曾 增, 張姝嬪, 吳 蓉, 姚明華, 徐 光, 劉 卉
(1. 同濟(jì)大學(xué)附屬第十人民醫(yī)院超聲科,上海 200072; 2. 同濟(jì)大學(xué)醫(yī)學(xué)院超聲醫(yī)學(xué)研究所,上海 200072; 3. 浙江省人民醫(yī)院超聲科,浙江杭州 310000)
?
·基礎(chǔ)研究·
BI-RADS分類(lèi)和聲觸診組織成像定量技術(shù)對(duì)乳腺微小癌的診斷價(jià)值
曾 增1,2,3, 張姝嬪1,2, 吳 蓉1,2, 姚明華1,2, 徐 光1,2, 劉 卉1,2
(1. 同濟(jì)大學(xué)附屬第十人民醫(yī)院超聲科,上海 200072; 2. 同濟(jì)大學(xué)醫(yī)學(xué)院超聲醫(yī)學(xué)研究所,上海 200072; 3. 浙江省人民醫(yī)院超聲科,浙江杭州 310000)
目的 探討乳腺影像報(bào)告和數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)(breast imaging reporting and data system, BI-RADS)、聲觸診組織成像定量(virtual touch tissue imaging quantification, VTIQ)技術(shù)以及聯(lián)合應(yīng)用兩種診斷方法對(duì)乳腺微小癌的診斷價(jià)值。方法 回顧性分析2014年6月至2015年7月同濟(jì)大學(xué)附屬第十人民醫(yī)院診治的94名女性患者資料,共收集96個(gè)經(jīng)病理證實(shí)的乳腺微小結(jié)節(jié)的BI-RADS分類(lèi)與VTIQ圖像數(shù)據(jù),以病理結(jié)果為金標(biāo)準(zhǔn),統(tǒng)計(jì)分析BI-RADS分類(lèi)、結(jié)節(jié)內(nèi)部的平均剪切波速度值(shear wave velocity, SWV)以及兩者聯(lián)合應(yīng)用時(shí)對(duì)于乳腺微小癌診斷的敏感度、特異度、陽(yáng)性預(yù)測(cè)值、陰性預(yù)測(cè)值和準(zhǔn)確率,并對(duì)三種診斷方法分別做受試者工作特征曲線(receiver operating characteristic curve, ROC)分析,評(píng)價(jià)各種方法的診斷效能。結(jié)果 病理診斷惡性結(jié)節(jié)24個(gè)(25%),良性結(jié)節(jié)72個(gè)(75%)。BI-RADS分類(lèi)診斷惡性病灶26個(gè),良性病灶70個(gè),診斷敏感度為70.83%,特異度為87.5%,陽(yáng)性預(yù)測(cè)值為65.3%,陰性預(yù)測(cè)值為90.0%,準(zhǔn)確率為83.33%。VTIQ技術(shù)診斷惡性病灶27個(gè),良性病灶69個(gè),診斷敏感度為79.16%,特異度為88.89%,陽(yáng)性預(yù)測(cè)值為70.37%,陰性預(yù)測(cè)值為92.75%,準(zhǔn)確率為86.45%。兩者聯(lián)合診斷惡性病灶36個(gè)、良性病灶60個(gè)、診斷敏感度為91.67%,特異度為80.56%,陽(yáng)性預(yù)測(cè)值為61.11%,陰性預(yù)測(cè)值為96.67%,準(zhǔn)確率為83.33%。三種診斷方法的ROC曲線下面積(area under ROC curve, AUC)分別為0.785、0.840、0.861。結(jié)論 VTIQ技術(shù)對(duì)乳腺微小癌有很好的診斷價(jià)值,聯(lián)合兩種方法可以提高BI-RADS分類(lèi)對(duì)乳腺微小癌的診斷敏感度。
乳腺微小細(xì)胞腫瘤; BI-RADS分類(lèi); 聲觸診組織成像定量技術(shù)
