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      S-detect技術(shù)輔助超聲鑒別診斷最大徑≤2 cm乳腺良惡性腫塊型病灶

      2018-08-21 06:45:14肖際東毛玉瑤
      關(guān)鍵詞:二者良性腫塊

      賀 芳,肖際東,文 歡,毛玉瑤

      (中南大學(xué)湘雅三醫(yī)院超聲科,湖南 長沙 410013)

      乳腺癌是女性最常見的惡性腫瘤之一,早期診斷和治療是提高患者生存率、延長生存期的關(guān)鍵[1-2]。乳腺病灶早期較小,影像學(xué)表現(xiàn)復(fù)雜多樣,常介于良性與惡性之間,是臨床診斷的難點(diǎn)[3]。S-detect技術(shù)是一種新的人工智能超聲輔助診斷技術(shù),采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)算法,基于乳腺檢查大數(shù)據(jù)分析,可為鑒別診斷乳腺良惡性病變提供參考,使乳腺超聲診斷更快速、更高效[4-6]。本研究探討S-detect輔助常規(guī)超聲鑒別診斷乳腺良惡性小病灶的應(yīng)用價(jià)值。

      1 資料與方法

      1.1 一般資料 選取2017年11月—2018年1月于我院接受手術(shù)治療并獲得術(shù)后病理結(jié)果的42例乳腺小病灶患者,均為女性,年齡27~65歲,平均(42.6±6.2)歲;多以乳腺脹痛、觸及腫塊或乳頭溢液等癥狀就診;共54個(gè)病灶,最大徑5~20 mm,平均(14.23±4.47)mm。納入標(biāo)準(zhǔn):接受S-detect技術(shù)及常規(guī)超聲掃查,乳腺病灶采集切面圖像清晰,病灶為腫塊型且最大徑≤2 cm;術(shù)前未接受新輔助化療、內(nèi)分泌治療等。排除標(biāo)準(zhǔn):乳腺內(nèi)置入假體和常規(guī)超聲難以顯示的非腫塊型病灶。

      1.2 儀器與方法 采用Samsung RS80A彩色多普勒超聲檢查儀,L3-12A探頭,頻率5~13 MHz。囑患者平臥,雙臂充分外展,暴露雙側(cè)乳腺和腋窩。以乳頭為中心,分別進(jìn)行縱切、橫切和斜切面掃查,觀察記錄病灶最大徑、內(nèi)部回聲、邊緣、包膜、鈣化、縱橫比、后方有無聲衰減及病變與周圍血供情況等聲像圖特征,并觀察雙側(cè)腋下淋巴結(jié)。S-detect檢測選取乳腺模式,首先在2D模式下對病灶進(jìn)行橫切、縱切掃查,以腫塊最大徑及與其垂直的切面為標(biāo)準(zhǔn)層面,獲取最佳乳腺腫瘤圖像;進(jìn)入S-detect模式,軟件自動(dòng)勾畫病灶區(qū)域,必要時(shí)予以手動(dòng)矯正;激活S-detect自動(dòng)分析程序,輸出S-detect報(bào)告,判斷病灶為良性或惡性,若2個(gè)切面診斷結(jié)果不同,則認(rèn)定為惡性。

      1.3 診斷標(biāo)準(zhǔn) 參照Elverici等[7-10]的標(biāo)準(zhǔn),以常規(guī)超聲對乳腺病灶進(jìn)行乳腺影像報(bào)告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)(breast imaging reporting and data system, BI-RADS)分類:3類表現(xiàn)為良性特征(邊緣光整、橢圓形和平行位生長,后方回聲增強(qiáng),邊界銳利);惡性征象(形態(tài)不規(guī)則、非平行生長、聲暈、邊界不清、后方聲影、微鈣化、周邊組織異常)大于3項(xiàng),則為BI-RADS 5類;病變特征介于BI-RADS 3類與BI-RADS 5類之間者為BI-RADS 4類。BI-RADS 4類病灶分為4a、4b和4c,具備任意1項(xiàng)惡性征象者為BI-RADS 4a類,2項(xiàng)者為BI-RADS 4b類,3項(xiàng)者為BI-RADS 4c類。BI-RADS 4b類及以上為惡性。

      S-detect軟件自動(dòng)輸出良惡性判定報(bào)告。采用S-detect超聲和常規(guī)超聲進(jìn)行聯(lián)合診斷時(shí),若二者分類結(jié)果不一致,則參照上述BI-RADS分類,S-detect診斷為良性而常規(guī)超聲診斷為惡性(BI-RADS 4b類及以上)時(shí),判定為惡性;S-detect診斷為惡性、常規(guī)超聲診斷為良性時(shí),如為BI-RADS 3類,則判定為良性,如BI-RADS 4a類,則判定為惡性。

