【摘要】目的:探讨多模态超声联合人工智能 S-Detect 技术校正 BI-RADS 分类对乳腺肿块的诊断价值。方法:选取 2021 年 1 月—2023 年 12 月东莞市妇幼保健院收治的乳腺肿块患者 52 例,所有患者均接受多模态超声检查(常规超声、彩色多普勒超声、弹性成像技术、超声造 影)及人工智能 S-Detect 技术矫正,以病理结果为金标准,比较多模态超声、S-Detect 技术联合诊断的诊断效能。结果:以病理检查结果为 依据,联合检查诊断准确率、灵敏度均高于多模态超声和 S-Detect 技术单一诊断(P < 0.05);恶性病变患者不均匀片状低回声、簇状钙化 分布、血流 RI 高、血流丰富、冠状面结构扭曲、弹性评分高占比均高于良性病变(P < 0.05);恶性肿块患者血流阻力指数、Vmax、Vmin 均高于良性肿块患者(P < 0.05)。结论:多模态超声联合人工智能 S-Detect 技术能进一步提高乳腺肿块良恶性鉴别诊断能力,且良恶性肿 块经多模态超声下其超声特征表现及血流频谱上均存在差异,能够依据上述情况做出合理诊断。
【关键词】多模态超声;人工智能 S-Detect 技术;乳腺肿块;BI-RADS 分类