乳腺癌是威脅我國(guó)女性健康的惡性腫瘤之一,且發(fā)病率呈持續(xù)上升趨勢(shì),根據(jù)國(guó)際癌癥研究機(jī)構(gòu)(International Agency for Research on Cancer, IARC)預(yù)計(jì),至2030年我國(guó)女性乳腺癌發(fā)病可達(dá)23.4萬(wàn)例。對(duì)女性的身心健康造成嚴(yán)重?fù)p害,消耗了很多醫(yī)療資源[1]。乳腺癌很難做到一級(jí)預(yù)防,只能在早期發(fā)病的時(shí)候做到正確診斷和及時(shí)治療,因此,早期確診對(duì)于乳腺癌的治療至關(guān)重要。乳腺微小癌(minimal breast carcinoma, MBC)是指原位癌或最大直徑≤10mm 的乳腺浸潤(rùn)癌,其超聲常規(guī)圖像惡性特征往往不典型,且由于尺寸較小而容易被誤診漏診,如何正確有效地診斷乳腺微小癌對(duì)超聲工作提出了新的挑戰(zhàn)。隨著各種超聲新技術(shù)的發(fā)展,有研究已經(jīng)面向這一領(lǐng)域并且獲得了寶貴的經(jīng)驗(yàn)[2]。本研究旨在研究基于常規(guī)超聲檢查的BI-RADS分類(lèi)法與超聲新技術(shù)VTIQ檢查以及兩者聯(lián)合應(yīng)用對(duì)≤10mm 的乳腺微小結(jié)節(jié)良惡性的診斷價(jià)值。
1.1 一般資料
選擇2014年6月至2015年7月于同濟(jì)大學(xué)附屬第十人民醫(yī)院就診的94名女性患者,年齡范圍18~79歲,平均年齡47±13歲,共計(jì)96個(gè)乳腺微小結(jié)節(jié),直徑范圍4~10mm,病灶平均直徑8.1±1.6mm,每個(gè)結(jié)節(jié)均有明確的術(shù)后病理結(jié)果。
1.2 儀器與方法
應(yīng)用Siemens Acuson S 3000型超聲診斷儀,配備VTIQ成像軟件。常規(guī)超聲檢查采用高頻線陣探頭,頻率范圍5~14MHz,VTIQ檢查采用9L4探頭,頻率范圍4~9MHz。先對(duì)患者行常規(guī)超聲檢查,觀察病灶的大小、形態(tài)、邊界、縱橫比、內(nèi)部回聲以及內(nèi)部微鈣化,后方回聲表現(xiàn)和彩色多普勒血流分布特征,記錄相應(yīng)BI-RADS分類(lèi)結(jié)果。切換至VTIQ模式,重點(diǎn)觀察質(zhì)量模式和速度模式圖,在圖像質(zhì)量最高的時(shí)候測(cè)量結(jié)節(jié)內(nèi)部的剪切波速度值(SWV),將感興趣區(qū)(ROI)取樣框放置于病灶內(nèi)部,避開(kāi)鈣化灶,測(cè)量7次數(shù)據(jù),去除最大值及最小值,取數(shù)據(jù)的平均值,以m/s表示。以上所有超聲圖像信息均存儲(chǔ)于超聲儀器硬盤(pán)內(nèi)。
1.3 診斷標(biāo)準(zhǔn)
對(duì)于常規(guī)超聲圖像,采用2013版美國(guó)放射學(xué)院BI-RADS分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)圖像進(jìn)行分類(lèi),由2名具有5年以上乳腺超聲檢查經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)師同時(shí)讀圖,當(dāng)有意見(jiàn)不一致時(shí)候協(xié)商解決,記錄每個(gè)病灶的BI-RADS分類(lèi),以4b類(lèi)為截?cái)嘀?,低?b類(lèi)時(shí)判斷為良性結(jié)節(jié),高于且包含4b類(lèi)時(shí)判斷為惡性結(jié)節(jié)。對(duì)于VTIQ檢查,取各個(gè)結(jié)節(jié)的SWV平均值,繪制ROC曲線,在Youden指數(shù)最高時(shí)候獲得最佳診斷截?cái)嘀?,本研究中截?cái)嘀禐?.73m/s,當(dāng)乳腺腫塊SWV值小于最佳截?cái)嘀蹬袛酁榱夹越Y(jié)節(jié),大于或等于截?cái)嘀禃r(shí)判斷為惡性結(jié)節(jié)。聯(lián)合兩者診斷的標(biāo)準(zhǔn)為: 兩者均符合良性診斷時(shí)判斷為良性結(jié)節(jié),兩者任一符合惡性診斷時(shí)判斷為惡性結(jié)節(jié)。
1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析
2.1 病理結(jié)果
