S-DetectTM分类技术诊断BI-RADS 4类乳腺肿块

摘要：

目的 观察S-DetectTM分类技术鉴别诊断BI-RADS 4类乳腺良恶性肿块的价值.方法 对94例经二维超声诊断为BI-RADS 4类乳腺肿块患者(共104个肿块)行S-DetectTM分类技术检查,以手术或穿刺活检病理结果作为金标准,评价S-DetectTM分类技术、BI-RADS分类及二者联合应用诊断乳腺BI-RADS 4类良恶性肿块的价值.结果 104个乳腺肿块,经病理确诊为良性41个、恶性63个.S-DetectTM分类技术诊断乳腺BI-RADS 4a类乳腺肿块的敏感度(SE)66.67％,特异度(SP)89.29％、阳性预测值(PPV)57.14％、阴性预测值(NPV) 92.59％;对乳腺BI-RADS 4b类肿块分别为90.91％、60.00％、88.24％及66.67％;对乳腺BI-RADS 4c类肿块分别为95.83％、66.67％、95.83％及66.67％.S-DetectTM分类技术联合BI-RADS分类诊断乳腺肿块的SE、SP、准确率明显均高于单独运用(P均＜0.05).结论 S-DetectTM分类技术判断乳腺BI-RADS 4a类良性肿块、BI-RADS 4b类及BI-RADS 4c类恶性肿块均有较高价值.S-DetectTM分类技术联合BI-RADS分类可明显提高鉴别BI-RADS 4类乳腺良恶性肿块的效能.

关键词：乳腺肿瘤、超声检查、乳腺影像报告和数据系统、S-DetectTM分类

所属期刊栏目：36

分类号：R737.9;R445.1(肿瘤学)

在线出版日期：2020-11-20（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：1319-1323