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基于遗传算法建立乳腺结节超声BI-RADS分类量化评分的相关研究
文献摘要：
目的 基于乳腺结节二维灰阶超声图像,利用遗传算法优化乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)分类评分,以期为超声医师提供乳腺结节超声评估分类的客观依据.方法 回顾性分析行超声检查并有明确病理结果的3 514例患者的4 240个结节.其中,3 392个结节按照8∶2的比例随机分为训练组和测试组.两名医师根据BI-RADS分类对乳腺结节不同征象进行基线评分,随后经遗传算法优化创建新的BI-RADS分类评分标准.另外848个结节作为验证组,以验证结果的有效性和特异度.结果 遗传算法优化的BI-RADS评分较初始评分有17处改变,优化后的BI-RADS在训练组、测试组和验证组诊断乳腺结节良恶性的曲线下面积分别为0.978、0.981和0.970,均优于传统BI-RADS.结论 经遗传算法优化的BI-RADS能够更加客观地评估乳腺结节的分类标准,在诊断乳腺结节良恶性方面提高了特异度并保持了灵敏度.
文献关键词：
超声;乳腺结节;乳腺影像报告与数据系统;遗传算法
中图分类号：
作者姓名：
石岩;殷培培;顾晓洁;王园园;刘菲菲;孙芳;邹颖
作者机构：
滨州医学院附属医院超声医学科 山东省滨州市,256603;天津中医药大学第一附属医院,国家中医针灸临床医学研究中心医学影像科 天津市,300193
文献出处：
引用格式：
[1]石岩;殷培培;顾晓洁;王园园;刘菲菲;孙芳;邹颖-.基于遗传算法建立乳腺结节超声BI-RADS分类量化评分的相关研究)[J].中国超声医学杂志,2022(11):1221-1225
A类：
B类：
乳腺结节,BI,RADS,分类量化,量化评分,二维灰阶超声,灰阶超声图像,遗传算法优化,乳腺影像报告和数据系统,超声医师,超声评估,评估分类,客观依据,超声检查,病理结果,训练组,两名,名医,征象,评分标准,断乳,良恶性,分类标准,乳腺影像报告与数据系统
AB值：
0.248954
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