數字化乳腺X線計算機輔助診斷系統臨床應用價值的初步探討探究實踐

孫宇

【摘 要】目的：關于乳腺疾病檢查中數字化乳腺X線計算機輔助診斷檢測（CAD）系統的臨床應用效果探究。方法：選取80例來我院進行乳腺疾病診療的患者進行研究，待所有患者全部接受乳腺X線（數字化）檢查后，結合檢查結果再次采用CAD系統進行分析，記錄與對比80例患者平片檢查以及CAD系統分析平片的結果。結果：通過CAD系統分析乳腺X線攝影（數字化）平片診斷患者所患乳腺疾病的敏感度較高，發病早期不明顯的疾病指征也可準確標記，乳腺疾病的誤漏診率降低，兩種診斷乳腺疾病方法數據比較差異大，有統計學意義P<0.05。結論：臨床乳腺疾病診斷期間，醫生可以選用可有效增強疾病診斷敏感度的CAD系統，來作為輔助診斷手段對于影像學檢查結果進行綜合分析，以便患者可以盡快確診以及醫生可以就患者的患病情況提出合理的診療建議。

【關鍵詞】數字化；乳腺；X線；計算機輔助；診斷系統；應用；價值

現階段乳腺疾病多采用數字化乳腺X線檢查，取得了一定的應用成效，但是該技術存在對一些微小病灶不能精準檢出的問題，同時臨床醫生缺乏相關病灶的檢查經驗，非常容易發生乳腺疾病的誤漏診情況，針對這一情況可以采用當前輔助診斷乳腺疾病確診的CAD系統，以此給予疾病診斷時良好的兩次閱片幫助，促使疾病檢查敏感度可以顯著提升。基于此本文選擇疑似患有乳腺疾病的80例患者，按照乳腺X線攝影檢查以及CAD系統檢查兩種方法對疑似患者依次進行病灶掃查與診斷分析，具體內容為：

1 資料與方法

1.1 一般資料

選擇我院在2017年1月～2018年1月乳腺科接收的女性患者，經過病理檢查確診為乳腺疾病的患者共計80例，作為臨床研究對象進行CAD系統用于疾病診斷價值的研究；全部患者通過手術采集病理組織，分析后可知均患有乳腺癌；患者平均年齡為（38.7±2.4）歲。對以上80例患者的資料進行比較，結果為無差異，沒有統計學意義P>0.05.

1.2方法

80例患者入院進行數字化乳腺X線攝片，檢查設備為乳腺X線攝影系統（全數字），由美國GE公司生產，輔助診斷的計算機系統為CAD系統，由美國R2公司出品，檢查結束后獲得的平片圖像共計為246張。全部X線圖像均要由具有較強工作能力以及豐富放射檢驗經驗的1名或以上的醫師進行分析，得出患者患病的初步診斷結果。之后還需要繼續使用CAD系統分析所有患者的檢查結果，經系統檢查如果出現有乳腺疾病發病后的相關微小病灶，需作出標記，而后醫生可以結合標記的內容進行攝片的二次閱片，即可找出微小病灶，優化最終診斷結果，最后要求放射科醫師在得出結果后的5小時內出具診斷報告。患病情況可用乳腺影像報告與數據系統進行評價，記為BI-RADS0～5，分別用來表示繼續評估、無發現、病變為良性、病變為可疑良性、病變為可疑惡性、病變為惡性高度懷疑六項結果，其中若依據患者病灶表現出的結構形態判斷符合BI-RADS0～3的標準，則表示患者可診斷為良性，診出其余兩項結果則判斷為惡性。參考手術病理檢查結果，來對X線、CAD系統應用情況進行分析，其中系統標記處的病灶與病理結果一致/發現部分病灶則認為陽性，病灶處無標記或者標記錯誤則為假陰性、假陽性。

