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数字乳腺断层合成X线成像结合合成二维图像对乳腺疾病的诊断价值
目的：探讨数字乳腺断层合成X线成像（DBT）结合合成2D图像（C-view）诊断乳腺良、恶性病变的价值。方法前瞻性纳入经临床或超声检查乳腺发现可疑病灶拟行穿刺活检或手术的93例患者，行全屏数字化乳腺X线成像（FFDM）和DBT检查，DBT检查中通过重建获得C-view图像。分别对FFDM、DBT结合C-view、DBT结合FFDM图像进行分析，记录腺体平均辐射剂量，并对病灶可见性进行评级。对穿刺及手术标本进行病理分析，获得病变的组织类型。采用方差分析比较3种类型图像的平均腺体剂量，采用配对秩和检验比较不同类型图像间显示评级的差异。对3种类型图像上的病灶进行乳腺影像报告和数据系统（BI-RADS）分类，并以病理结果为金标准，采用ROC曲线分析3种类型图像的诊断效能。结果93例均为单发病灶。诊断16例经穿刺病理证实，77例经手术病理证实。良性病灶27例，恶性病灶66例。3种类型图像间的单个体位腺体平均辐射剂量差异有统计学意义（P均<0.01），其中FFDM、DBT结合C-view比DBT结合FFDM降低50.0%（1.95/3.90）。DBT结合C-view、与DBT结合FFDM图像对病灶的可见性结果完全相同，优于FFDM图像，差异有统计学意义（P<0.01）。54例患者（58.1%，54/93）对乳腺病灶的可见性提高。采用DBT+C-view图像鉴别诊断乳腺良、恶性病变的敏感度和特异度均高（分别为90.9%和85.2%）。FFDM、DBT结合C-view、DBT结合FFDM诊断乳腺良、恶性病变的ROC曲线下面积分别为0.756、0.880、0.862。结论 DBT结合C-view较FFDM检查能够提高乳腺病灶的显示及诊断效能，且无需增加辐射剂量。
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基于EMPIRE算法的数字乳腺断层合成X线成像结合重建二维及三维图像对乳腺良恶性病灶的鉴别诊断价值
目的:探讨基于EMPIRE算法的数字乳腺断层合成X线成像(DBT)结合重建二维(s2D)及重建三维(s3D)图像对乳腺良恶性病灶的鉴别诊断价值.方法:前瞻性纳入经超声诊断为乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)分类为4类及以上、拟行手术或穿刺活检的126例患者,所有患者均行全屏数字乳腺X线成像(FFDM)和DBT检查,通过DBT图像后处理获得s2D、s3D图像.分别对FFDM、DBT结合s2D、DBT结合s3D、DBT结合FFDM图像进行分析,记录腺体的平均辐射剂量,对病灶的可见性进行分级,同时对病灶进行BI-RADS分类;对穿刺及手术标本进行病理分析,获得病变的组织类型.采用单因素方差分析比较四种不同组合图像的平均腺体辐射剂量,采用配对符号秩和检验比较四种组合图像的可见性评级,以病理学为金标准,采用受试者工作特征(ROC)曲线比较四种组合图像的诊断效能.结果:4例为穿刺病理证实,122例为手术病理证实.良性病灶61例,恶性病灶65例.FFDM、DBT-FFDM、DBT-s2D、DBT-s3D图像的单个体位平均腺体辐射剂量分别为(1.72±0.48)、(4.81±1.12)、(3.28±0.79)和(3.28±0.79)mGy,其差异具有统计学意义(P＜0.0001).DBT-FFDM(116/126)、DBT-s2D(116/126)及DBT-s3D(117/126)较单独FFDM(98/126)显著提高病灶的可见性,其中DBT-s3D对病灶的可见性高(93％).FFDM、DBT-FFDM、DBT-s2D及DBT-s3D对乳腺良恶性病灶诊断的ROC曲线下面积分别为0.749,0.804,0.832,0.864.结论:基于EMPIRE迭代算法的DBT结合重建二维及三维图像能在一定程度上增加乳腺病灶的可见性,并提高乳腺良恶性病灶的鉴别诊断效能.
