【摘 要】
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目的:构建乳腺肿块的综合乳腺影像报告和数据系统(Breast Imaging Reporting and Data System,BI-RADS)预测模型,得到不同于单一影像的BI-RADS分类.方法:回顾并分析2019年8月—2020年9月术前行超声、乳腺X线摄影及磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)检查的患者图像,根据BI-RADS词典对肿块特征进行评估,取3种影像的最高BI-RADS类别为因变量,影像学特征及临床指征为自变量,根据多元logistic回归构建综合
【机 构】
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上海交通大学医学院附属瑞金医院超声科,上海 200025;昆明理工大学医学院附属第一人民医院超声科,云南 昆明 650500;上海交通大学医学院附属瑞金医院超声科,上海 200025;上海交通大学医学
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目的:构建乳腺肿块的综合乳腺影像报告和数据系统(Breast Imaging Reporting and Data System,BI-RADS)预测模型,得到不同于单一影像的BI-RADS分类.方法:回顾并分析2019年8月—2020年9月术前行超声、乳腺X线摄影及磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)检查的患者图像,根据BI-RADS词典对肿块特征进行评估,取3种影像的最高BI-RADS类别为因变量,影像学特征及临床指征为自变量,根据多元logistic回归构建综合BI-RADS预测模型.结果:综合BI-RADS预测模型分类的阳性预测值(positive predictive value,PPV)在指南的参考范围内[3类(0.00％),4A类(9.61％),4B类(42.41％),4C类(88.18％),5类(97.19％)],模型的受试者工作特征(receiver operating characteristic)曲线的曲线下面积(area under curve,AUC)为0.955.结论:将3种影像的BI-RADS词典联合肿块临床特征得到综合的BI-RADS模型是可行的,极大限度避免漏诊的发生.
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