摘要
目的:探讨多模态超声联合人工智能S-Detect技术校正BI-RADS分类对乳腺肿块的诊断价值.方法:选取2021年1月—2023年12月东莞市妇幼保健院收治的乳腺肿块患者52例,所有患者均接受多模态超声检查(常规超声、彩色多普勒超声、弹性成像技术、超声造影)及人工智能S-Detect技术矫正,以病理结果为金标准,比较多模态超声、S-Detect技术联合诊断的诊断效能.结果:以病理检查结果为依据,联合检查诊断准确率、灵敏度均高于多模态超声和S-Detect技术单一诊断(P＜0.05);恶性病变患者不均匀片状低回声、簇状钙化分布、血流RI高、血流丰富、冠状面结构扭曲、弹性评分高占比均高于良性病变(P＜0.05);恶性肿块患者血流阻力指数、Vmax、Vmin均高于良性肿块患者(P＜0.05).结论:多模态超声联合人工智能S-Detect技术能进一步提高乳腺肿块良恶性鉴别诊断能力,且良恶性肿块经多模态超声下其超声特征表现及血流频谱上均存在差异,能够依据上述情况做出合理诊断.
基金项目
东莞市科学技术局科研项目(20231800938292)
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