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常规超声联合超声造影对乳腺囊实性复合肿块良恶性的鉴别诊断价值 被引量:11
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作者 朱琳 郑燕 +5 位作者 薛剑桥 刘瑾瑾 后利珠 赵丹 王伟 董凤林 《中华医学超声杂志(电子版)》 CSCD 北大核心 2020年第12期1162-1167,共6页
目的探讨常规超声联合超声造影(CEUS)在不同超声分组乳腺囊实性复合肿块良恶性鉴别中的应用价值。方法回顾性选取2017年4月至2019年11月苏州大学附属第一医院收治的乳腺囊实性复合肿块患者111例,共计111个乳腺病灶。根据肿块内部囊实性... 目的探讨常规超声联合超声造影(CEUS)在不同超声分组乳腺囊实性复合肿块良恶性鉴别中的应用价值。方法回顾性选取2017年4月至2019年11月苏州大学附属第一医院收治的乳腺囊实性复合肿块患者111例,共计111个乳腺病灶。根据肿块内部囊实性成分比例及分布特点将其分为3组[A组:厚壁和(或)厚分隔;B组:囊性为主;C组:实性为主]。结合病理分析各组肿块的常规超声及超声造影声像图特征。结果111个乳腺病灶中,A组病灶28个(良性24个,恶性4个),B组病灶36个(良性28个,恶性8个),C组病灶47个(良性29个,恶性18个)。B、C组恶性肿块的年龄及最大径均大于良性组,差异均有统计学意义(P均<0.05)。A组肿块CEUS后恶性肿块多表现为边缘不光整、壁和(或)分隔增厚,与良性肿块比较差异均有统计学意义(P=0.004、0.016)。B、C组恶性肿块多表现为常规超声及CEUS后实性边缘不光整、实性成分增强范围超出基底部,与良性肿块比较差异均有统计学意义(P均<0.05)。C组良性肿块与恶性肿块间形态、后方回声、有无钙化及血供情况比较,差异均有统计学意义(P均<0.05)。结论常规超声联合CEUS对乳腺囊实性复合肿块的良恶性鉴别具有重要意义,可为临床评估提供可靠的诊断依据。 展开更多
关键词 乳腺疾病 囊实性肿块 超声造影
原文传递
乳腺囊实混合性肿块的多模态超声特征分型及良恶性鉴别 被引量:2
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作者 袁杰 笪应芬 +3 位作者 汪成 吴林生 梁新凤 陈民 《中国中西医结合影像学杂志》 2023年第6期667-671,681,共6页
目的:探讨多模态超声特征分型在乳腺囊实混合性肿块良恶性鉴别诊断中的价值。方法:回顾性分析106例经病理证实的乳腺囊实混合性肿块(108个),术前行常规超声、萤火虫成像、超微血管三维成像(Smart 3D SMI)及应变弹性成像(SE)。应用多模... 目的:探讨多模态超声特征分型在乳腺囊实混合性肿块良恶性鉴别诊断中的价值。方法:回顾性分析106例经病理证实的乳腺囊实混合性肿块(108个),术前行常规超声、萤火虫成像、超微血管三维成像(Smart 3D SMI)及应变弹性成像(SE)。应用多模态超声对肿块特征分型,并对常规超声的乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)分类结果进行校正。以术后病理为金标准,比较分析校正前后的鉴别诊断效能。结果:106例中良性61例(62个病灶),恶性45例(46个病灶)。常规超声BI-RADS分类结果校正后的诊断敏感度、特异度、准确率、阳性预测值、阴性预测值、AUC分别为89.13%、80.65%、84.26%、77.36%、90.91%、0.849,均高于校正前。结论:常规超声BI-RADS分类经多模态超声校正后,可提高对乳腺囊实混合性肿块良恶性的鉴别诊断效能。 展开更多
关键词 超声检查 乳腺疾病 囊实混合性肿块 诊断 鉴别
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超声BI-RADS分类在乳腺囊实性肿块中的应用价值 被引量:2
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作者 毛羡仪 邱燕生 +1 位作者 陆培明 蒋殿虎 《现代医院》 2019年第12期1854-1856,共3页
目的探讨超声BI-RADS分类在乳腺囊实性肿块良恶性鉴别中的应用价值。方法回顾性分析60例乳腺囊实性肿块的超声特征,并与病理结果进行对比研究。结果60例乳腺囊实性肿块中,良性占44例(73%),恶性占16例(27%)。肿块各分型之间比较,Ⅳ型的... 目的探讨超声BI-RADS分类在乳腺囊实性肿块良恶性鉴别中的应用价值。方法回顾性分析60例乳腺囊实性肿块的超声特征,并与病理结果进行对比研究。结果60例乳腺囊实性肿块中,良性占44例(73%),恶性占16例(27%)。肿块各分型之间比较,Ⅳ型的恶性率高于其他类型。患者年龄、肿块最大径、形态、边缘、微钙化、血供、异常淋巴结组间差异具有统计学意义(P<0.05)。结论超声BI-RADS分类有助于鉴别乳腺囊实性肿块的良恶性。 展开更多
关键词 乳腺 超声检查 BI-RADS分类 囊实性肿块
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萤火虫成像联合应变弹性成像校正人工智能S-Detect技术对乳腺囊实性肿块良恶性的诊断价值
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作者 袁杰 汪成 笪应芬 《中国医疗器械杂志》 2024年第4期426-429,439,共5页
目的 探讨萤火虫成像(micropure imaging, MI)联合应变弹性成像(strain elastography, SE)校正人工智能(artificial intelligence, AI)S-Detect技术对乳腺囊实性肿块良恶性的诊断价值。方法 根据145个乳腺囊实性肿块的MI和SE的表现对其S... 目的 探讨萤火虫成像(micropure imaging, MI)联合应变弹性成像(strain elastography, SE)校正人工智能(artificial intelligence, AI)S-Detect技术对乳腺囊实性肿块良恶性的诊断价值。方法 根据145个乳腺囊实性肿块的MI和SE的表现对其S-Detect诊断结果进行校正。以术后病理结果为金标准,计算校正前后的诊断敏感度、特异度、准确度,并绘制两组受试者操作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线,比较曲线下面积。结果 病理良性80个,恶性65个。S-Detect经过校正后,诊断敏感度、特异度、准确度以及ROC曲线下面积均较校正前有所提高。结论 MI与SE联合校正S-Detect的诊断结果,能够提高对乳腺囊实性肿块良恶性的诊断效能。 展开更多
关键词 超声检查 乳腺囊实混合性肿块 人工智能 S-Detect技术 萤火虫成像 应变弹性成像
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