论著-胸部
基于深度学习技术对三阴性乳腺癌的多模态影像学研究
作者：蔡振德1,2 马 捷2 罗 慧3,*
所属单位：1.广东省汕头大学医学院 (广东 汕头 515000) 2.广东省深圳市人民医院放射科 (广东 深圳 518020) 3.广东省深圳市人民医院超声科 (广东 深圳 518020)
PDF摘要
目的 对比研究数字乳腺X线摄影(DM)在联合人工智能诊断系统(AI)后与超声(US)、动态增强MRI(DCE-MRI)等影像学检查对三阴性乳腺癌(TNBC)的诊断效能，并评估AI的作用。方法 收集TNBC 42例，乳腺良性病例68例，所有病例均有完整术前的DM、US和DCE-MRI检查资料。回顾乳腺DM、US与DCE-MRI影像资料，各得出一组诊断结果；另由AI、AI联合医师分别对DM图像进行诊断，得出两组结果。对比分析5种诊断方法的受试者工作特征曲线、曲线下面积(AUC)、特异度、敏感度、阳性预测值和阴性预测值，并对比各诊断方法的一致性。结果 各诊断方法的AUC值中DM(医师)组最低，而DM(AI+医师)组AUC值最高，为0.770，优于US、DCE-MRI； DCE-MRI与US检查的敏感度最高，但其特异度较差。结论 此研究中DM(医师)联合AI可以有效提高其对三阴性乳腺癌的诊断效能，其综合诊断效能略优于磁共振检查。
【关键词】三阴性乳腺癌；超声；乳腺X线摄影； MRI；人工智能
【中图分类号】R737.9
【文献标识码】A
【DOI】10.3969/j.issn.1672-5131.2023.02.030
中国CT和MRI杂志
第21卷， 第 2 期
2023年05月
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