術(shù)后組織病理結(jié)果顯示,96個(gè)乳腺微小結(jié)節(jié)中,惡性結(jié)節(jié)24個(gè)(25%),良性結(jié)節(jié)72個(gè)(75%)。惡性結(jié)節(jié)中包括導(dǎo)管內(nèi)癌7個(gè),浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌13個(gè),實(shí)體型乳頭狀癌3個(gè),原位癌1個(gè);良性結(jié)節(jié)中包括導(dǎo)管內(nèi)乳頭狀瘤7個(gè),乳腺腺病31個(gè),纖維腺瘤34個(gè)。
2.2 BI-RADS分類(lèi)結(jié)果
按照BI-RADS分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn),在96個(gè)乳腺病灶中,診斷為惡性結(jié)節(jié)的26個(gè),其中4b類(lèi)16個(gè),4c類(lèi)7個(gè),5類(lèi)3個(gè);診斷為良性結(jié)節(jié)的70個(gè),其中3類(lèi)40個(gè),4a類(lèi)30個(gè)。
2.3 BI-RADS分類(lèi)、VTIQ檢查及兩者聯(lián)合應(yīng)用的診斷效能統(tǒng)計(jì)學(xué)結(jié)果
VTIQ檢查的診斷特異度最高,為88.89%;陽(yáng)性預(yù)測(cè)值最高,為70.37%;診斷準(zhǔn)確率最高,為86.45%。聯(lián)合應(yīng)用兩種方法診斷乳腺微小結(jié)節(jié)良惡性的敏感度最高,達(dá)91.67%;但是特異度最低,為80.56%;陰性預(yù)測(cè)值最高,為96.67%;ROC曲線下面積最大,為0.861。對(duì)三種方法的診斷效能做差異性分析發(fā)現(xiàn),BI-RADS分類(lèi)與VTIQ檢查及聯(lián)合兩者技術(shù)診斷MBC準(zhǔn)確率無(wú)差異(P>0.05),兩者聯(lián)合診斷可以提高BI-RADS診斷MBC的敏感性(P<0.05),見(jiàn)表1、圖1。
表1 三種方法的診斷效能分析
圖1 96個(gè)病灶BI-RADS分類(lèi)、VTIQ值及兩者聯(lián)合 構(gòu)建的ROC曲線Fig.1 ROC curves of BI-RADS, VTIQ and their combination in diagnosis of MBC
2.4 BI-RADS分類(lèi)與VTIQ聯(lián)合診斷結(jié)果
聯(lián)合診斷結(jié)果顯示,96個(gè)乳腺微小病灶中,判斷為惡性的有36個(gè),判斷為良性的有60個(gè)。
2.5 VTIQ檢查結(jié)果
VTIQ檢查時(shí),取各個(gè)病灶的SWV均值,惡性結(jié)節(jié)SWV均值為4.37±1.31m/s(范圍2.99~9.31m/s),良性結(jié)節(jié)SWV均值為2.96±0.81m/s,范圍1.33~5.72m/s。對(duì)所有結(jié)節(jié)的SWV均值做ROC曲線分析,獲得診斷截?cái)嘀禐?3.73m/s。結(jié)果顯示,SWV值≥3.73m/s的結(jié)節(jié)有27個(gè),診斷為惡性;SWV值<3.73m/s的結(jié)節(jié)有69個(gè),診斷為良性,見(jiàn)圖2、圖3。
圖2 女性患者,60歲,乳腺病灶VTIQ平均值為2.32m/s,<截?cái)嘀?.73m/s, 診斷為良性病變;術(shù)后病理: 纖維瘤Fig.2 Female, 60Y, mean VTIQ breast lesion is 2.32m/s(cut-off value 3.73m/s), diagnosed as benign lesion, pathological findings as fibroadenoma
圖3 女性患者,55歲,乳腺病灶VTIQ平均值為8.50m/s,>截?cái)嘀?.73m/s, 診斷為惡性病變;術(shù)后病理: 浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌Fig.3 Female, 55Y,mean VTIQ of breast lesions is 8.50m/s(cut-off value 3.73m/s), diagnosed as malignant lesion, pathological findings as invasive ductal carcinoma
