【摘 要】
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目的:本研究旨在探讨人工智能联合超声双模态弹性成像辅助常规超声对乳腺实性肿块良恶性的诊断价值。方法:纳入自2019年11月至2021年12月于汕头大学附属肿瘤医院就诊的151名女性患者共154个乳腺肿块,对患者分别进行常规超声（US）、应变式弹性成像（SE）、剪切波弹性成像检查（SWE）,获取乳腺肿块BI-RADS分类结果、人工智能（AI）良恶性诊断结果、SE的应变率比值,并获取SWE乳腺肿块内部
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目的:本研究旨在探讨人工智能联合超声双模态弹性成像辅助常规超声对乳腺实性肿块良恶性的诊断价值。方法:纳入自2019年11月至2021年12月于汕头大学附属肿瘤医院就诊的151名女性患者共154个乳腺肿块,对患者分别进行常规超声（US）、应变式弹性成像（SE）、剪切波弹性成像检查（SWE）,获取乳腺肿块BI-RADS分类结果、人工智能（AI）良恶性诊断结果、SE的应变率比值,并获取SWE乳腺肿块内部弹性参数（Emean、Emax、Emin及Esd）及肿块周围宽度为2mm的腺体,即“壳”的弹性参数（Smean、Smax、Smin及Ssd）。以病理学结果作为“金标准”,利用ROC曲线评价各种诊断方式的诊断效能,同时评价人工智能、SE、SWE单独及联合辅助BI-RADS4类肿块选择性升降级后BI-RADS分类的诊断效能,及进行各种辅助方式的AUC间比较。结果:1、将4a类以上乳腺肿块考虑为恶性,超声BI-RADS分类对乳腺肿块的诊断敏感度为90.7%,特异度为83.3%,准确度为87.0%,PPV为84.15%,NPV为90.28%,AUC为0.902。2、AI对乳腺肿块的诊断敏感度为97.37%,特异度为33.33%,准确度为64.90%,PPV为58.73%,NPV为92.85%,AUC为0.654。3、SE的应变比对乳腺肿块的诊断敏感度为90.79%,特异度为76.92%,准确度为83.77%,PPV为79.31%,NPV为89.56%,AUC为0.897,其最佳截断值为2.28。4、SWE的各项弹性参数对诊断乳腺肿块良恶性均有一定价值,其中诊断能力最佳的弹性参数为Smax值,其诊断敏感度为93.42%,特异度为78.21%,准确度为85.71%,PPV为80.68%,NPV为92.42%,AUC为0.904,其最佳截断值为101.24 KPa。5、AI+BI-RADS、SE+BI-RADS、SWE+BI-RADS、三种方法+BI-RADS等辅助方式的AUC分别为0.904、0.935、0.922、0.930,其中三种方法+BI-RADS的整体诊断效能最佳,其敏感度为89.47%,特异度为89.74%,准确度为89.61%,PPV为89.47%,NPV为89.74%,AUC为0.930。AI+BI-RADS与SE+BI-RADS、AI+BI-RADS与三种方法+BI-RADS等两组AUC组间比较,差异有统计学意义（p＜0.01）,AI+BI-RADS与SWE+BI-RADS、SE+BI-RADS与SWE+BI-RADS、SE+BI-RADS与三种方法+BI-RADS、SWE+BI-RADS与三种方法+BI-RADS等四组AUC组间比较,差异无统计学意义（p＞0.05）。结论:1、AI在乳腺实性肿块良恶性诊断上有一定的价值,但还需要经过不断的改进才能在临床工作中推广使用。2、SWE、SE能够对乳腺实性肿块的硬度进行较准确的判读,其中诊断效能最好的为SWE弹性参数中的Smax值。3、AI、SWE、SE辅助BI-RADS分类均可以提高乳腺肿块的诊断效能,其中三种方法+BI-RADS的诊断效能最佳,其在诊断敏感度、NPV无明显下降的情况下,明显提高对乳腺实性肿块的诊断效能、特异性、PPV。
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