目的:探讨自动乳腺全容积扫查系统(ABVS)对不同分子亚型乳腺癌新辅助化疗(NACT)疗效的评估价值。方法:以免疫组织化学技术为基础，根据雌激素受体(ER)、孕激素受体(PR)和原癌基因人类表皮生长因子受体2(HER2)阴性或阳性结果将乳腺癌分为3个分子亚型，即Luminal型(ER阳性或PR阳性，HER2阴性或阳性)、三阴型(ER、PR、HER2均阴性)和HER2过表达型(ER阴性、PR阴性、HER2阳性)。使用ABVS对比分析3种亚型共78例乳腺癌患者NACT期间肿瘤大小相关参数的变化情况及与病理结果的符合度。结果:与NACT前相比，Luminal型、三阴型和HER2过表达型在NACT后原发肿瘤的长、宽、高、面积及体积均有缩小( P<0.05)，实体瘤疗效评价标准(RECIST)评价原发灶肿瘤完全缓解19例，部分缓解40例，ABVS观察总有效率与病理检测结果相符。各型肿瘤相关参数的变化与NACT次数呈线性相关( P<0.05)，其中HER2过表达型拟合最好，在化疗第二个周期结束后原发灶肿瘤缩小明显，Luminal型与三阴型在化疗第三个周期结束后原发灶肿瘤缩小明显。 结论:ABVS对不同分子亚型乳腺癌新辅助化疗疗效具有较好的评估价值。

目的 探讨多因素Logistic回归分析评价自动乳腺全容积扫描(ABVS)联合常规超声鉴别诊断乳腺影像报告及数据系统(BLRADS) 3～5类结节良恶性的价值.方法 216例患者(247个BI-RADS 3～5类乳腺结节)接受常规超声及ABVS检查.以穿刺活检或术后病理为金标准,建立多因素Logistic回归模型,筛选出诊断乳腺恶性肿瘤的主要超声特征,并评价其鉴别诊断乳腺BI-RADS 3～5类结节的价值.绘制ROC曲线,评价Logistic回归模型的诊断效能.结果 多因素Logistic回归筛选出4个诊断BLRADS 3～5类结节良恶性的独立危险因素,为“皱缩征”[X1,优势比(OR)=12.03,P＜0.01)、“微分叶征”(X2,OR=6.00,P＜0.01)、结节边界(X6,OR=11.48,P=0.01)和纵横比(X8,OR=4.09,P=0.01),其中“皱缩征”的OR最大.回归方程为Logit(P)=-4.43+2.49X1+1.79X2+2.44X6+1.41X8(x2=196.32,P＜0.01).Logistic回归模型预测乳腺恶性结节的ROC曲线下面积为0.95(P＜0.01).结论 Logistic回归模型鉴别诊断BI-RADS 3～5类良恶性结节有较高价值.

目的 通过乳腺自动全容积扫查系统(ABVS)在乳腺癌新辅助化疗(NACT)期间观察肿瘤体积变化,探讨其与乳腺癌原癌基因人类表皮生长因子受体2基因(HER2)表达的相关性.方法 使用ABVS分析109例乳腺癌患者NACT期间各个化疗周期后肿瘤体积的变化,追踪病理及免疫组化结果,采用t检验进行单因素分析,再进行Logistic回归分析筛选独立的预测指标,并建立回归方程;使用受试者工作特征(ROC)曲线评价回归方程预测HER2表达情况的价值.结果 与HER2表达有显著相关性的参数包含:NACT第二周期后肿瘤体积(V2)、NACT第三周期后肿瘤体积(V3)及术前肿瘤体积(V4)(P均＜0.05),但进入Logistic回归方程的变量为V2及V1;由回归方程产生的预测概率PnewROC曲线下面积为0.875,预测价值良好.结论 ABVS观察肿瘤体积变化对评估乳腺癌患者HER2表达有良好的预测价值.