      以上檢查及診斷均由2名超聲醫(yī)師(2年及8年工作經(jīng)驗(yàn))共同協(xié)商完成。

      1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 采用SPSS 16.0統(tǒng)計(jì)分析軟件。以手術(shù)病理結(jié)果作為金標(biāo)準(zhǔn),分別計(jì)算常規(guī)超聲、S-detect技術(shù)和二者聯(lián)合鑒別診斷乳腺小病灶良惡性的敏感度、特異度和準(zhǔn)確率。采用MedCalc軟件繪制常規(guī)超聲、S-detect及二者聯(lián)合鑒別診斷乳腺腫瘤的ROC曲線,計(jì)算AUC,并以Z檢驗(yàn)比較不同檢查方法AUC的差異。P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

      2 結(jié)果

      于42例患者檢出54個(gè)乳腺病灶,其中良性病灶30個(gè)(30/54,55.56%),包括纖維瘤16個(gè),乳腺增生10個(gè),肉芽腫性乳腺炎3個(gè),導(dǎo)管內(nèi)乳頭狀瘤1個(gè);惡性病灶24個(gè)(24/54,44.44%),包括浸潤性導(dǎo)管癌19個(gè),導(dǎo)管內(nèi)原位癌2個(gè),浸潤性小葉癌、黏液腺癌、髓樣癌各1個(gè)。

      與術(shù)后病理結(jié)果對照,常規(guī)超聲正確診斷46個(gè)病灶(BI-RADS 3類24個(gè),4a類3個(gè),4b類6個(gè),4c類7個(gè),5類6個(gè)),診斷準(zhǔn)確率85.19%(46/54);S-detect正確診斷41個(gè)病灶(惡性15個(gè),良性26個(gè)),診斷準(zhǔn)確率75.93%(41/54,圖1、2);常規(guī)超聲聯(lián)合S-detect正確診斷51個(gè)病灶(惡性22個(gè),良性29個(gè)),診斷準(zhǔn)確率94.44%(51/54,表1)。

      ROC曲線結(jié)果顯示,常規(guī)超聲、S-detect及二者聯(lián)合診斷乳腺病灶良惡性的AUC分別為0.846、0.746和0.942(P均<0.05,圖3)。二者聯(lián)合鑒別診斷乳腺病灶良惡性的AUC大于單獨(dú)應(yīng)用常規(guī)超聲和S-detect技術(shù),差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(Z=1.998,P=0.046;Z=3.563,P<0.001),而常規(guī)超聲與S-detect間AUC差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(Z=1.688,P=0.092)。

      表1 常規(guī)超聲、S-detect及二者聯(lián)合應(yīng)用鑒別診斷良惡性乳腺小病灶的效能

      圖1 患者女,42歲,左側(cè)乳腺病灶聲像圖,S-detect診斷為良性,病理證實(shí)為纖維瘤 圖2 患者女,40歲,左側(cè)乳腺病灶聲像圖,S-detect診斷為惡性,病理證實(shí)為浸潤性導(dǎo)管癌

      圖3 常規(guī)超聲、S-detect及二者聯(lián)合應(yīng)用鑒別診斷乳腺腫塊良惡性的ROC曲線

      3 討論

      超聲與人工智能結(jié)合是數(shù)字醫(yī)療領(lǐng)域研究新熱點(diǎn)之一。傳統(tǒng)超聲儀器受限于單機(jī)操作,無法滿足海量診斷數(shù)據(jù)互通共享;而人工智能超聲在深入了解超聲醫(yī)師核心需求的基礎(chǔ)上,通過自身學(xué)習(xí)、思考、推理、規(guī)劃等,有助于超聲醫(yī)師從所獲數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律,提高檢測效率,減少人為誤判率,已逐漸成為超聲醫(yī)師的智腦和助手,具有廣闊的應(yīng)用前景[11-12]。

