数字化乳腺X线计算机辅助诊断系统临床应用价值的初步探讨探究实践

孙宇

【摘 要】目的：关于乳腺疾病检查中数字化乳腺X线计算机辅助诊断检测（CAD）系统的临床应用效果探究。方法：选取80例来我院进行乳腺疾病诊疗的患者进行研究，待所有患者全部接受乳腺X线（数字化）检查后，结合检查结果再次采用CAD系统进行分析，记录与对比80例患者平片检查以及CAD系统分析平片的结果。结果：通过CAD系统分析乳腺X线摄影（数字化）平片诊断患者所患乳腺疾病的敏感度较高，发病早期不明显的疾病指征也可准确标记，乳腺疾病的误漏诊率降低，两种诊断乳腺疾病方法数据比较差异大，有统计学意义P<0.05。结论：临床乳腺疾病诊断期间，医生可以选用可有效增强疾病诊断敏感度的CAD系统，来作为辅助诊断手段对于影像学检查结果进行综合分析，以便患者可以尽快确诊以及医生可以就患者的患病情况提出合理的诊疗建议。

【关键词】数字化；乳腺；X线；计算机辅助；诊断系统；应用；价值

现阶段乳腺疾病多采用数字化乳腺X线检查，取得了一定的应用成效，但是该技术存在对一些微小病灶不能精准检出的问题，同时临床医生缺乏相关病灶的检查经验，非常容易发生乳腺疾病的误漏诊情况，针对这一情况可以采用当前辅助诊断乳腺疾病确诊的CAD系统，以此给予疾病诊断时良好的两次阅片帮助，促使疾病检查敏感度可以显著提升。基于此本文选择疑似患有乳腺疾病的80例患者，按照乳腺X线摄影检查以及CAD系统检查两种方法对疑似患者依次进行病灶扫查与诊断分析，具體内容为：

1 资料与方法

1.1 一般资料

选择我院在2017年1月～2018年1月乳腺科接收的女性患者，经过病理检查确诊为乳腺疾病的患者共计80例，作为临床研究对象进行CAD系统用于疾病诊断价值的研究；全部患者通过手术采集病理组织，分析后可知均患有乳腺癌；患者平均年龄为（38.7±2.4）岁。对以上80例患者的资料进行比较，结果为无差异，没有统计学意义P>0.05.

1.2方法

80例患者入院进行数字化乳腺X线摄片，检查设备为乳腺X线摄影系统（全数字），由美国GE公司生产，辅助诊断的计算机系统为CAD系统，由美国R2公司出品，检查结束后获得的平片图像共计为246张。全部X线图像均要由具有较强工作能力以及丰富放射检验经验的1名或以上的医师进行分析，得出患者患病的初步诊断结果。之后还需要继续使用CAD系统分析所有患者的检查结果，经系统检查如果出现有乳腺疾病发病后的相关微小病灶，需作出标记，而后医生可以结合标记的内容进行摄片的二次阅片，即可找出微小病灶，优化最终诊断结果，最后要求放射科医师在得出结果后的5小时内出具诊断报告。患病情况可用乳腺影像报告与数据系统进行评价，记为BI-RADS0～5，分别用来表示继续评估、无发现、病变为良性、病变为可疑良性、病变为可疑恶性、病变为恶性高度怀疑六项结果，其中若依据患者病灶表现出的结构形态判断符合BI-RADS0～3的标准，则表示患者可诊断为良性，诊出其余两项结果则判断为恶性。参考手术病理检查结果，来对X线、CAD系统应用情况进行分析，其中系统标记处的病灶与病理结果一致/发现部分病灶则认为阳性，病灶处无标记或者标记错误则为假阴性、假阳性。

1.3统计学方法

使用SPSS.15软件统计学分析数据，计数资料n（%）表示、X2检验，P<0.05为两组数据差异有统计学意义。

2 结果

研究80例乳腺癌患者（病理检查）的诊断报告，X线检出的肿块以及钙化病例数分别为68例（属恶性为50例）、36例（属恶性为32例）。CAD系统诊断结果显示恶性肿块为64例、恶性钙化为35例，前后乳腺癌检出敏感度有差异；分析CAD标记的假阳性情况，可知假阳性标记有231个，其中假阳性肿块、钙化标记分别有187个、44簇；两种诊断法均有疾病检出误漏诊率，手术病理显示患者分别患有导管内癌（20例）、浸润性小叶癌（52例）/导管癌（8例），X线检查时有11例患者未检出，CAD系统的检出法则有3例没有检出；乳腺密度分型方面，结合CAD系统检查后具体的分型分别增加了11例和14例。此外在肿块以及钙化直径、是否发生毛刺样肿块、BI-RADS评价方面，在CAD系统使用后患者例数均有所增加，以上两项检查数据对比后具有统计学意义的差异P<0.05，数据见表一：

3 讨论

CAD系统属于当前医疗科学技术飞速发展之下的产物，可以用于患者疾病常规检查诊断后所得影像学资料的进一步分析中，从而可以对可疑病灶进行良好的检测与标记，减少常规影像学技术检查之后出现的较多误漏诊病例，而且医生可直接按照该系统工作时标记出的病灶迅速的找到病灶，有效的缩短了疾病确诊时间，所以该系统的临床诊断价值非常高，特别在影像学成像图的第二阅片中发挥的作用显著，但应用期间须注意CAD系统不能给出病灶良恶性的准确评价结果。当前该系统在乳腺X线摄片检查病灶的图像分析中较为常用，疾病诊断率高且结果较为准确，给医生提供了较多的疾病确诊帮助[1]。

结合现阶段诸多学者对于该系统在乳腺疾病平片检查诊断中应用做出的研究，可以了解到该系统对于提高疾病检出敏感度助益较大，依据本文研究对象的病灶实际检出结果可知在乳腺密度分型方面，可以参考病灶成像结果系统标记出相对应的分型，准确分辨两种分型下丰富腺体所表现出的不同类型，帮助阅片者从细微末节处找到两种分型的区别；在钙化直径方面，目前X线检出的钙化病灶如果直径偏小，在多个检查结果中容易被放射科医师忽略或误诊，但是经过系统的分析则可以标记出小直径钙化位置，以便医生可以对患者的病灶重新进行评估，控制误漏诊情况发生风险；在肿块直径方面，常规检查下乳腺癌患者的病灶部位常会表现出致密的腺体组织，但是偏小的肿块则不容易被X线发现，系统分析可以提升检出准确性；在是否存在毛刺样肿块诊断时，若肿块毛刺表现非常标准使用传统方法则可以及时检出，但是若属于非毛刺样病变肿块则不易检出，通过系统下的病灶标记，可以检出部分非毛刺样肿块但是检出率稍低；在病理分型方面，可以依据单纯钙化（小范围）得出患者属于导管内癌的判断结果，依据单纯钙化或肿块等表现判断患者患有导管癌（浸润性），而浸润性小叶癌则可以依据肿块的边缘部分有明显的浸润表现以及呈星芒状等来判断，该系统应用之下的浸润性导管癌检出敏感性较强，所以通过本文的研究可知结果与学者的临床研究成果保持一致。此外在应用时不可忽视CAD系统应用期间易出现的微小病灶被忽略（视觉疲劳等因素所致）、恶性钙化以及恶性肿块表现不明显或不典型时的误漏诊等问题，继而在后续的检查中可以辅以疑似乳腺病患者其它方式的诊断检查来确诊疾病。

参考文献：

[1]周悦. 基于乳腺X线图像的计算机辅助诊断方法研究[D].苏州大学，2014.