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    乳腺AI與乳腺鉬靶檢查在乳腺良惡性腫瘤診斷中的應(yīng)用療效對比

    2020-09-14 12:08:19王英穎火忠
    健康大視野 2020年18期
    關(guān)鍵詞:診斷準(zhǔn)確率乳腺腫瘤

    王英穎 火忠

    【摘 要】目的:對乳腺良惡性腫瘤患者分別采用乳腺AI檢測與乳腺AI聯(lián)合乳腺鉬靶檢查,并將其診斷價(jià)值進(jìn)行分析。方法:我院2018年9月份至2019年9月份共收治乳腺腫瘤患者48例,并將其隨機(jī)分為對照組與觀察組各24例,分別采用乳腺鉬靶檢查與X線鉬靶聯(lián)合乳腺AI檢查,比較兩組患者診斷準(zhǔn)確率。結(jié)果:觀察組患者診斷準(zhǔn)確率明顯更高(P<0.05)。結(jié)論:乳腺鉬靶聯(lián)合乳腺AI檢查臨床意義顯著,可進(jìn)一步提高乳腺良惡性腫瘤的診斷準(zhǔn)確性。

    【關(guān)鍵詞】乳腺腫瘤;乳腺鉬靶;乳腺AI;診斷準(zhǔn)確率

    Abstract:Objective To analyze the diagnostic value of breast benign and malignant tumors using breast AI detection and breast AI combined with breast molybdenum target examination. Methods: A total of 48 breast cancer patients were treated in our hospital from September 2018 to September 2019. They were randomly divided into the control group and the observation group, each with 24 cases. The mammary target examination and X-ray molybdenum target combined with breast AI Check and compare the diagnostic accuracy of the two groups of patients. Results: The accuracy of diagnosis in the observation group was significantly higher (P <0.05). Conclusion: Breast molybdenum target combined with breast AI examination has significant clinical significance, which can further improve the diagnostic accuracy of breast benign and malignant tumors.

    Key words: breast tumor; breast molybdenum target; breast AI; diagnostic accuracy

    乳腺腫瘤作為臨床常見疾病,也是威脅女性生命健康及生活質(zhì)量的主要危險(xiǎn)因素。近年來,乳腺腫瘤發(fā)病率明顯增加,其在臨床中主要分為良性腫瘤與惡性腫瘤,且預(yù)后差異較大[1]。因此,臨床應(yīng)采用科學(xué)、合理的診斷措施,從而進(jìn)一步保障乳腺腫瘤患者的總體治療效果。本文主要將乳腺鉬靶聯(lián)合乳腺AI檢查應(yīng)用在乳腺良惡性腫瘤患者的臨床診斷工作中,取得了較好的研究效果,現(xiàn)報(bào)道如下:

    1 資料與方法

    1.1 一般資料

    以我院2018.9-2019.9期間收治的乳腺腫瘤患者48例進(jìn)行研究,并將其隨機(jī)分為對照組24例,觀察組24例,所有患者均經(jīng)手術(shù)病理證實(shí)。對照組患者平均年齡(47.82±13.18)歲,良性腫瘤患者15例,惡性腫瘤患者9例。觀察組患者平均年齡(47.75±13.25)歲,良性腫瘤患者14例,惡性腫瘤患者10例。兩組患者臨床資料不存在顯著差距(P>0.05)。

    1.2 方法

    兩組患者均接受乳腺鉬靶檢查:采用美國Loradselenia全數(shù)字化乳腺鉬靶射線機(jī),對患者雙側(cè)乳腺內(nèi)外斜位、頭尾部進(jìn)行拍攝,并自動選擇陽極靶面及參數(shù)。最后將掃描結(jié)果存至計(jì)算機(jī),由兩名工作資歷較深的臨床醫(yī)師進(jìn)行診斷。

    觀察組患者加用乳腺AI檢查:對患者X線圖片進(jìn)行多層卷積層與池化操作,將特征圖提取,特征圖提取完畢后輸入?yún)^(qū)域提出網(wǎng)絡(luò),將病灶區(qū)域映射至特征圖中,同時對映射完畢的特征圖進(jìn)行預(yù)測,以確定病灶類別與位置,最后計(jì)算其參數(shù)。

