基于超声特征的乳腺肿块BI-RADS风险分类量化模型建立及验证

作者：唐灿; 赵海娜; 文文; 刘晶焰; 万雪; 张亚萍; 彭玉兰^*

来源：中国超声医学杂志, 2022, 38(09): 987-991.

DOI：10.3969/j.issn.1002-0101.2022.09.008

• 乳腺超声
• 图像特征
• BI-RADS分类
• 穿刺节点

目的 基于大数据分析乳腺肿块超声图像特征建立乳腺BI-RADS风险分类量化模型并验证其诊断效能，根据该模型探索并验证穿刺节点价值。方法 回顾性分析2 050例乳腺肿块超声图像，由两名超声医师评估肿块图像特征及风险分类，对图像特征进行Logistic回归分析，以回归分析β值为基础建立BI-RADS量化分类模型并验证，探索最佳穿刺节点。结果 回归模型中包括年龄、形状不规则、边缘模糊、边缘成角、边缘微小分叶、边缘毛刺、微钙化、内部血供；该模型BI-RADS分类量化分值区间分别为：2类：0分；3类：0～20分；4a类：20～40分；4b类：40～90分；4c类：90～160分；5类：≥160分；验证集中量化分类4a类数量和恶性比例明显降低；模型中穿刺节点20分与实际4a类为穿刺节点对乳腺癌的检出率差异无统计学意义(χ2=0.254,P>0.05)。结论 建立并验证BI-RADS风险分类量化模型具有良好临床应用价值，根据模型设置的穿刺节点不劣于传统BI-RADS分类，值得作为临床乳腺癌诊断的辅助手段。

• 单位
  四川大学; 四川大学华西医院