典型文献
人工智能在乳腺癌超声诊断的应用价值
文献摘要：
目的 研究人工智能(CAD机器诊断系统)在乳腺癌超声判断的应用价值.方法 纳入在我院进行乳腺穿刺活检或手术切除的乳腺病变患者5311例.以病理结果为对照,比较医师读图和CAD机器诊断系统以及二者联合应用对乳腺病变的良恶性诊断结果差异.结果(1)医师读图诊断结果的ROC曲线下面积为0.837,敏感度、特异度、准确度分别为91.65％、75.67％、81.98％.(2)CAD系统诊断结果的ROC曲线下面积为0.880,敏感度、特异度、准确度分别为87.41％、88.64％、88.16％.(3)分析医师读图和CAD系统判读错误的病例,对部分BI-RADS分类进行调级,调级后联合判断乳腺病变的良恶性,ROC曲线下面积为0.957,敏感度、特异度、准确度分别为96.91％、88.41％、91.56％.(4)三者ROC曲线比较差异有统计学意义(均P<0.05);医师读图和联合判断比较,特异度、准确度差异有统计学意义(P<0.05);CAD系统和联合判断比较,敏感度差异有统计学意义(P<0.05);CAD系统和医师读图比较,特异度差异有统计学意义(P<0.05).结论 相比较医师读图,CAD机器诊断系统以及优化BI-RADS分类后联合诊断对乳腺癌的良恶性判断效果更好.
文献关键词：
人工智能;乳腺病变;良恶性;BI-RADS分类;CAD
中图分类号：
作者姓名：
杨磊;唐灿
作者机构：
双流区中医医院功能科,成都610000;四川大学华西医院超声科,成都610000
文献出处：
引用格式：
[1]杨磊;唐灿-.人工智能在乳腺癌超声诊断的应用价值)[J].实用医学杂志,2022(01):106-110
A类：
B类：
超声诊断,CAD,诊断系统,我院,穿刺活检,手术切除,乳腺病变,病理结果,读图,联合应用,良恶性诊断,诊断结果,系统诊断,判读,读错,BI,RADS,调级,断乳,联合诊断
AB值：
0.198562
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