近年來(lái),隨著超聲技術(shù)的發(fā)展,常規(guī)超聲成為乳腺病變的首選檢查方法[3]。BI-RADS分類(lèi)是超聲診斷質(zhì)量控制的一種標(biāo)準(zhǔn),其中制定了詳細(xì)的乳腺病變聲像圖描述用語(yǔ)和診斷分級(jí)標(biāo)準(zhǔn),為臨床超聲工作提供了相應(yīng)的規(guī)范。以此為根據(jù)可以做出相應(yīng)的診斷報(bào)告,提供一個(gè)可以參考的標(biāo)準(zhǔn),從而給出一個(gè)實(shí)用可行的臨床處理意見(jiàn),臨床醫(yī)生可根據(jù)報(bào)告選擇如何處理病變,從而在很大程度上便捷了超聲醫(yī)生和臨床醫(yī)生之間的交流[4]。近期的一些臨床研究表明,采用BI-RADS分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)判斷病灶的良惡性有一定的誤診率[5-6]。較大的乳腺癌在常規(guī)超聲聲像圖上惡性特征表現(xiàn)得很明顯,然而對(duì)于某些乳腺微小癌,由于其邊緣癌細(xì)胞并未向周?chē)M織擴(kuò)散,乳腺微小癌內(nèi)部及周?chē)餍盘?hào)稀少。因此聲像圖上惡性特征不明顯。
聲彈性成像的概念最早由Ophir等于1991年提出,1998年有報(bào)道乳腺內(nèi)不同組織的彈性系數(shù)各不相同,彈性系數(shù)由大到小排列為: 浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌>非浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌>乳腺纖維化>乳腺>脂肪組織。組織彈性系數(shù)越大表示組織硬度越大。這就為彈性成像鑒別乳腺腫塊良惡性提供了理論依據(jù)。
研究表明,VTIQ技術(shù)是乳腺良惡性鑒別診斷的一個(gè)新型有效的方法。VTIQ技術(shù)采用檢測(cè)脈沖測(cè)定垂直的剪切波速度,不受人員對(duì)組織進(jìn)行的機(jī)械施壓影響,其與組織本身的彈性密切相關(guān),進(jìn)行彩色圖像編碼,得出彩色剪切波速度分布圖。VTIQ能夠提供定量信息,從而彌補(bǔ)了傳統(tǒng)彈性成像的不足。使用m/s來(lái)測(cè)量剪切波傳導(dǎo)速度,亦可以使用二維彩色編碼成像,另外VTIQ也可以產(chǎn)生一些定性圖,例如位移圖像、質(zhì)量圖像、時(shí)間圖像。VTIQ作為一種新近發(fā)展的技術(shù),在國(guó)內(nèi)和國(guó)外的相關(guān)報(bào)道較少,研究表明VTIQ定性和定量結(jié)果能夠提高超聲對(duì)乳腺占位的診斷價(jià)值,減少不必要的穿刺[7-8]。
研究乳腺良性腫塊的SWV平均值為2.96±0.81m/s,乳腺惡性腫塊SWV平均值為4.37±1.31m/s,惡性腫塊的SWV平均值高于良性腫塊SWV值,兩者差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。本研究中24例微小乳腺癌中浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌為13例,占絕大多數(shù)比例,其VTIQ值較高與浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌內(nèi)含有較多的彈力纖維與間質(zhì)成分,間質(zhì)血管的管壁機(jī)化、鈣化、間質(zhì)成分發(fā)生玻璃樣變且彈力纖維排列密集有關(guān);而本研究中的良性腫瘤大部分為乳腺病(31個(gè))和纖維腺瘤(34個(gè)),其病理成分中纖維間質(zhì)與腺體排列疏松,瘤體內(nèi)含有豐富的黏多糖,其質(zhì)地相對(duì)較軟、彈性系數(shù)較低,故惡性組的SWV值高于良性組,這與上文描述乳腺內(nèi)部不同組織成分的彈性系數(shù)各不相同這一結(jié)論相符[9]。本研究中原位癌及導(dǎo)管內(nèi)癌質(zhì)地柔軟,硬度較低;而纖維腺瘤纖維成分多,出現(xiàn)一些鈣化灶導(dǎo)致硬度高[10]。所以VTIQ需與BI-RADS結(jié)合,進(jìn)行綜合分析。
