| 王影,田家玮,郭延辉,刘博,宁春平.计算机辅助超声图像处理算法在良、恶性乳腺肿瘤鉴别诊断中的应用[J].中国医学影像技术,2010,26(s1):171 |
| 计算机辅助超声图像处理算法在良、恶性乳腺肿瘤鉴别诊断中的应用 |
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| 目的 联合应用计算机辅助图像增强和分割算法辅助超声医师判定乳腺良、恶性肿瘤,评价该计算机辅助诊断方法(CAD)对医师诊断准确性的影响。方法 对226例患者的839张图片进行回顾性分析。由5位超声医师分别对所有图片进行分析,根据美国放射学会提出的第4版BI-RADS-US,观察者以盲法对计算机辅助处理前后的图片进行描述,并给出良、恶性程度的分级。每位医师分别对每例患者进行3次诊断:首先单独应用原始超声图像,然后联合应用计算机辅助图像,间隔一段时间后再单独依据计算机处理后的图像进行诊断。组织学检查结果作为金标准,以应用ROC曲线法比较计算机辅助处理后的图像对诊断效能的影响,计算准确率、敏感度、特异度、阳性预测值及阴性预测值。结果 所有观察者单独依据计算机处理后图像鉴别良、恶性乳腺肿瘤,ROC曲线下面积(0.863、0.867、0.859、0.868、0.878)均大于原始超声图像的ROC曲线下面积(0.772、0.807、0.796、0.828、0.846),两次诊断结果的平均ROC曲线下面积比较,差异有统计学意义(P<0.001),与单独应用计算机处理后图像相比,联合应用原始和计算机处理后图像诊断的ROC曲线下面积更高(0.866、0.885、0.872、0.894、0.903),但差异无统计学意义(P=0.081)。所有观察者诊断的敏感度和特异度在应用计算机辅助后均得到了提高。结论 本研究所提出的CAD算法能够辅助超声医师鉴别良、恶性乳腺肿瘤,单独和联合应用计算机处理后图像均有助于提高乳腺癌诊断的敏感度,联合应用原始和处理后超声图像更有助于提高诊断的特异度。 |
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