乳腺癌是我国女性发病率第一的恶性肿瘤。由于我国女性乳腺多属于致密型乳腺，而乳腺X线摄影筛查对致密型乳腺中非钙化病变检出灵敏度较低，数字化乳腺断层合成摄影（DBT）虽然能够减少致密乳腺组织中对病变的掩盖，提高乳腺癌的检出率并降低召回率，但DBT具有图像数量多导致医师阅片时间延长的局限性。基于此，人工智能技术联合DBT应用于乳腺癌筛查应用前景广泛。该文就DBT以及DBT联合人工智能技术在乳腺癌筛查中的应用价值和研究进展进行综述。

目的 探讨采用数字乳腺断层合成X线成像(DBT)结合合成二维(2D)图像对乳腺病变的鉴别诊断价值.方法 前瞻性收集2016年3月至5月复旦大学附属肿瘤医院和四川大学华西医院经临床检查乳腺发现可疑病灶,年龄≥18岁,且诊断经穿刺活检或手术病理或临床证实的167例(177个病灶)女性乳腺疾病患者.行全屏数字化乳腺X线成像(FFDM)和DBT检查,重组DBT检查获得合成2D图像(V-preview图像).对FFDM图像、V-preview图像、DBT结合FFDM图像、DBT结合V-preview图像进行分析,对病灶进行乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)分类,诊断病灶的良、恶性.记录患者FFDM和DBT两种检查方法中每个体位的平均腺体剂量.采用非参数Z检验比较4种类型图像上病灶BI-RADS分类诊断的差异;以病理和临床诊断结果为标准,采用ROC评价采用不同类型图像鉴别乳腺良、恶性病变的效能;采用独立样本t检验比较FFDM和DBT检查中平均腺体剂量的差异.结果 良性病灶103个、恶性病灶74个.FFDM与V-preview图像、DBT结合FFDM与DBT结合V-preview图像的BI-RADS分类差异无统计学意义(Z值分别为0.187、0.226,P值分别为0.851和0.821);DBT结合V-preview与V-preview图像的BI-RADS分类差异有统计学意义(Z值为3.546,P<0.01).DBT结合FFDM、DBT结合V-preview鉴别诊断乳腺良、恶性病变的ROC下面积均为0.899,诊断敏感度、特异度和准确度均为90.5%、89.3%和89.3%,优于FFDM和V-preview的ROC下面积(分别为0.822和0.817).FFDM和DBT的单个体位平均腺体剂量分别为(1.48±0.52)、(1.56±0.39)mGy,差异无统计学意义(t=1.714,P=0.087).结论 DBT合成的2D图像可代替常规FFDM图像,结合DBT诊断在不增加辐射剂量的前提下,可提高鉴别诊断良、恶性病变的效能.

目的 对比乳腺断层合成(DBT)与全数字化乳腺摄影(FFDM)对乳腺结构扭曲病变的诊断价值.方法 收集经DBT+ FFDM发现乳腺结构扭曲病变并具有病理结果的132例患者的资料,分析DBT与FFDM两种检查方法对乳腺结构扭曲病变的检出率、准确率、特异度、敏感度、阳性预测值及阴性预测值的差异.结果 132例病变中,非致密性乳腺43例,致密性乳腺89例,致密性乳腺中FFDM对结构扭曲病变的检出率为77.5％,显著低于DBT的检出率100.0％ (P ＜0.01);在单纯乳腺结构扭曲中,DBT的诊断敏感度为63.2％,显著高于FFDM诊断敏感度28.6％(P＜0.05);DBT对伴肿块结构扭曲的诊断特异度69.0％、阴性预测值80.0％,显著高于FFDM的诊断特异度28.6％、阴性预测值46.2％ (P ＜0.05).结论 相较FFDM检查,DBT检查对乳腺结构扭曲病变具有更高的诊断价值.

