目的:超声作为乳腺病变诊断的常用方法,具有实时、安全等优势,但存在一定的操作者依赖性.人工智能是近年来发展的新技术,与超声深度结合有助于提高超声诊断的智能化和精准化,避免出现超声医师因主观因素带来的诊断误差.本研究旨在探讨人工智能S-detect系统联合声触诊组织成像定量(virtual touch imaging quantification,VTIQ)技术在常规超声(conventional ultrasound,CUS)鉴别诊断乳腺肿块良恶性中的应用价值.方法:采用CUS、S-detect及VTIQ对108个乳腺肿块进行良恶性鉴别诊断,以病理结果为金标准,比较3种诊断方法的诊断效能,并对比分析S-detect应用于CUS(CUS+S-detect)、VTIQ应用于CUS(CUS+VTIQ)以及S-detect联合VTIQ应用于CUS(CUS+S-detect+VTIQ)的诊断效能.从收集的乳腺肿块图像中随机抽取50个,由2名不同年资的医师(分别有2年及8年经验),分别应用S-detect联合VTIQ,对乳腺肿块进行良恶性鉴别诊断,比较不同年资医师应用S-detect联合VTIQ之间以及同一医师内部诊断的一致性.结果:CUS、S-detect及VTIQ 3种诊断方法的灵敏度、特异度、准确度、AUC比较差异均无统计学意义(均P>0.05).CUS、CUS+S-detect、CUS+VTIQ、CUS+S-detect+VTIQ的灵敏度分别为78.57％、92.86％、69.05％、95.24％;特异度分别为69.70％、78.79％、87.88％、92.42％;准确度分别为73.15％、84.26％、80.56％、93.52％;受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.74、0.86、0.79、0.94.CUS+S-detect的诊断准确度高于CUS(P<0.05);CUS+VTIQ的诊断特异度高于CUS(P<0.05);CUS+S-detect+VTIQ三者联合应用的诊断准确度和AUC均高于S-detect或VTIQ单独应用于CUS(均P<0.05).高年资医师CUS、低年资医师CUS、高年资医师CUS+S-detect+VTIQ、低年资医师CUS+S-detect+VTIQ分别诊断随机抽选的50个乳腺肿块的良恶性时,其灵敏度分别为60.00％、80.00％、72.73％、90.00％;特异度分别为66.67％、76.67％、80.00％、81.25％;准确度分别为64.00％、78.00％、80.00％、88.00％;AUC分别为0.63、0.78、0.88、0.80.与低年资医师CUS相比,低年资医师CUS+S-detect+VTIQ具有更高的灵敏度、特异度和准确度(均P<0.05).低年资医师在2次不同时间联合应用S-detect和VTIQ于CUS诊断乳腺肿块的一致性较好(Kappa=0.800).结论:S-detect联合VTIQ应用于CUS时,可克服单独应用的不足,尤其能有效提高低年资医师对乳腺良恶性肿块的诊断效能.

S-detect技术;声触诊组织成像定量;乳腺肿块;人工智能;乳腺影像报告和数据系统

刘梦涵;贺芳;肖际东

中南大学湘雅三医院超声科,长沙410013;长沙市第三医院超声科,长沙410035

中南大学学报（医学版）

[1]刘梦涵;贺芳;肖际东-.S-detect联合声触诊组织成像定量在乳腺肿块超声诊断中的应用)[J].中南大学学报（医学版）,2022(08):1089-1098

CUS+S,CUS+VTIQ,detect+VTIQ

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