人工智能联合超微血管成像技术在乳腺结节诊断中的价值

摘要：

目的 探讨人工智能S-Detect技术联合智能三维超微血管成像(3D-SMI)技术对乳腺结节良恶性的诊断价值.方法 选取2021年1月-2023年2月151例(192个结节)乳腺病变患者为研究对象.采用常规超声检查、S-Detect技术、智能3D-SMI技术对乳腺结节进行良恶性鉴别,以术后病理结果为金标准,绘制受试者工作特征(ROC)曲线,分析常规超声检查、S-Detect技术、智能3D-SMI技术及三者联合诊断对乳腺结节良恶性的诊断效能.结果 192个结节中,病理证实良性结节112个,恶性结节80个.常规超声检查、S-Detect技术、智能3D-SMI技术及三者联合诊断的敏感度、特异度和准确度分别为70.00％、83.93％、78.13％,78.75％、79.46％、79.17％,71.25％、93.75％、84.38％,90.00％、80.36％、84.38％.三者联合诊断的诊断效能较常规超声检查、S-Detect技术高,差异有统计学意义(Z=2.567,P=0.010;Z=2.533,P=0.011).常规超声检查、S-Detect技术、智能3D-SMI技术的曲线下面积(AUC)比较,差异无统计学意义(P＞0.05).结论 人工智能S-Detect技术与智能3D-SMI技术联合应用可辅助常规超声诊断乳腺结节的良恶性,有助于提高诊断的准确率.

关键词：S-Detect技术、超微血管成像、乳腺肿瘤、超声检查

所属期刊栏目：27

分类号：R445.1;R737.9(诊断学)

资助基金：上海市科技计划项目20ZR1432400

在线出版日期：2023-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：7-10,15