本研究采用聲觸診組織成像定量技術(shù)對(duì)乳腺良惡性腫塊進(jìn)行檢測(cè),結(jié)果顯示聲觸診組織成像定量技術(shù)鑒別診斷腫塊良惡性的敏感度、特異度和準(zhǔn)確率分別為79.16%、88.89%、86.45%,高于BI-RADS分類(lèi)對(duì)乳腺腫塊的診斷能力,見(jiàn)表1。本研究顯示聲觸診組織成像定量技術(shù)診斷乳腺腫塊的特異度和準(zhǔn)確率很高,這與既往已有研究顯示彈性超聲對(duì)乳腺腫物的診斷價(jià)值要高于常規(guī)超聲結(jié)論相符合[11]。尤其對(duì)于乳腺病灶表現(xiàn)為組織紊亂,無(wú)明顯腫塊時(shí),VTIQ顯示出其明顯優(yōu)勢(shì)。Michael等[12]研究表明,當(dāng)VTIQ和BI-RADS分級(jí)聯(lián)合使用時(shí),可以提高診斷的特異度而又不會(huì)降低診斷的敏感度。而本研究顯示,當(dāng)兩者聯(lián)合應(yīng)用診斷腫塊良惡性時(shí),敏感度最高為91.67%,特異度降低為80.56%,分析其原因,認(rèn)為與乳腺微小癌的大小有關(guān),說(shuō)明當(dāng)BI-RADS分類(lèi)聯(lián)合聲觸診組織成像定量技術(shù)診斷乳腺微小癌時(shí),發(fā)現(xiàn)病灶的能力提高了,然而聯(lián)合兩者并不能提高BI-RADS診斷MBC的準(zhǔn)確率。
研究認(rèn)為VTIQ有代替普通傳統(tǒng)超聲的潛力,在診斷不同大小的乳腺腫塊中展示出了很好的診斷效能,Liu等研究認(rèn)為在VTIQ取樣框?yàn)?mm×1mm 的情況下,對(duì)于<10mm的腫塊來(lái)說(shuō),測(cè)量的區(qū)域不會(huì)包括乳腺周邊的正常組織,從而提高了測(cè)值的準(zhǔn)確率[13]。本研究顯示VTIQ診斷MBC的準(zhǔn)確率為86.45%,高于BI-RADS分級(jí)的準(zhǔn)確率83.33%,說(shuō)明使用VTIQ可以提高乳腺小腫塊的診斷準(zhǔn)確率。
本研究具有一定的局限性,主要在于研究樣本的數(shù)量有限,腫塊病理結(jié)果單一,惡性腫瘤的病理類(lèi)型主要是浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌,良性腫瘤的病理類(lèi)型主要是乳腺病和纖維腺瘤,而其他病理類(lèi)型的例數(shù)較少。在以后的研究中,將擴(kuò)大樣本量,研究不同病理類(lèi)型的乳腺癌的聲觸診組織量化成像的特征,更好地為臨床診斷及治療服務(wù)。
綜上所述,VTIQ技術(shù)對(duì)乳腺微小癌有很好的診斷價(jià)值,VTIQ可以提高BI-RADS分類(lèi)對(duì)乳腺微小癌的診斷敏感度。
[1] 鄭瑩,吳春曉,張敏璐.乳腺癌在中國(guó)的流行狀況和疾病特征[J].中國(guó)癌癥雜志,2013,23(8): 561-569.
[2] 王志遠(yuǎn),楊通明,吳澤惠,等.超聲彈性成像鑒別乳腺微小良惡性腫塊[J].中國(guó)醫(yī)學(xué)影像技術(shù),2010,26(10): 1901-1903.
[3] 黃巧燕,蔡石蘭.超聲彈性成像在乳腺腫塊鑒別診斷中的現(xiàn)狀[J].醫(yī)學(xué)綜述,2011,16(14): 2194-2196.
[4] 章華,陳萍,徐輝雄.BI-RADS-US超聲分級(jí)在乳腺良惡性疾病的診斷價(jià)值[J].同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào): 醫(yī)學(xué)版,2014,35(4): 76-79.
[5] 賴興建,朱慶莉,姜玉新,等.乳腺病變超聲乳腺影像報(bào)告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)(BI-RADS)診斷一致性的評(píng)估[J].中華超聲影像學(xué)雜志,2010,19(8): 70l-704.
