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时间:2020-03-22
《乳腺良恶性病变160例的钼靶x线探讨.doc》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、乳腺良恶性病变160例的鋁靶X线探讨【摘要】目的探究乳腺钳靶x线在乳腺良、恶性病变上的诊断价值,以期提高临床医学上对乳腺病变的诊断水平。方法采用回顾性分析的方法对2012年到2013年在某医院就诊的160例采用釦靶X线摄影检查的患者的影像资料进行分析,口所有病例都接受了手术和病理的证实。再将钳靶X线的特点与病理诊断进行相应比较。结果所有患者中,经铝靶X线确诊68例,经病理诊断有63例为良性,5例为乳腺癌,经数据分析可知钳靶X线的诊断精确率高达92.6%;有92例确诊为恶性肿瘤病变,其中有90例确诊为恶性,2例为良性,有数据计算可知,利用铝靶X线进行诊断的精确率高达97.8%0结论经冋顾性实验分
2、析可知,钳靶X线影像技术能够很准确地进行乳腺良、恶性肿瘤病变的判断和借鉴,其具有重要的临床应用价值,值得在临床医学中推广使用。【关键词】乳腺;病变;钮靶X线;应用价值doi:10.3969/j.issn.1004-7484(s)・2013.11.150文章编号:1004-7484(2013)-11-6264-01乳腺疾病是女性中的常见并和多发病,其中又以乳腺癌为最常见的恶性肿瘤疾病,且该疾病发病率乃呈逐年上升趋势。该类疾病起病隐匿,在初期很难被诊断,因此如何对乳腺疾病进行有效诊断,如何结合诊断对良、恶性乳腺疾病进行有效治疗则成为了目前临床医学的研究重点。本研究采用回顾性分析的方法对2012年到
3、2013年在某医院就诊的160例采用钳靶X线摄影检查的患者的影像资料进行分析,同时结合患者的手术病理结果进行比照,从而比较得出钳靶X线摄影检查技术在乳腺良恶性肿瘤诊断中的诊断价值。1资料与方法1.1临床资料本研究采用回顾性分析的方法对2012年到2013年在某医院就诊的160例采用钳靶X线摄影检查的患者的影像资料进行分析,所有就诊患者均为女性,年龄均在25-75岁之间,患者病程在5天到12个月的范围内。患者就诊时的临床表现:部分患者出现局部疼痛不适,乳头溢液、有肿块、局部皮肤增厚、腋窝淋巴结肿大和乳头凹陷等症状。所有就诊患者均进行腺钢靶X线影像检查。1.2诊断方法为患者进行腺常靶X线影像检查时
4、,采用轴位及斜位投照,结合患者实际情况,部分患者还需加照病灶局部片或者侧位片。一般诊断时间为患者月经干净后的第3-10天。诊断过程屮将影像转变为数字化影像再进行进一步处理,并由2名专业医师结合图像及良、恶性肿瘤的图像从肿物形态、密度、边缘、钙化、皮肤增厚、肿块结构扭曲等方面进行比照分析。最后在手术后,将腺钮靶X线影像检查结果和手术、病理结果进行比较。2结果木次研究主耍通过回顾性实验分析比照利用腺钳靶X线影像诊断和手术、病理诊断之间的差异,从而证实腺钳靶X线影像诊断在诊断乳腺良恶性病变上的临床医学价值。下面笔者将本次研究的数据比较以表格形式列出,具体比较数据,见表1。表1两种诊断方案乳腺良、恶性
5、病变诊断比较组别人数乳腺良性肿瘤(%)乳腺恶性肿瘤(%)腺釦靶X线影像诊断16068(42.5)92(57.5)手术、病理确诊16063(39.38)90(60.62X2P值〈0.05<0.05<0.05由表1统计的数据可知,经腺钳靶X线影像诊断为乳腺良性病变的患者为68例,由手术和病理确诊为63例,其屮包括19例纤维腺瘤、12例导管内乳头状瘤、4例错构瘤、21例乳腺增生结节、3例肿囊、4例乳腺癌,由腺钳靶X线影像诊断的准确率高达92.6%o而在腺钳靶X线影像诊断的92例恶性病变中有90例经病理确诊为恶性病变,其中包括55例侵润性导管癌,16例腺癌,5例髓样癌,6例炎性乳癌、4例浸润型小叶癌、
6、5例良性,经腺釦靶X线影像诊断的准确率高达97.8%。3讨论随肴医疗科学技术的提高,腺钳靶X线影像诊断技术已经成为了乳腺良恶性病变诊断的首选,腺钮靶X线影像诊断有很高的密度分辨率,其能够清晰地显示出患者腺体内部的微小钙化以及浅钙化。本研究中采用回顾性分析的方法对2012年到2013年在某医院就诊的160例采用釦靶X线摄影检查的患者的影像资料进行分析,并将分析结果与患者后期于术与病理诊断结果进行比照,经比照发现,经腺钳靶X线影像诊断为乳腺良性病变的患者为68例,由手术和病理确诊为63例,准确率高达92.6%。而在腺钳靶X线影像诊断的92例恶性病变中有90例经病理确诊为恶性病变,诊断的准确率高达9
7、7.8%利用腺钳靶X线影像诊断技术进行乳腺良恶性病变的诊断不仅能够触及病灶同时也可以显示不易触及的病灶以及早期还没有形成肿块的病变,因此利用腺钳靶X线影像诊断的诊断准确率很高,但是在诊断过程中还是会因为其他主客观因素而造成误诊,因此在进行诊断的过程中,主治医师需仔细阅片,结合良恶性乳腺病变的特点,通过对病变形态、密度、钙化情况、皮肤增厚以及边缘、大小、血管增厚增粗等多个方面对病变进行识别诊断,从而
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