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第一部分经典的BI-RADS FFDM分类在乳腺良恶性病变诊断中的应用目的：探讨及评价经典的乳腺影像报告数据系统(Breast Imaging Reporting And Data System, BI-RADS)在乳腺良恶性病变诊断及鉴别诊断中的应用价值。材料和方法：收集本院2012年8月至2013年6月在门诊接受全数字化乳腺摄影检查的586例患者,年龄21-79岁,平均49.57岁。由两至三名具有丰富乳腺疾病诊断经验的影像科医师对乳腺病灶进行归类,图像分析参照经典的BI-RADS分类标准。将BI-RADS分类评估结果与病理结果进行对比,分别计算BI-RADS分类评估结果的准确度、灵敏度、特异度、阳性预测值(PPV)和阴性预测值(NPV),使用SPSS19.0统计软件进行统计学相关分析,采用ROC曲线检验,以p<0.05为差异有统计学意义。结果：(1)根据FFDM表现,586例接受检查患者,评估结果3类219例,4类241例,分别占总数的36.4%,40.1%。(2)586例患者共检出601个病灶,其中良性病灶340个,恶性病灶261个,分别占总数的56.6%,43.4%。(3)与病理结果对照,601个病灶的BI-RADS评估分类与病理结果比较；准确度为82.9%(498/601),灵敏度为92.0%(240/261),特异度75.9%(258/340),阳性预测值为74.5%(240/322),阴性预测值为92.5%(258/279)；ROC曲线下面积为0.871,标准误为0.015,P值为0.000(小于0.05),95%可信区间为(0.842,0.900)。结论：BI-RADS分类标准用于乳腺良恶性病变诊断与鉴别诊断意义重大,比过去简单的良恶性两分级诊断模式更能切实反应病灶的特点,对乳腺病变的定性诊断有较高价值,一定程度上也有利于指导临床制定合适的治疗方案。第二部分全数字化乳腺摄影下BI-RADS分类及其相关影响因素的初步分析目的：探讨及评价年龄,体重,月经状态,口服避孕药物史和乳腺腺体密度对BI-RADS分类的影响程度。材料和方法：收集本院2012年8月至2013年6月在门诊接受全数字化乳腺摄影检查的526例患者,年龄24～78岁,平均48.26岁。由两至三名具有丰富乳腺疾病诊断经验的影像科医师对乳腺病灶进行归类,图像分析参照经典的BI-RADS分类标准,最后将汇总的年龄,体重,月经状态,口服避孕药史,乳腺腺体密度数据信息作为连续变量,使用SPSS19.0统计软件进行统计学相关分析,采用X2检验,以p<0.05为差异有统计学意义。结果：(1)根据FFDM表现,526例接受检查患者,评估结果3类193例,4类218例,分别占总数的36.7%,41.4%。(2)不同BI-RADS分类组与样本年龄信息比较结果为,X2值为31.595,P值为0.000,差异具有统计学意义。(3)不同BI-RADS分类组与样本体重信息比较结果为,X2值为41.251,P值为0.000,差异具有统计学意义。(4)不同BI-RADS分类组与样本月经状态信息比较结果为,X2值为24.077,P值为0.000,差异具有统计学意义。(5)不同BI-RADS分类组与样本口服药物病史信息比较结果为,X2值为4.999,P值为0.287,差异没有统计学意义。(6)不同BI-RADS分类组与样本乳腺腺体密度信息比较结果为,X2值为28.244,P值为0.005,差异具有统计学意义。结论：BI-RADS系统的使用,是一个综合评估的结果,不仅仅是简单的对图像进行分析,还应该结合患者的年龄,体重,月经状态,口服药物史,乳腺腺体本身密度及其他检查结果做出综合判断。第三部分改良的BI-RADS FFDM分类在乳腺良恶性病变诊断中的应用目的：对经典的乳腺的BI-RADS分类标准进行适度改良,并探讨及评价改良后的乳腺影像报告数据系统在乳腺良恶性病变诊断及鉴别诊断中的应用价值。材料和方法：收集本院2012年8月至2013年6月在门诊接受全数字化乳腺摄影检查的469例患者,年龄20-79岁,平均50.89岁。由两至三名具有丰富乳腺疾病诊断经验的影像科医师对病灶进行归类,图像分析参照经典BI-RADS分类标准和改良BI-RADS分类标准,将BI-RADS分类评估结果与病理结果对比,分别计算各自评估结果的准确度、灵敏度、特异度、阳性预测值(PPV)和阴性预测值(NPV),使用SPSS19.0统计软件进行统计学相关分析,采用ROC曲线检验,以p<0.05为差异有统计学意义。结果：(1)469例患者共检出507个病灶,其中良性病灶264个,恶性病灶243个,分别占总数的52.1%,47.9%(2)507个病灶经典组BI-RADS评估分类与病理结果比较：其中准确度为83.6%(424/507),灵敏度为96.7%(235/243),特异度71.6%(189/264),阳性预测值为75.8%(235/310),阴性预测值为95.9%(189/197); ROC曲线下面积为0.911,标准误为0.012,95%可信区间为(0.887,0.935)。(3)507个病灶改良组BI-RADS评估分类与病理结果比较：其中准确度为87.2%(442/507),灵敏度为96.3%(234/243),特异度78.8%(208/264),阳性预测值为80.7%(234/290),阴性预测值为94.5%(205/217)；ROC曲线下面积为0.947,标准误为0.011,95%可信区间为(0.926,0.967)。(4)改良组诊断乳腺疾病的准确度,特异度和阳性预测值均高于经典组(P=0.000,<0.05),而两组的灵敏度及阴性预测值差异无明显意义。结论：改良组BI-RADS分类标准可一定程度上提高对乳腺病变尤其是恶性病变的诊断的准确度,特异度和阳性预测值,更加符合临床实际需要,但是其可靠程度仍然需要进一步大量样本的临床研究得以证实。