乳腺影像報告數(shù)據(jù)系統(tǒng)（第5版）超聲診斷指標的量化研究.pdf

1、目的：
　　應用Logistic回歸模型探討乳腺影像報告數(shù)據(jù)系統(tǒng)(BI-RADS)中的超聲診斷指標在乳腺腫塊良、惡性鑒別中的應用價值，基于此建立乳腺超聲影像報告數(shù)據(jù)系統(tǒng)分類（3～5類）評分系統(tǒng)，并對各乳腺腫塊評分并分類，旨在為超聲醫(yī)師提供客觀有效的評估分類標準。
　　方法：
　　回顧分析在安徽醫(yī)科大學第二附屬醫(yī)院行乳腺超聲檢查的401例乳腺腫塊超聲圖像特征，結合手術或穿刺活檢病理結果,以第5版乳腺影像報告與數(shù)據(jù)系統(tǒng)病灶

2、超聲特征并加入年齡因素，建立Logistic回歸模型；依據(jù)回歸模型篩選結果及各因素的權重提出BI-RADS3～5類評分分類標準。另納入243例乳腺腫塊作為測試組，對所有研究病例分別進行評分分類，以病理結果為金標準，計算每類的陽性預測值，與BI-RADS各類別的理論風險范圍相比較，觀察兩者的一致性，評估該評分分類系統(tǒng)的診斷價值。
　　結果：
　　1、多因素回歸分析顯示最后進入模型的因素共6個:分別為年齡（≥40歲）、方位（不平

3、行）、形態(tài)（不規(guī)則）、內(nèi)部回聲（不均勻）、邊緣（不光整）、腫塊內(nèi)微鈣化。
　　2、依據(jù)回歸模型篩選結果及各因素對腫塊良、惡性貢獻率不同，制定評分分類系統(tǒng)，BI-RADS3、4a、4b、4c、5類相對應的分值為6分、7～8分、9～15分，16～22分，≥23分。
　　3、模型病例綜合評分的BI-RADS3～5類的陽性預測值分別為0%、2.67%、16.18%、90.74%、100%；測試病例綜合評分的BI-RADS3～5類的陽

4、性預測值分別為0%、4.17%、21.43%、84.85%、100%；所有研究病例綜合評分的BI-RADS3～5類的陽性預測值為0%、3.25%、17.70%、88.51%、100%。
　　4、測試病例ROC曲線下分析，曲線下面積為0.948。以14分作為乳腺腫塊良惡性的Cut-off值（診斷界點），其靈敏度為90.10%、特異度90.14%、約登指數(shù)0.80、準確率90.12%。
　　結論：
　　利用多因素建立的乳腺