人工智能S-Detect技术联合BI-RADS分类及Adler分级法在乳腺肿块诊断中的价值

李如冰; 彭梅; 毕玉; 詹韵韵; 姜凡; 方明娣

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目的探讨人工智能S-Detect技术联合BI-RADS分类及Adler分级法诊断乳腺肿块中的价值。方法收集2019年9月-2021年7月在安徽医科大学第二附属医院超声诊断科行超声检查的121例乳腺肿块患者的超声图像资料,分析BI-RADS分类、S-Detect及Adler分级法诊断结果,根据S-Detect及Adler分级法诊断结果将每个肿块的分类进行联合诊断,以病理结果为金标准,比较BI-RADS分类、BI-RADS联合S-Detect技术、BI-RADS联合S-Detect技术及Adler分级法诊断乳腺肿块的灵敏度、特异度、准确度,采用受试者操作曲线(ROC)分析三种诊断方法的价值。结果病理结果显示,121例乳腺肿块患者恶性65例,良性56例。BI-RADS分类、BI-RADS联合S-Detect技术、BI-RADS联合S-Detect技术及Adler分级法的AUC分别为0.644、0.663、0.823;BI-RADS分类诊断乳腺肿块的灵敏度为98.46%、特异度为30.36%、准确度为66.94%;BI-RADS联合S-Detect诊断乳腺肿块的灵敏度为96.92%,特异度为35.71%,准确度为68.60%;BI-RADS联合S-Detect及Adler分级法诊断乳腺肿块的灵敏度为98.46%,特异度为66.07%,准确度为83.47%。结论人工智能S-Detect技术联合BI-RADS分类及Adler分级法可进一步提升对乳腺肿块的诊断效能,对临床干预与治疗具有重要的指导意义。

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来源
《医学信息》 |2022年第20期|32-36|共5页
作者
李如冰; 彭梅; 毕玉; 詹韵韵; 姜凡; 方明娣;
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作者单位

安徽医科大学第二附属医院超声诊断科;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类超声波诊断;
关键词
S-Detect技术; 彩色多普勒血流显像; 乳腺影像报告数据系统; 乳腺肿块;

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