1.3統計學方法

使用SPSS.15軟件統計學分析數據，計數資料n（%）表示、X2檢驗，P<0.05為兩組數據差異有統計學意義。

2 結果

研究80例乳腺癌患者（病理檢查）的診斷報告，X線檢出的腫塊以及鈣化病例數分別為68例（屬惡性為50例）、36例（屬惡性為32例）。CAD系統診斷結果顯示惡性腫塊為64例、惡性鈣化為35例，前后乳腺癌檢出敏感度有差異；分析CAD標記的假陽性情況，可知假陽性標記有231個，其中假陽性腫塊、鈣化標記分別有187個、44簇；兩種診斷法均有疾病檢出誤漏診率，手術病理顯示患者分別患有導管內癌（20例）、浸潤性小葉癌（52例）/導管癌（8例），X線檢查時有11例患者未檢出，CAD系統的檢出法則有3例沒有檢出；乳腺密度分型方面，結合CAD系統檢查后具體的分型分別增加了11例和14例。此外在腫塊以及鈣化直徑、是否發生毛刺樣腫塊、BI-RADS評價方面，在CAD系統使用后患者例數均有所增加，以上兩項檢查數據對比后具有統計學意義的差異P<0.05，數據見表一：

3 討論

CAD系統屬于當前醫療科學技術飛速發展之下的產物，可以用于患者疾病常規檢查診斷后所得影像學資料的進一步分析中，從而可以對可疑病灶進行良好的檢測與標記，減少常規影像學技術檢查之后出現的較多誤漏診病例，而且醫生可直接按照該系統工作時標記出的病灶迅速的找到病灶，有效的縮短了疾病確診時間，所以該系統的臨床診斷價值非常高，特別在影像學成像圖的第二閱片中發揮的作用顯著，但應用期間須注意CAD系統不能給出病灶良惡性的準確評價結果。當前該系統在乳腺X線攝片檢查病灶的圖像分析中較為常用，疾病診斷率高且結果較為準確，給醫生提供了較多的疾病確診幫助[1]。

結合現階段諸多學者對于該系統在乳腺疾病平片檢查診斷中應用做出的研究，可以了解到該系統對于提高疾病檢出敏感度助益較大，依據本文研究對象的病灶實際檢出結果可知在乳腺密度分型方面，可以參考病灶成像結果系統標記出相對應的分型，準確分辨兩種分型下豐富腺體所表現出的不同類型，幫助閱片者從細微末節處找到兩種分型的區別；在鈣化直徑方面，目前X線檢出的鈣化病灶如果直徑偏小，在多個檢查結果中容易被放射科醫師忽略或誤診，但是經過系統的分析則可以標記出小直徑鈣化位置，以便醫生可以對患者的病灶重新進行評估，控制誤漏診情況發生風險；在腫塊直徑方面，常規檢查下乳腺癌患者的病灶部位常會表現出致密的腺體組織，但是偏小的腫塊則不容易被X線發現，系統分析可以提升檢出準確性；在是否存在毛刺樣腫塊診斷時，若腫塊毛刺表現非常標準使用傳統方法則可以及時檢出，但是若屬于非毛刺樣病變腫塊則不易檢出，通過系統下的病灶標記，可以檢出部分非毛刺樣腫塊但是檢出率稍低；在病理分型方面，可以依據單純鈣化（小范圍）得出患者屬于導管內癌的判斷結果，依據單純鈣化或腫塊等表現判斷患者患有導管癌（浸潤性），而浸潤性小葉癌則可以依據腫塊的邊緣部分有明顯的浸潤表現以及呈星芒狀等來判斷，該系統應用之下的浸潤性導管癌檢出敏感性較強，所以通過本文的研究可知結果與學者的臨床研究成果保持一致。此外在應用時不可忽視CAD系統應用期間易出現的微小病灶被忽略（視覺疲勞等因素所致）、惡性鈣化以及惡性腫塊表現不明顯或不典型時的誤漏診等問題，繼而在后續的檢查中可以輔以疑似乳腺病患者其它方式的診斷檢查來確診疾病。

參考文獻：

[1]周悅. 基于乳腺X線圖像的計算機輔助診斷方法研究[D].蘇州大學，2014.