    1.3 觀察指標(biāo):①兩組患者診斷準(zhǔn)確率。

    1.4 療效評價(jià):將兩組患者診斷準(zhǔn)確率進(jìn)行分析比較。

    1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

    將數(shù)據(jù)納入SPSS22.0軟件中分析,率計(jì)數(shù)資料采用檢驗(yàn),并以率(%)表示,(P<0.05)為差異顯著,有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

    2 結(jié)果

    觀察組良性腫瘤患者診斷準(zhǔn)確率為92.86%,惡性腫瘤患者診斷準(zhǔn)確率為80%,對照組良性腫瘤患者診斷準(zhǔn)確率為73.3%,惡性腫瘤患者診斷準(zhǔn)確率為66.7%,觀察組患者診斷準(zhǔn)確率更高,(x?=13.609,P=0.001),(x?=4.525,P=0.033),(P<0.05)。

    3 討論

    乳腺鉬靶檢查作為臨床中廣泛應(yīng)用的乳腺癌診斷方式之一,相對于其他診斷方式來說,乳腺鉬靶檢查成像更為直觀,對于患者乳腺內(nèi)體積較小的腫塊與結(jié)節(jié),也可及時發(fā)現(xiàn)[2]。但對于乳腺脂肪較少或乳腺腺體致密的患者來說,此種檢查方式無法清晰顯示患者具體病變范圍,極易導(dǎo)致臨床醫(yī)生出現(xiàn)漏診、誤診現(xiàn)象,從而影響患者總體治療效果。

    伴隨著我國醫(yī)療技術(shù)的改革與發(fā)展,乳腺AI檢查也在臨床中廣泛應(yīng)用,此種檢查方式可同時對多種類別病灶進(jìn)行預(yù)測,對乳腺X線影像無需進(jìn)行復(fù)雜處理,將其輸至模型中,便可快速進(jìn)行預(yù)測。乳腺AI檢查可輔助臨床醫(yī)生及時發(fā)現(xiàn)病灶,從而有效避免醫(yī)生因臨床經(jīng)驗(yàn)不足而出現(xiàn)失誤,臨床意義顯著[3]。為進(jìn)一步提高乳腺腫瘤的診斷準(zhǔn)確性,臨床醫(yī)生多給予患者乳腺鉬靶聯(lián)合乳腺AI檢查,以更為清晰、直觀地對病灶部位進(jìn)行觀察,最大程度避免漏診、誤診事件發(fā)生。在本文中,對照組、觀察組患均采用了乳腺鉬靶檢查,觀察組患者加用乳腺AI檢查,結(jié)果表示,觀察組良性腫瘤患者、惡性腫瘤患者診斷準(zhǔn)確率均高于對照組患者(P<0.05)。由此可見,對于乳腺腫瘤患者而言,臨床中對其采用乳腺鉬靶聯(lián)合乳腺AI檢查是切實(shí)可行的,在乳腺鉬靶檢查的基礎(chǔ)上,加用乳腺AI檢查,可進(jìn)一步提升總體診斷準(zhǔn)確率,以為其臨床后續(xù)治療奠定基礎(chǔ)。

    綜上所述,對于疑似乳腺腫瘤的患者來說,臨床中可在給予其乳腺鉬靶檢查的基礎(chǔ)上,加用乳腺AI檢測,從而進(jìn)一步提高診斷準(zhǔn)確性,以防止因漏診、誤診事件對患者臨床治療效果造成影響。

    參考文獻(xiàn)

    王冬偉,常燕.鉬靶X線和B超在乳腺良惡性病變中的診斷分析[J].影像研究與醫(yī)學(xué)應(yīng)用,2018,2(04):194-195.

    劉建濤, 蔡振旭, 李世林. 鉬靶X線攝影聯(lián)合動態(tài)增強(qiáng)磁共振成像在隱匿性乳腺癌診斷中的臨床價(jià)值[J]. 實(shí)用醫(yī)學(xué)影像雜志, 2017, 18(3):267-268.

    羅曉, 李安華. 人工智能在乳腺癌診治中的應(yīng)用與思考[J]. 中華醫(yī)學(xué)超聲雜志(電子版), 2019, 16(4):247-251.

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