目的 探讨全屏数字化乳腺X线摄影(FFDM)、数字乳腺断层合成摄影(DBT)与MRI检查对乳腺癌的诊断效能.方法 搜集2018年5月至2019年3月在安徽医科大学附属安庆医院行FFDM、DBT和MRI检查且经病理证实的54例乳腺癌和54例乳腺良性病变患者的影像及临床资料.以病理结果为金标准,参照2013版乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)对病变进行诊断、评估,采用受试者工作特征(ROC)曲线分析五种检查方法的诊断效能,利用Z检验比较DBT和MRI的统计学差异.结果 108例患者发现54例良性病灶和54例恶性病灶.FFDM、DBT、MRI、FFDM+ DBT和FFDM+ MRI基于BI-RADS分类诊断乳腺良、恶性病变的ROC曲线的曲线下面积(AUC)分别为0.750、0.861、0.889、0.880和0.917;两两比较结果显示,其他四种检查方法的AUC均高于FFDM,且差异均有统计学意义(P＜0.05);而这四种检查方法之间的AUC差异无统计学意义(P＞0.05).MRI的灵敏度高于DBT和FFDM(DBT高于FFDM),DBT特异度及阳性预测值高于MRI和FFDM. 结论 DBT或FFDM+ DBT较FFDM均能显著提高乳腺癌的诊断效能,并与MRI或FFDM+ MRI诊断效能相当,但是DBT的灵敏度低于MRI高于FFDM,特异度和阳性预测值高于MRI.FFDM+ DBT和FFDM+ MRI在一定程度上提高了乳腺癌的准确度,有助于乳腺癌的早期诊断.

乳腺癌是女性发病率最高的恶性肿瘤[1].在临床中,乳腺癌早诊断、早治疗可改善其预后,有效降低死亡率[2,3].但乳腺癌早期大多没有明显的临床症状及体征,易被忽略,因此在乳腺癌筛查的过程中,我们需要借助于影像学方法.在众多影像学方法中,乳腺X线摄影技术占据了重要地位,但传统的数字化乳腺摄影(DM)及全数字化乳腺摄影(FFDM)对于微小病灶及致密型乳房内病灶的敏感度相对较低[4],而乳腺断层合成X线成像技术(DBT)的出现则在一定程度上改善了上述问题.

目的 探讨数字乳腺断层合成摄影技术(DBT)和全视野数字化乳腺摄影(FFDM)及DBT联合FFDM在乳房肿块型病变中的诊断价值.方法 收集2018年5月至2019年8月在安徽医科大学附属安庆医院就诊的乳房肿块型疾病病人101例,分别使用FFDM、DBT及DBT+FFDM进行独立诊断,以病理结果为金标准,参照2013版BI-RADS标准对病灶进行分类、评估,采用受试者工作特征(ROC)曲线对FFDM、DBT及DBT+FFDM三种检查方法的诊断效能进行比较.结果 101例病人中发现54例良性病灶和47例恶性病灶.FFDM、DBT及DBT+FFDM的ROC曲线下面积(AUC)分别为(0.719±0.045)、(0.942±0.023)、(0.963±0.018),DBT或DBT+FFDM的AUC均高于FFDM,差异有统计学意义(P<0.05).在乳腺密度不均匀致密型、极度致密型、年龄小于50岁及绝经前的病人中,DBT或DBT+FFDM的AUC均高于单独FFDM,差异有统计学意义(P<0.05).结论DBT或DBT联合FFDM与单独FFDM相比在一定程度上提高了诊断乳房良、恶性肿块型病变的准确性,增加了诊断的灵敏度和特异度.

目的 探讨乳腺非特殊型浸润性导管癌Luminal B-HER-2(-)型和Luminal B-HER-2(+)型临床病理特征及影像征象.方法 搜集行数字乳腺断层合成摄影(DBT)及全屏数字化乳腺X线摄影(FFDM),并手术病理证实Luminal B型浸润型导管癌364例,对影像征象进行统计分析.结果 乳腺非特殊型浸润性导管癌Luminal B-HER-2(-)型和Luminal B-HER-2(+)型在肿块大小(x2=10.619,P=0.005)、肿块边缘(x2=11.663,P=0.003)、钙化分布(x2=38.023,P=0.000)、钙化形态(x2=10.792,P=0.013)差异有统计学意义(P值均＜0.05).结论 初步区分非特殊型浸润性导管癌Luminal B-HER-2(-)型和Luminal B-HER-2(+)型的影像征象,为临床治疗提供诊断依据.