目的 探讨自动乳腺全容积扫描成像(ABVS)及超声乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)分类综合评分法对乳腺病变的诊断价值及判断病变性质的最佳分界点.方法 对经活检或手术病理结果证实的477例656个乳腺肿块的ABVS图像及BI-RADS分类进行回顾性分析,以方位、边缘、毛刺、汇聚征及钙化5个特征加乳腺BI-RADS分类进行综合评分,绘制受试者工作特征曲线,探讨其临床应用价值.结果 ABVS方位、边缘、毛刺、汇聚征、钙化5个特征加乳腺BI-RADS分类进行综合评分后对乳腺良、恶性病变的临床诊断界点为6分,曲线下面积为0.965,其对应的敏感性、特异性、准确率、误诊率及漏诊率分别为90.4%、94.2%、93.4%、9.6%及3.8%.结论 ABVS联合乳腺BI-RADS分类综合评分法可作为诊断乳腺恶性肿瘤的一项新的相对客观的判断指标.

目的:探讨自动乳腺全容积成像(automated breast volume scanner,ABVS)技术与X线钼靶(mammography,MG)对超声乳腺影像和数据报告系统(breast imaging reporting and data system ultrasound,BI-RADS-US)4类乳腺小肿块良恶性诊断的应用价值.方法:利用ABVS及MG对常规超声(ultrasound,US)诊断为BI-RADS-US 4类的103例患者共109枚小肿块进行扫查,以术后病理结果作为金标准,分析两者与US联合应用的诊断效能.结果:US,US联合MG,US联合ABVS,US与ABVS及MG三者联合诊断的敏感性分别为85.5％,86.8％,94.7％,96.0％;特异性分别为66.7％,69.7％,81.8％,84.9％;准确率分别为79.8％,81.6％,90.8％,92.7％;受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线的曲线下面积(area under curve,AUC)分别为0.76,0.78,0.88,0.90.US联合ABVS诊断准确率及AUC均高于US及US联合MG(P＜0.05),特异性及敏感性差异无统计学意义(P＞0.05).US联合ABVS,US与ABVS及MG三者联合组间比较,其敏感性、特异性、准确性和AUC差异均无统计学意义(P＞0.05).结论:对于BI-RADS-US 4类乳腺小肿块,ABVS联合US能提高其诊断效能,且优于US联合MG.

目的 探讨自动乳腺全容积扫查系统(automatic breast full volume scanning system,ABVS)诊断乳腺肿瘤的价值,并与常规超声对比.方法 回顾性分析我院收治的乳腺疾病检查患者临床资料,100例乳腺疾病患者经病理检查确诊,共计病灶120个.所有受试者先后行常规超声及ABVS扫查,将结果与病理诊断结果进行比较.结果 病理诊断结果表明良性病灶77个,恶性病灶 43 个; ABVS 恶性及良性病灶的诊出率为 88.37%和 89.61%,显著高于常规超声检查的 69.77%和77.92%,差异有统计学意义(P＜0.05);ABVS诊断乳腺癌的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值及准确性均明显高于常规超声检查,差异均有统计学意义(P＜0.05).结论 与常规超声相比,ABVS可有效提高乳腺肿瘤的诊断效力,具有重要参考价值.

目的 比较常用的超声影像学方法常规超声检查及乳腺全容积自动扫描系统ABUS测量乳腺癌大小的准确性,并评估两种方法对乳腺癌T分期的预测价值.方法 回顾性地筛选经术后病理证实为乳腺癌、同时行常规超声(US)和自动乳腺超声诊断系统(ABUS)检查的患者共60例.肿瘤最大直径为肿瘤大小的测量指标.以术后所测肿瘤实际大小为标准,采用Bland-Altman法及组内一致性相关系数(ICC)比较常规US及ABUS对相同病灶的测值,并初步探究这两种方法预测乳腺癌T分期的准确率.结果 US和ABUS在测量肿瘤大小方面有很好的一致性,但ABUS比US更接近术后病理[(差值平均值(-1.09±3.61)mm vs.(-1.57±4.99)mm],ABUS与术后所测的病灶实际大小的一致性相关系数ICC高于US(0.93 vs.0.86),尤其对于>2 cm的病灶.US和ABUS对乳腺癌的T分期预测都有较高的准确率(82.1％vs.87.5％).结论 ABUS和US对肿瘤大小的测量均与术后病理有较好的一致性,尤其对于>2 cm的病灶,ABUS测量肿瘤大小的准确性相对更高;ABUS可以代替US进行临床乳腺癌的T分期.

