超声弹性成像硬度评分及面积比对乳腺肿块诊断价值的分析

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1、中英文缩略词对照表英文缩写:英文全名:中文译名:UEIUltrasonicelastography超声弹性成像CAMCombinedautocorrelationmethod复合互相关SADsumofabsolutedifferences绝对值差和SSDsumofsquareddifferences平方差和CDFIcolordopplerflaoimaging彩色多普勒血流显像CDPIcolorDopplerponerimaging彩色多普勒能量显像摘要1ABSTRACT2前言3研究内容与方法51•研究对象52•仪器设备53.检查方法54.判断标准65.技术路线76.统计分析9结果10讨论13

2、小结28致谢29参考文献30附录35综述38攻读硕士学位期间发表的学位论文45个人简历46导师评阅表47超声弹性成像硬度评分及面积比对乳腺肿块诊断价值的研究研究生：赵青导师：马斌林教授目的：本研究以乳腺肿块为研究对象，比较超声弹性成像硬度评分与面积比对乳腺良恶性肿块的鉴别诊断价值。方法：对138例患者共153个肿块术前行超声弹性成像检查，所有患者均获手术病理证实。先对病灶进行硬度评分，然后测算病灶弹性成像图和灰阶声像图的面积比值。硬度评分和面积比结果分别与病理结果进行比较。结果：1.硬度评分诊断乳腺恶性肿块的灵敏度84.78%,特异度86.92%,正确指数0.7170o恶性组硬度评分与良性组间

3、比较，P<0.0k2.乳腺良性肿块的的面积比值与恶性肿块的面积比值经t检验，PV0.05。恶性组面积比与良性组间比较,P<0.0k以乳腺肿块的病理诊断为金标准，根据不同的面积比诊断界点绘制ROC曲线，研究结果显示曲线下面积为0.860,以面积比1.2为界点诊断乳腺良恶性肿块的灵敏度、特异度、正确指数最佳，分别为76.09%、94.39%、0.7048。3.硬度评分及面积比两种方法经配对八检验，p>0.05o结论：1.良恶性肿块硬度评分之间的差界具有统计学意义。2.良恶性肿块面积比值之间的差界具有统计学意义，以面积比1.2为最佳界点鉴别诊断乳腺肿块的良、恶性。3.硕度评分及面积比在鉴别乳腺肿块良

4、恶性方面各有优势，两种方法比较无统计学意义。关键词：乳腺肿块；超声弹性成像；面积比UltrasoundelastographyhardnessscoreandratiooftheareaofstudyondiagnosisofbreastmassPostgraduate:ZhaoQingSupervisor:Prof.MaBinlinAbstractObjective:Thisstudywithamassinthebreastastheobjectofstudy,comparisonofultrasoundelastographyhardnessscoreandtheratiooftheare

5、aofbenignandmalignantbreasttumordifferentialdiagnosis.Methods:138patientswith153tumorsbeforeoperation,ultrasoundelasticityimagingexamination,allpatientswereconfirmedbyoperationandpathology.Thefirstfocusonthehardnessofscore,andthencalculatetheelasticimageandgrayscalesonographicarearatio.Hardnessscore

6、andareathantheresultswerecomparedwiththehistopathologicalresults.Results:1Hardnessscoreforthediagnosisofmalignantbreastmasseswithasensitivityof84.78%，specificity86.92%,correctindex0.7170.Malignantandbenignhardnessscorecomparisongroup,P<0.01.2benignbreastmassarearatioandarearatioofmalignanttumorsbytt

7、est,P<0.05.Malignantandbenigngroupareathanthecomparisongroup,P<0.01.Withamassinthebreastpathologydiagnosisasthegoldstandard,accordingtodifferentareathanthediagnosticpointplottingROCcurves,theresultssh