目的:探讨数字乳腺断层合成摄影(DBT)联合二维合成乳腺X线图像(2DSM)对乳腺肿块性病变的诊断价值.方法:回顾性分析因乳腺肿块就诊的104例女性患者全数字化乳腺X线摄影(FFDM)和DBT检查资料,对FFDM、2DSM、2DSM+DBT、FFDM+DBT 4种检查方法的图像进行分析,2位医师对FFDM与2DSM在乳腺肿块性病变检出率、乳腺腺体类型及肿块是否伴钙化的诊断行一致性检验.记录FFDM和DBT检查单体位单次曝光的平均腺体剂量(AGD).以病理结果作为金标准,评估4种方法对乳腺肿块性病变的诊断敏感度、特异度、准确率及ROC曲线.结果:104例共发现肿块108枚,其中良性66枚,恶性42枚.单体位乳腺DBT的AGD与FFDM相近,其中乳腺内外侧斜位DBT的AGD较FFDM稍高,在致密性乳腺中更明显.2位医师判断FFDM与2DSM对乳腺肿块性病变的检出率、乳腺腺体类型,以及肿块伴钙化情况具有较好的一致性.2DSM与FFDM对乳腺肿块性病变的诊断效能相当(AUC=0.741,0.781),差异无统计学意义(P>0.05),2DSM+DBT与FFDM+DBT对乳腺肿块性病变的诊断效能差异无统计学意义(P>0.05),2DSM+DBT对乳腺肿块性病变的诊断效能明显高于FFDM,且差异有统计学意义(P<0.05).结论:2DSM与FFDM对乳腺内肿块性病变的诊断效能相当,在相近的辐射剂量下,一次DBT检查可同时获得2DSM+DBT图像,且具有更好的诊断效能.

目前乳腺X线检查仍是乳腺癌早期诊断的有效检查方法之一,主要包括全视野数字化乳腺摄影(FFDM)、数字乳腺断层摄影(DBT)、合成乳腺X线摄影(SM)以及3种技术的联合应用(FFDM联合DBT、SM联合DBT).对DBT、SM和SM联合DBT在乳腺筛查中诊断效能、影像质量及辐射剂量等进行比较.SM联合DBT可有效平衡辐射剂量和诊断效能,但仍然在判读时间、信息的存储与传输和检查成本方面存在局限性.就以上3种检查技术在乳腺癌筛查中的研究进展予以综述.

背景与目的:数字乳腺体层合成(digital breast tomosynthesis,DBT)可提高病灶的检出率,目前已应用于乳腺癌筛查及人群诊断.针对DBT三维图像,探讨应用影像组学对乳腺肿块病变的鉴别诊断价值.方法:回顾并分析2019年4月—2020年8月于复旦大学附属肿瘤医院行DBT检查并经手术后理学检查证实的患者资料,选取DBT表现为肿块征象的143例女性患者入组.对所有患者基于肿块病灶的三维图像提取影像组学特征,采用Lasso logistic回归模型进行特征降维及筛选以建立影像组学标签.采用逻辑回归(logistic regression,LR)、支持向量机(support vector machine,SVM)以及梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)3种算法建立模型.以受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评价影像组学标签对肿块良恶性的诊断效能.结果:经病理学检查证实的144个病灶中,良性病灶65个,恶性病灶79个,按8:2比例划分为训练集与测试集.基于不同数目特征的分类器算法,LR、SVM和GBDT的最佳特征数目分别为20、24和32.GBDT模型表现效果最佳,在测试集上取得了0.91的AUC值.结论:基于影像组学的GBDT模型由于其集成学习的优势,可以有效鉴别DBT中肿块病变的良恶性.