住院医师规范化培训是医学教育的重要组成部分.传统的教学模式是以老师为中心,而学生处于被动学习的形式.问题式学习法(PBL)则是引导学生主动获取知识,该教学模式逐渐在医学教育中流行.乳腺超声是专业性极强的超声分支,其图像在个体间的差异较大.为了提高超声科住院医师对乳腺疾病认识,我们在PBL教学模式的基础上,引入了自动乳腺全容积扫描成像(ABVS)系统.该系统可以对乳腺进行三维成像,更有助于乳腺结构和病灶的观察,降低漏诊率和误诊率.该教学模式明显提高了学员对乳腺超声学习的主动性和积极性,对乳腺疾病典型声像图特征及乳腺影像报告和数据系统分级的深刻理解,教学效果显著.此外,该教学模式需要老师投入更多的精力,不断提高自身专业知识及教学能力.

目的 系统评价传统二维超声(HHUS)和自动乳腺全容积扫查(ABVS)在乳腺良恶性肿块中的诊断价值.方法 计算机检索PubMed、The Cochrane Library、EMbase、Web of Science、Biosis Preview、WanFangData、VIP、SinoMed和CNKI数据库,搜集有关HHUS和ABVS诊断乳腺肿块的研究,检索时限均为建库至2019年5月31日.由2名研究者独立筛选文献、提取资料并评价纳入研究的偏倚风险后,采用Meta-Disc软件进行Meta分析.结果 共纳入24个研究.HHUS的合并敏感度(SEN)、特异度(SPE)、诊断比值比(DOR)、阳性似然比(PLR)和阴性似然比(NLR)分别为0.83[95％CI (0.82,0.85)]、0.81[95％CI (0.79,0.82)]、19.71[95％CI(14.93,26.01)]、4.05[95％CI (3.49,4.69)]、0.22[95％CI (0.18,0.26)];ABVS的SEN、SPE、DOR、PLR和NLR分别为0.90[95％CI (0.89,0.92)]、0.88[95％CI (0.87,0.89)]、76.86[95％CI (55.13,107.17)]、7.40[95％CI (6.07,9.04)]、0.11[95％CI(0.09,0.14)].HHUS和ABVS的工作特征曲线(SROC)下面积(AUC)分别为0.88和0.96.结论 当前证据显示,与HHUS相比,ABVS在乳腺肿块的鉴别诊断方面具有更高的临床价值.受纳入研究数量和质量的限制,上述结论尚待更多高质量研究予以验证.

目的 分析自动乳腺全容积扫描(automated breast volume scanner,ABVS)正交三切面观察乳腺肿瘤边缘征象的应用价值.方法 回顾性分析2017年4月至2019年5月于陕西省肿瘤医院行乳腺外科手术并经术后病理证实的女性乳腺肿瘤患者206例共计292个病灶.所有患者术前均行ABVS检查,比较ABVS正交3个不同切面病灶边缘征象对乳腺良恶性肿瘤的诊断效能,并对正交三切面评价乳腺良恶性肿瘤的总体诊断效能进行分析.结果 292个病灶中,良性148个,恶性144个.以外科术后病理结果为"金标准",冠状面毛刺征诊断乳腺癌的敏感度为68.05％,与横切面的17.36％ 和矢状面的13.19％ 相比,差异均有统计学意义(χ2=5.63、41.19,P均<0.05).冠状面边缘成角诊断乳腺癌的敏感度为42.36％,与横切面的26.38％和矢状面的22.22％相比,差异均有统计学意义(χ2=16.00、21.73,P均<0.001).ABVS正交3个切面的病灶微小分叶和边缘模糊征象诊断乳腺癌的敏感度比较,差异均无统计学意义(P均>0.05).ABVS正交三切面边缘微小分叶、毛刺征、边缘成角和边缘模糊诊断乳腺癌的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和准确性分别为81.94％、86.48％、85.50％、83.11％、84.24％;68.75％、96.62％、95.19％、76.06％、82.87％;47.22％、95.27％、91.89％、64.97％、71.57％;54.16％、57.43％、55.31％、56.29％、55.82％.结论 ABVS冠状面毛刺征和边缘成角评价乳腺良恶性肿瘤具有优势,诊断敏感度优于矢状面与横切面.与其他边缘征象相比,微小分叶的综合评价效能具有稳定性,是诊断恶性结节敏感度和准确性最佳的表面特征.