【摘 要】
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目的探讨S-Detect技术联合Adler分级法、弹性应变率比值校正BI-RADS分类对乳腺肿块良恶性的诊断价值。方法收集自2021年1月至2022年10月于安徽医科大学第二附属医院就诊的298例乳腺肿块患者,对患者分别进行常规超声（US）、人工智能S-Detect技术、彩色多普勒血流显像（CDFI）、应变式弹性成像（SE）检查,获取常规超声BI-RADS分类结果、人工智能S-Detect技术评估
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目的探讨S-Detect技术联合Adler分级法、弹性应变率比值校正BI-RADS分类对乳腺肿块良恶性的诊断价值。方法收集自2021年1月至2022年10月于安徽医科大学第二附属医院就诊的298例乳腺肿块患者,对患者分别进行常规超声（US）、人工智能S-Detect技术、彩色多普勒血流显像（CDFI）、应变式弹性成像（SE）检查,获取常规超声BI-RADS分类结果、人工智能S-Detect技术评估结果、Adler分级及弹性应变率比值（SR）。以Adler分级、SR及S-Detect技术评估结果各自及三者联合校正BI-RADS分类,以病理结果为“金标准”,利用受试者工作特征曲线（ROC）评价不同诊断方法的诊断效能,并比较各种诊断方法的受试者工作特性曲线下面积（AUC）,并计算不同诊断方法的灵敏度、特异度、准确度、阳性预测值（PPV）和阴性预测值（NPV）。结果2021年1月至2022年10月的298例乳腺肿块中恶性155例、良性143例,S-Detect、CDFI、SR各自及三者联合校正BI-RADS分类AUC值与常规超声相比均有提高,分别为0.831（0.781～0.881）,0.782（0.727～0.837）,0.828（0.778～0.878）,0.866（0.821～0.921）,其中联合诊断的诊断效能最佳,AUC值为0.866（0.821～0.921）,灵敏度94.19%、特异度79.02%、准确度86.91%、PPV 82.96%、NPV 92.62%。采用Z检验对不同校正方式AUC值进行组间比较,常规超声与S-Detect+BI-RADS、CDFI+BI-RADS、SR+BI-RADS、联合诊断+BI-RADS比较,差异均有统计学意义（Z=7.775,P＜0.0001;Z=5.373,P＜0.0001;Z=7.323,P＜0.0001;Z=12.789,P＜0.0001）;联合诊断+BI-RADS与S-Detect+BI-RADS、CDFI+BI-RADS、SR+BI-RADS比较,差异均有统计学意义（Z=7.166,P＜0.0001;Z=8.242,P＜0.0001;Z=7.239,P＜0.0001）;S-Detect+BI-RADS、CDFI+BI-RADS、SR+BI-RADS三种校正方式之间比较,差异无统计学意义（Z=1.700,P＞0.05;Z=0.124,P＞0.05;Z=1.592,P＞0.05）。根据2013版ACR BI-RADS≥4类肿块应行穿刺活检,校正后穿刺活检率由80.20%降至59.06%,同时本研究中常规超声给出4A类及以上错误诊断的良性肿块中,经联合诊断后74例乳腺肿块得到校正,经病理证实其中腺病（21例）,腺病伴纤维腺瘤（27例）,纤维腺瘤（24例）,导管内乳头状瘤（2例）;10例误诊良性的恶性肿块病例被检出,经病理证实其中非特殊类型的浸润性乳腺癌（8例）,导管内原位癌（2例）。结论S-Detect、SR、CDFI在鉴别乳腺肿块良恶性上均具有一定的临床价值,但还需要经过进一步优化配合临床诊断与治疗。在S-Detect、SR、CDFI各自校正BI-RADS分类及三者联合校正BI-RADS分类中,三者共同联合校正BI-RADS分类对乳腺肿块的诊断效能优于其他模块,即人工智能S-Detect技术联合Adler分级法、弹性应变率比值校正BI-RADS分类可提升乳腺肿块的诊断效能,在不降低诊断灵敏度情况下,提高诊断的特异度、准确度、PPV、NPV,同时减少非必要的穿刺活检及临床干预,提高乳腺恶性肿块的检出率。
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