、微钙化及病变周围脂肪组织改变的表现上差异具有统计学意义(P<0.05),在纵横比的表现上差异无统计学意义(P>0.05)。乳腺肿物纵横比多小于一,乳腺良性病变多形态规则,边界清,无汇聚征,无病变周围脂肪组织改变,无微钙化,部分有粗大钙化和包膜;而乳腺恶性病变多形态不规则,边界不清,有汇聚征,有病变周围脂肪组织改变,无包膜,无粗大钙化,部分有微钙化。乳腺病变良恶性冠状面成像特征与传统手持超声声像图特征对比:除传统手持超声未对汇聚征进行分析外,ABVS与HHUS在病变周围脂肪组织改变的表现上差异具有统计学意义(P<0.05),在形态、边界、纵横比、包膜、粗大钙化、微钙化的表现上差异无统计学意义(P>0.05)。乳腺病变各病理类型的冠状面成像特征在形态、边界、汇聚征、包膜、粗大钙化、微钙化及病变周围脂肪组织改变的表现上差异具有统计学意义(P<0.05),在纵横比的表现上差异无统计学意义(P>0.05)。以冠状面超声征象的评分为自变量,以病理类型(前驱病变及微浸润性癌、浸润性癌、乳腺腺病、乳腺炎症、纤维腺瘤)为因变量,建立Logistic回归模型,最终进入模型的乳腺恶性病变冠状面成像特征包括:汇聚征、微钙化、病变周围脂肪组织改变(P<0.05)。而形态、边界、纵横比、包膜、粗大钙化则没有进入模型(P>0.05)。118例乳腺病变中,HHUS共诊断正确101例,诊断错误17例:HHUS诊断乳腺病变的灵敏度为94.1%,特异度为74.0%,准确率为85.6%;ABVS共诊断正确102例,诊断错误16例:ABVS诊断乳腺病变的灵敏度为95.6%,特异度为74.0%,准确率为86.4%,除特异度相等外,ABVS均高于HHUS;HHUS+ABVS共诊断正确109例,诊断错误9例,HHUS+ABVS诊断乳腺病变良恶性的灵敏度为98.5%,特异度为84.0%,准确率为92.4%,均高于单独使用HHUS、ABVS。结论:各病理类型的乳腺病变的冠状面成像特征在形态、边界、汇聚征、包膜、粗大钙化、微钙化及病变周围脂肪组织改变的表现上差异具有统计学意义。其中,汇聚征、微钙化、病变周围脂肪组织改变可作为超声评价乳腺恶性病变的危险因素,以ABVS评价病变周围脂肪组织改变优于HHUS。自动乳腺全容积成像系统(ABVS)在乳腺疾病的诊断中具有重要的临床价值,是传统手持超声(HHUS)的重要补充,但仍需进一步的研究验证。
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