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目的:应用多因素Logistic回归分析评价剪切波弹性成像技术(shear-wave elastography,SWE)、应变式弹性成像(strain elastography,SE)以及两种方法结合对乳腺病灶的诊断价值.方法:收集我院病理证实的乳腺病变女性患者114例,共135个病灶,行常规超声并进行BI-RADS(breast imaging reporting and data sys-tem)分类;行SWE检查,获得病灶弹性模量最大值(emax),平均值(emean),标准差(esd),病变/脂肪弹性比(eratio)及弹性图像特征类型;行SE检查,获得病灶的应变率比值(strain ratio,SR)及弹性图像评分.比较乳腺良恶性病灶的各弹性参数的差异.采用多因素Logistic回归分析SWE与SE中各指标的诊断价值并建立回归方程,运用ROC曲线比较BI-RADS分类、SWE、SE及二者结合对乳腺病灶的诊断效能.结果:135个乳腺病灶中,良性病灶87个,恶性病灶48个.乳腺病灶的SWE指标(emax、emean、esd、eratio、弹性图像类型)及SE指标(SR、弹性图像评分)在乳腺良恶性病灶间均有显著差异(P <0.000 1).将SWE中各项指标进行多因素Logistic回归分析,进入Logistic回归方程的是Esd和SWE弹性图分型;将SE中各项指标进行多因素Lo-gistic回归分析,进入Logistic回归方程的是SE弹性评分;将SWE与SE中各项指标进行多因素Logistic回归分析,进入Logistic回归方

作者:胡彧;彭晓静;李奥;叶新华;许迪

来源:现代肿瘤医学 2017 年 25卷 19期

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胡彧;彭晓静;李奥;叶新华;许迪
来源:
现代肿瘤医学 2017 年 25卷 19期
标签:
乳腺病变 超声检查 剪切波弹性成像 应变式弹性成像 breast lesions ultrasonography shear wave elastography strain elastography
目的:应用多因素Logistic回归分析评价剪切波弹性成像技术(shear-wave elastography,SWE)、应变式弹性成像(strain elastography,SE)以及两种方法结合对乳腺病灶的诊断价值.方法:收集我院病理证实的乳腺病变女性患者114例,共135个病灶,行常规超声并进行BI-RADS(breast imaging reporting and data sys-tem)分类;行SWE检查,获得病灶弹性模量最大值(emax),平均值(emean),标准差(esd),病变/脂肪弹性比(eratio)及弹性图像特征类型;行SE检查,获得病灶的应变率比值(strain ratio,SR)及弹性图像评分.比较乳腺良恶性病灶的各弹性参数的差异.采用多因素Logistic回归分析SWE与SE中各指标的诊断价值并建立回归方程,运用ROC曲线比较BI-RADS分类、SWE、SE及二者结合对乳腺病灶的诊断效能.结果:135个乳腺病灶中,良性病灶87个,恶性病灶48个.乳腺病灶的SWE指标(emax、emean、esd、eratio、弹性图像类型)及SE指标(SR、弹性图像评分)在乳腺良恶性病灶间均有显著差异(P <0.000 1).将SWE中各项指标进行多因素Logistic回归分析,进入Logistic回归方程的是Esd和SWE弹性图分型;将SE中各项指标进行多因素Lo-gistic回归分析,进入Logistic回归方程的是SE弹性评分;将SWE与SE中各项指标进行多因素Logistic回归分析,进入Logistic回归方