目的 初步建立良恶性结节超声乳腺影像报告和数据系统(US-BI-RADS)量化评分分类标准模型,探讨其应用价值.方法 收集在我院就诊的3589例女性乳腺肿瘤患者资料,以2018年1～12月的3623个结节为模型病例,分析乳腺结节的声像图特征,包括形态是否规则、边缘是否清晰、结节内部回声情况、后方回声是否衰减、纵横比是否大于1、病灶内是否伴微钙化及相邻导管是否扩张共7个超声征象.计算7个超声征象对乳腺良恶性结节的鉴别诊断价值,应用Logistic回归分析各征象诊断乳腺恶性结节的比值比(OR),根据各征象的权重给予相应的赋值评分,再结合患者年龄赋值评分,建立乳腺良恶性结节US-BI-RADS量化评分分类标准模型,绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析该模型的诊断效能.以ACR BI-RADS为标准,提出US-BI-RADS分类为3类、4类(4a类、4b类、4c类)及5类的评分标准,以2019年1月的386个结节为测试病例,分析该模型评估结节恶性构成比情况.结果 乳腺良恶性结节形态、边缘、内部回声、后方回声、纵横比、是否存在微钙化和导管扩张比较差异均有统计学意义(均P<0.05).7个超声征象的OR值从大到小依次为:后方回声衰减、边缘模糊或微小分叶或成角或毛刺征、内部回声不均匀或混合回声、纵横比>1、形态不规则、相邻导管扩张、病灶内伴微钙化(OR=181.650、37.552、22.855、18.678、13.700、12.609、11.134),结合年龄赋值评分,建立US-BI-RADS量化评分分类标准模型:总评分=年龄评分+X4*3+(X2+X3+X5)*2+(X1+X6+X7)*1,X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7分别为形态不规则、边缘模糊或微小分叶或成角或毛刺征、内部回声不均匀或混合回声、后方回声衰减、纵横比>1、病灶内伴微钙化、相邻导管扩张.ROC曲线分析显示,US-BI-RADS量化评分分类标准模型取5分为鉴别诊断乳腺良恶性结节的截断值,其曲线下面积0.985(95％可信区间0.981～0.989),敏感性94.76％,特异性99.18％,准确率97.29％,阳性预测值98.85％,阴性预测值96.21％.根据US-BI-RADS量化评分分类标准模型评估测试病例3类、4a类、4b类、4c类、5类结节恶性构成比依次为1.69％、6.06％、23.53％、90.91％、97.96％.结论 建立的US-BI-RADS量化评分分类标准模型可行性较高,能准确定性评估乳腺良恶性结节,具有较好的临床应用价值.

超声影像报告及数据系统;乳腺肿瘤;良恶性;量化评分

李剑锋;赵旭晔;薛改琴

030001 太原市,山西医科大学医学影像学院;山西省肿瘤医院乳腺二科;山西省肿瘤医院超声科

临床超声医学杂志

[1]李剑锋;赵旭晔;薛改琴-.良恶性结节超声乳腺影像报告及数据系统量化评分分类标准模型建立的初步研究)[J].临床超声医学杂志,2022(03):181-185

+X4,X2+X3+X5,X1+X6+X7,超声影像报告及数据系统

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