      目前定性診斷乳腺小病灶、尤其是乳腺癌的早期診斷仍是臨床難點(diǎn)[3],提高乳腺小病灶的診斷效能具有重要意義。S-detect技術(shù)采用人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)自動(dòng)識別乳腺腫瘤的邊界、形態(tài)等特征,為腫塊BI-RADS分類提供參考。Gewefel[13]報(bào)道,S-detect技術(shù)鑒別診斷乳腺腫瘤良惡性的特異度可達(dá)100%,常規(guī)超聲為89.2%,S-detect技術(shù)的敏感度為61.9%,常規(guī)超聲則達(dá)到95.7%。有學(xué)者[4,14]對比觀察S-detect技術(shù)與常規(guī)超聲、彈性成像對乳腺良惡性腫塊的鑒別診斷效能,發(fā)現(xiàn)S-detect技術(shù)具有較高的特異度、陽性預(yù)測值及準(zhǔn)確率。姜海艷等[15]報(bào)道S-detect超聲鑒別診斷乳腺良惡性病灶的效能較高,其敏感度為100%,特異度為90.5%,準(zhǔn)確率為91.7%。雖然不同研究中S-detect技術(shù)診斷乳腺良惡性腫瘤的敏感度和特異度方面仍有一定差異,但均表明S-detect輔助超聲診斷可有效提高乳腺腫瘤的診斷準(zhǔn)確率,具有重要的臨床應(yīng)用價(jià)值。

      本研究以最大徑≤20 mm的乳腺小病灶為研究對象,采用ROC曲線評價(jià)S-detect技術(shù)的診斷效能,結(jié)果顯示,S-detect技術(shù)的AUC值低于二者聯(lián)合,而與常規(guī)超聲無統(tǒng)計(jì)學(xué)差異;其對乳腺結(jié)節(jié)的診斷準(zhǔn)確率低于常規(guī)超聲,敏感度僅62.50%,特異度為86.67%。本組S-detect的陽性似然比為4.69,陰性似然比為0.43,提示單獨(dú)應(yīng)用S-detect技術(shù)的診斷效能尚不理想。其中1個(gè)乳腺炎病灶聲像圖表現(xiàn)邊界不清,內(nèi)部回聲紊亂,S-detect誤診為惡性腫瘤,而常規(guī)超聲結(jié)合病史予以排除;另1個(gè)最大徑為7 mm的病灶,S-detect單獨(dú)診斷為良性結(jié)節(jié),常規(guī)超聲表現(xiàn)為低回聲結(jié)節(jié),邊界清晰,內(nèi)見微小鈣化,后方有聲影,按照BI-RADS分類判定為BI-RADS 4b類,參照二者聯(lián)合設(shè)定的診斷標(biāo)準(zhǔn)判斷為惡性結(jié)節(jié),最終病理證實(shí)為浸潤性導(dǎo)管癌。本研究結(jié)果提示,對于鑒別診斷良惡性乳腺小病灶,單獨(dú)應(yīng)用S-detect技術(shù)只能作為一種補(bǔ)充手段。

      本研究結(jié)果顯示,常規(guī)超聲與S-detect聯(lián)合應(yīng)用的AUC為0.942,大于單獨(dú)應(yīng)用S-detect及常規(guī)超聲,差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義;S-detect聯(lián)合常規(guī)超聲鑒別診斷乳腺小病灶良惡性的陽性似然比為27.50,陰性似然比為0.09,提示S-detect技術(shù)聯(lián)合常規(guī)超聲可提高乳腺小病灶良惡性的診斷效能。二者聯(lián)合應(yīng)用的優(yōu)勢與下列因素有關(guān):首先,利用S-detect技術(shù)可對圖像進(jìn)行隨時(shí)反復(fù)閱讀,以彌補(bǔ)臨床經(jīng)驗(yàn)不足的缺點(diǎn),降低操作者依賴性,減少主觀錯(cuò)誤[4-5];其次,常規(guī)超聲通過多方位、多切面觀察,可詳細(xì)了解病灶內(nèi)部情況及與周邊組織的關(guān)系,提高對乳腺小腫塊良惡性的識別率;此外,常規(guī)超聲診斷過程中,還可通過詢問病史,緊密結(jié)合臨床,從而提高鑒別診斷能力[16-19]。

      本研究的不足:樣本量較小,未納入非腫塊型病灶等,統(tǒng)計(jì)結(jié)果存在部分偏差;S-detect診斷結(jié)果與操作醫(yī)師的熟練程度以及儀器的分辨力有關(guān),可能導(dǎo)致S-detect分析結(jié)果存在偏差。

      綜上所述,S-detect是一種新型人工智能技術(shù),用以輔助超聲診斷可進(jìn)一步提高對≤2 cm乳腺良惡性腫塊型病灶的診斷效能,減少主觀因素的影響,具有重要臨床應(yīng)用價(jià)值。

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