基于灰阶超声影像纹理分析对BI-RADS 3类或4a类乳腺小结节定性诊断的价值

摘要

目的：探讨基于灰阶超声图像纹理分析在乳腺影像报告和数据系统（BI-RADS） 3类或4a类乳腺小结节定性诊断中的应用价值。方法：选取首次发现的乳腺小结节（最大直径≤20 mm）、常规超声诊断为BIRADS 3类或4a类的患者225例，将良恶性病例分为测试集和验证集，分别进行灰阶超声影像纹理分析并对比。结果：对于乳腺小结节，正态判别分析-FPM的误判率最低，测试集误判率为13.3%，验证集误判率为13.4%。Logistic回归分析结果表明，WavEnLH＿s-3及Sigma为区分BI-RADS 3类或4a类乳腺小结节良恶性的独立影响因子。结论：基于灰阶超声图像纹理分析的线性判别分析/正态判别分析或Logistic回归分析对BI-RADS 3类或4a类乳腺小结节均有较好的定性诊断价值，可为临床诊治提供较为客观的参考。

关键词

乳腺小结节 / BI-RADS 3类 / BI-RADS 4a类 / 灰阶超声影像 / 纹理分析 / 定性诊断