【摘 要】
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目的 探讨S-Detect技术联合基于CDFI调整的乳腺影像学报告及数据系统（BI-RADS）分类在乳腺结节良恶性鉴别诊断中的应用价值。方法 选取我院收治的BI-RADS 4A类结节患者270例（共318个结节），均行S-Detect技术和CDFI检查，根据CDFI检查结果调整BI-RADS分类，绘制受试者工作特征（ROC）曲线分析S-Detect技术、调整后BI-RADS分类单独及联合应用对乳腺
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目的 探讨S-Detect技术联合基于CDFI调整的乳腺影像学报告及数据系统（BI-RADS）分类在乳腺结节良恶性鉴别诊断中的应用价值。方法 选取我院收治的BI-RADS 4A类结节患者270例（共318个结节），均行S-Detect技术和CDFI检查，根据CDFI检查结果调整BI-RADS分类，绘制受试者工作特征（ROC）曲线分析S-Detect技术、调整后BI-RADS分类单独及联合应用对乳腺结节良恶性的鉴别诊断价值。结果 318个乳腺结节病理诊断恶性170个，良性148个；S-Detect技术准确诊断恶性143个，良性124个，敏感性84.12%，特异性83.78%；调整后BI-RADS分类准确诊断恶性152个，良性130个，敏感性89.41%，特异性87.84%;S-Detect技术联合调整后BI-RADS分类准确诊断恶性161个，良性137个，敏感性94.71%，特异性92.57%。ROC曲线分析显示，S-Detect技术、调整后BI-RADS分类单独及联合应用鉴别诊断乳腺结节良恶性的曲线下面积分别为0.840、0.886、0.936。结论 S-Detect技术联合基于CDFI调整的BI-RADS分类在乳腺结节良恶性鉴别诊断中具有良好的临床应用价值。
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