[6] 王涌,楊寶年,張希敏,等.對(duì)超聲BI-RADS分級(jí)在診斷3635例乳腺病變中價(jià)值的初步探討[J].中國(guó)超聲醫(yī)學(xué)雜志,2011,27(6): 508-510.
[7] Weismann C, Mayr C, Egger H, et al. Breast sonography-2D, 3D, 4D ultrasound or elastography?[J]. Breast Care(Basel, Switzerland), 2011,6(2): 98-103.
[8] Barr RG. Sonographic breast elastography: a primer[J]. J Ultrasound Med, 2012,31(5): 773-783.
[9] 李玉林.病理學(xué)[M].6版.北京: 人民衛(wèi)生出版社,2004: 318-319.
[10] 智慧,肖曉云,楊海云,等.BI-RADS診斷標(biāo)準(zhǔn)與UE結(jié)合對(duì)乳腺腫物診斷價(jià)值的探討[J].中國(guó)超聲醫(yī)學(xué)雜志,2011,27(4): 310-312.
[11] 李萍,陳蘇寧,宋燁,等.實(shí)時(shí)超聲彈性成像在鑒別乳腺腫塊中的診斷價(jià)值[J].同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào): 醫(yī)學(xué)版,2010,31(2): 94-100.
[12] Michael G, Mirjam SM, Aba H, et al. Evaluation of virtual touch tissue imaging quantification, a new shear wave velocity imaging method for breast lesion assessment by ultrasound[J]. Biomed Res Int, 2014,(2014): 960262.
[13] Liu H, Zhao LX, Xu G, et al. Diagnostic value of virtual touch tissue imaging quantification for benign and malignant breast lesions with different sizes[J]. Int J Clin Exp Med, 2015,8(8): 13118-13126.
Breast imaging reporting and data system(BI-RADS) and virtual touch tissue imaging quantification(VTIQ) in diagnosis minimal breast carcinoma
ZENGZeng1,2,3,ZHANGShu-pin1,2,WURong1,2,YAOMing-hua1,2,XUGuang1,2,LIUHui1,2
(1. Dept. of Medical Ultrasonography, Tenth People’s Hospital, Tongji University, Shanghai 200072, China; 2. Ultrasound Research and Education Institute, Tongji University, Shanghai 200072, China; 3. Zhejiang Provincial People’s Hospital, Zhejiang Hangzhou 310000, China)
Objective To evaluate breast imaging reporting and data system(BI-RADS), virtual touch tissue imaging quantification(VTIQ) and combined application of the two methods in diagnosis of minimal breast carcinoma(MBC). Methods Clinical and imaging data of 94 female patients with 96 pathologically confirmed MBC admitted from June 2014 to July 2015 were retrospective analysis. Using the pathology results as the gold standard, the diagnostic value of BI-RADS, VTIQ and combination of two methods were evaluated, in terms of sensitivity, specificity, positive predictive value(PPV), negative predictive value(NPV) and diagnostic correct rate. The receiver operating characteristic(ROC) analysis was performed and the area under the curve(AUC) was calculated. Results Among 96 MBC lesions, 72(75%)were diagnosed as malignant and 24(25%)were as benign by pathology. As diagnosed by BI-RADS, 26 lesions were malignant and 70 were benign with a diagnostic sensitivity of 70.83%, specificity of 87.5%, PPV of 65.3%, NPV of 90.0% and the correct rate of 83.33%; as diagnosed by VTIQ, 27 lesions were malignant lesions and 69 were benign with a diagnostic sensitivity of 79.16%, specificity of 88.89%, PPV of 70.37%, NPV of 92.75% and the correct rate of 86.45%; as diagnosed by combination of two methods, 36 lesions were malignant and 60 were benign with a diagnostic sensitivity of 91.67%, specificity of 80.56%, PPV of 61.11%, NPV of 96.67% and the correct rate of 83.33%. The AUC of the three diagnostic methods were 0.785, 0.840 and 0.861, respectively. Conclusion The combined application of VTIQ and BI-RADS is an effective supplementary to conventional images in diagnosis of minimal breast carcinoma.
minimal breast carcinoma; BI-RADS classification; virtual touch tissue imaging quantification
10.16118/j.1008-0392.2016.06.003
2016-08-20
曾 增(1990—),女,碩士研究生.E-mail: lois1@163.com
吳 蓉.E-mail: wurong7111@163.com
R 655.8
A
1008-0392(2016)06-0012-06