显微超声造影(SR CEUS)鉴别诊断乳腺良、恶性结节
本研究回顾性纳入83例单发乳腺结节患者（恶性51例，良性32例），评估显微超声造影（SR CEUS）的鉴别诊断价值。多因素分析显示FWVD、FD、PI、Mean Vel及BI-RADS分层为独立鉴别因素，联合模型AUC达0.969，显著高于各单一指标，表明SR CEUS可提高乳腺良恶性结节的鉴别诊断效能。
要点
- 联合FWVD、FD、PI、Mean Vel及BI-RADS分层的模型AUC为0.969，显著优于单一指标
- 恶性结节的血流容积、分形维数、灌注指数和平均速度均显著高于良性结节
- BI-RADS风险分层单独诊断AUC为0.876，结合SR CEUS参数可进一步提升诊断效能
核心结论
- SR CEUS有助于提高鉴别诊断乳腺良、恶性结节效能
- 联合FWVD、FD、PI、Mean Vel及BI-RADS分层的模型AUC达0.969，高于各单一因素（P均＜0.05）
- FWVD、FD、PI、Mean Vel及BI-RADS风险分层均为乳腺良、恶性结节的独立鉴别因素（P均＜0.05）
研究设计与样本
- 回顾性研究，纳入83例单发乳腺结节患者，恶性组51例，良性组32例
- 参考标准为病理结果，使用显微超声造影技术评估微血管结构及血流动力学参数
- 采用多因素logistic回归分析筛选独立鉴别因素并构建联合模型
诊断标准与关键数值
- 血流容积（FWVD）鉴别诊断AUC为0.812
- 分形维数（FD）鉴别诊断AUC为0.835
- 灌注指数（PI）鉴别诊断AUC为0.796
- 平均速度（Mean Vel）鉴别诊断AUC为0.773
- BI-RADS风险分层（＞4A类）鉴别诊断AUC为0.876
临床应用与阅片要点
- 恶性结节的VD、FWVD、FD、PI、Mean Inten、Med Inten、Max Vel及Mean Vel均显著高于良性结节
- 报告时应重点关注SR CEUS的血流容积、分形维数、灌注指数和平均速度参数
- 联合SR CEUS定量参数与BI-RADS分层可显著提高BI-RADS 4类结节的诊断准确性
- 恶性结节患者年龄更大、结节最大径更大，BI-RADS＞4A类占比更高
局限性
- 回顾性研究设计存在选择偏倚
- 样本量相对较小，仅83例患者
- 仅纳入单发乳腺结节，未涉及多发结节情况
原文图文
目的 观察显微超声造影(SR CEUS)鉴别诊断乳腺良、恶性结节的价值。方法 回顾性纳入83例单发乳腺结节患者,根据病理结果分为恶性组(n=51)与良性组(n=32);比较组间常规超声所见、乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)风险分层(≤4A类或＞4A类)结果及SR CEUS微血管结构及血流动力学等参数,以多因素logistic回归分析获取乳腺良、恶性结节的独立鉴别因素并构建联合模型。绘制受试者工作特征曲线,计算曲线下面积(AUC),评估各单一因素及联合模型的鉴别诊断效能并以DeLong检验进行比较。结果 组间患者年龄,结节最大径、BI-RADS＞4A类占比、血管密度(VD)、血流容积(FWVD)、分形维数(FD)、灌注指数(PI)、平均强度(Mean Inten)、中值强度(Med Inten)、最大速度(Max Vel)及平均速度(Mean Vel)差异均有统计学意义(P均＜0.05)。多因素logistic回归分析发现,FWVD、FD、PI、Mean Vel及BI-RADS风险分层均为乳腺良、恶性结节的独立鉴别因素(P均＜0.05),其AUC分别为0.812、0.835、0.796、0.773及0.876;而以之构建的联合模型的AUC为0.969,高于上述各单一因素(P均＜0.05)。结论 SR CEUS有助于提高鉴别诊断乳腺良、恶性结节效能。
引用
- www.cjmit.com：显微超声造影(SR CEUS)鉴别诊断乳腺良、恶性结节
供执业医师工作参考，不替代临床判断；数值与分级以指南原文为准。