Application of a shear-wave elastography prediction model to distinguish between benign and malignant breast lesions and the adjustment of ultrasound Breast Imaging Reporting and Data System classifications

医学 超声波 放射科 弹性成像 乳腺超声检查 乳房成像 双雷达 逻辑回归 乳腺癌 鉴别诊断 超声弹性成像 病理 乳腺摄影术 癌症 内科学
作者
Yanyan Yu,X. Ye,Jun Yang,L. Chen,M. Zhang,Yong He,Z. Chen
出处
期刊:Clinical Radiology [Elsevier BV]
卷期号:77 (2): e147-e153 被引量:5
标识
DOI:10.1016/j.crad.2021.10.016
摘要

To explore a real-time shear-wave elastography (SWE) prediction model distinguishing benign from malignant breast lesions and to determine its application in adjusting ultrasound Breast Imaging Reporting and Data System (BI-RADS) classifications.Four hundred and sixty-eight patients with 488 breast lesions were enrolled. Patients underwent hollow-needle puncture or surgical resection for histopathological examinations. Ultrasound examinations, both conventional ultrasound and real-time SWE, were performed <2 weeks prior to sampling. Statistical analyses were implemented to distinguish benign from malignant breast lesions and adjust ultrasound BI-RADS 3 and 4a classifications.The real-time SWE indicators Emax and Ecol showed the highest diagnostic efficiency in distinguishing between benign and malignant lesions through quantitative and qualitative indicators, respectively. The area under the curve (AUC) for Emax was 0.837 while that for Ecol was 0.828. The AUC of the real-time SWE prediction model, constructed by multivariate logistic regression, for diagnosing benign and malignant breast lesions was 0.850.The real-time SWE prediction model aids in the differential diagnosis of benign and malignant breast lesions but cannot replace conventional ultrasound. The model improves the diagnostic performance of ultrasound BI-RADS 3 and 4a classifications.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
WMT完成签到 ,获得积分10
刚刚
柚子发布了新的文献求助10
1秒前
叶公子完成签到,获得积分10
2秒前
彪壮的小甜瓜完成签到,获得积分10
2秒前
3秒前
爆米花应助li采纳,获得10
3秒前
迷人沛儿发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
飞飞猪发布了新的文献求助10
4秒前
eLiauK发布了新的文献求助10
4秒前
科研通AI6.4应助火山书痴采纳,获得30
6秒前
万能图书馆应助爱听歌幻采纳,获得10
7秒前
7秒前
白玲完成签到,获得积分20
8秒前
8秒前
Lucas应助丁1采纳,获得10
8秒前
星先生发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
摇滚谬中庸完成签到 ,获得积分10
10秒前
研友_nEe9Wn完成签到,获得积分10
10秒前
cqsjy完成签到,获得积分10
10秒前
小二郎应助eLiauK采纳,获得10
12秒前
Lijunjie发布了新的文献求助10
13秒前
jqs发布了新的文献求助50
13秒前
友好的水儿完成签到,获得积分10
13秒前
15秒前
李洪星完成签到 ,获得积分10
15秒前
gh完成签到,获得积分10
19秒前
大模型应助小二采纳,获得10
20秒前
大气夜南发布了新的文献求助10
20秒前
柳叶刀Z完成签到,获得积分10
21秒前
不安的从霜完成签到,获得积分20
22秒前
科研通AI6.4应助wjq采纳,获得10
23秒前
卷卷发布了新的文献求助10
24秒前
桐桐应助呼呼采纳,获得10
24秒前
24秒前
老实映易完成签到,获得积分20
26秒前
weijie完成签到,获得积分10
27秒前
sola完成签到,获得积分10
29秒前
慕青应助柳叶刀Z采纳,获得20
29秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
2026年中国辛酸癸酸聚乙二醇甘油酯行业市场现状调查及投资机会研判报告 1000
2026年中国辛酸癸酸聚乙二醇甘油酯行业市场规模及竞争格局分析报告 1000
48V Low-voltage Power Distribution Network (PDN) Architecture Industry Report, 2024 800
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
适配Micro-LED色转换的高兼容性量子点负性光刻胶制备与工艺研究 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7316632
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8932628
关于积分的说明 18936046
捐赠科研通 6976622
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3214079
关于科研通互助平台的介绍 2382025
邀请新用户注册赠送积分活动 2192830