乳腺超声造影预测模型构建及对BI-RADS 4类病变的风险评估

作者：汪向前; 许华宁; 蔡婷; 吴意赟^*

来源：临床超声医学杂志, 2021, 23(02): 110-114.

DOI：10.16245/j.cnki.issn1008-6978.2021.02.012

• 超声检查
• 造影剂
• 乳腺肿瘤,良恶性
• Logistic模型

目的分析乳腺良恶性病变的超声造影特征,构建预测模型,探讨其对乳腺影像报告与数据系统(BI-RADS)4类病变风险的评估价值。方法选取我院均经手术病理结果证实的乳腺病变患者174例,共180个病灶(BI-RADS 4类)。将其分为模型构建样本(91例,共94个病灶)和模型验证样本(83例,共86个病灶)。对模型构建样本的超声造影增强模式特征进行单因素及多因素Logistic回归分析,构建出预测模型;绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析该预测模型对模型验证样本乳腺良恶性病变的诊断效能。同时分析不同经验超声医师对模型验证样本判读结果的一致性。结果 Logistic回归分析显示,特征性危险因素为"蟹足"征或血管扭曲征、增强均匀性及增强后病灶范围扩大(OR=11.308、5.980、3.377,均P<0.01)。Logistic回归方程(即超声造影预测模型):y=-4.239+2.425x8+1.788x3+1.217x5(x8:"蟹足"征或血管扭曲征;x3:增强均匀性;x5:增强后病灶范围);该模型预测乳腺良恶性病变的ROC曲线下面积为0.909,敏感性、特异性、准确率、阳性预测值及阴性预测值分别为95.83%、81.58%、89.53%、86.79%及93.94%。不同经验超声医师判读结果一致性好,Kappa值为0.683。结论乳腺超声造影预测模型对BI-RADS 4类乳腺病变具有较高的风险评估价值,且不同经验超声医师间采用该预测模型鉴别诊断乳腺良恶性病变一致性好。

• 单位
  南京中医药大学