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目的 探讨人工智能S-Detect技术联合智能三维超微血管成像(3D-SMI)技术对乳腺结节良恶性的诊断价值.方法 选取2021年1月-2023年2月151例(192个结节)乳腺病变患者为研究对象.采用常规超声检查、S-Detect技术、智能3D-SMI技术对乳腺结节进行良恶性鉴别,以术后病理结果为金标准,绘制受试者工作特征(ROC)曲线,分析常规超声检查、S-Detect技术、智能3D-SMI技术及三者联合诊断对乳腺结节良恶性的诊断效能.结果 192个结节中,病理证实良性结节112个,恶性结节80个.常规超声检查、S-Detect技术、智能3D-SMI技术及三者联合诊断的敏感度、特异度和准确度分别为70.00%、83.93%、78.13%,78.75%、79.46%、79.17%,71.25%、93.75%、84.38%,90.00%、80.36%、84.38%.三者联合诊断的诊断效能较常规超声检查、S-Detect技术高,差异有统计学意义(Z=2.567,P=0.010;Z=2.533,P=0.011).常规超声检查、S-Detect技术、智能3D-SMI技术的曲线下面积(AUC)比较,差异无统计学意义(P>0.05).结论 人工智能S-Detect技术与智能3D-SMI技术联合应用可辅助常规超声诊断乳腺结节的良恶性,有助于提高诊断的准确率.

作者:丛小宇;笪应芬;汪成;梁新凤;陈民;袁杰

来源:实用临床医药杂志 2023 年 27卷 16期

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作者:
丛小宇;笪应芬;汪成;梁新凤;陈民;袁杰
来源:
实用临床医药杂志 2023 年 27卷 16期
标签:
S-Detect技术 超微血管成像 乳腺肿瘤 超声检查 S-Detect technique super microvascular imaging breast tumor ultrasonography
目的 探讨人工智能S-Detect技术联合智能三维超微血管成像(3D-SMI)技术对乳腺结节良恶性的诊断价值.方法 选取2021年1月-2023年2月151例(192个结节)乳腺病变患者为研究对象.采用常规超声检查、S-Detect技术、智能3D-SMI技术对乳腺结节进行良恶性鉴别,以术后病理结果为金标准,绘制受试者工作特征(ROC)曲线,分析常规超声检查、S-Detect技术、智能3D-SMI技术及三者联合诊断对乳腺结节良恶性的诊断效能.结果 192个结节中,病理证实良性结节112个,恶性结节80个.常规超声检查、S-Detect技术、智能3D-SMI技术及三者联合诊断的敏感度、特异度和准确度分别为70.00%、83.93%、78.13%,78.75%、79.46%、79.17%,71.25%、93.75%、84.38%,90.00%、80.36%、84.38%.三者联合诊断的诊断效能较常规超声检查、S-Detect技术高,差异有统计学意义(Z=2.567,P=0.010;Z=2.533,P=0.011).常规超声检查、S-Detect技术、智能3D-SMI技术的曲线下面积(AUC)比较,差异无统计学意义(P>0.05).结论 人工智能S-Detect技术与智能3D-SMI技术联合应用可辅助常规超声诊断乳腺结节的良恶性,有助于提高诊断的准确率.