分享者
孙鹏飞
首都医科大学附属北京友谊医院超声科主治医师
研究背景 ✦
Part 1
乳腺癌的发病率逐年上升,2020年乳腺癌成为全球第一大癌症。超声是常用的影像学检查手段,具有无辐射、无创、便捷等优点,但受到操作者主观因素的影响,不同医生之间的诊断差异较大,因此如何降低超声医生的主观因素,提高诊断效能成为了临床关注的热点。
应用前景 ✦
Part 2
随着前沿科技的发展,自动化技术在乳腺癌的筛查、辅助诊断、预测预后等方面展现出巨大的潜能,能够弥补常规超声的不足,降低医生的个人主观性,提高诊断效能。
研究过程 ✦
Part 3
由三名不同年资的超声医生(工作经验分别为1年、5年、15年)及联合华体会VAid技术对135例患者的138个乳腺结节的超声图像进行良恶性评估,比较不同年资医生及联合VAid技术后的诊断效能。
超声影像资料 ✦
Part 4
病例一:患者48岁女性,二维超声显示左乳外上象限低回声结节,边界清,形态不规则。
彩色多普勒显示结节周边可见点状血流信号。
启动VAid系统,自动勾画屏幕中的所有结节,分别给出BI-RADS分类提示为4B类、4A类,经病理证实均为恶性。
病例二:患者女性30岁,右乳外上象限结节3年,规律复查,二维超声显示外上象限低回声结节,边界清,形态欠规则。
彩色多普勒显示结节内未见明显血流信号。
启动VAid系统,自动勾画屏幕中的结节,BI-RADS分类提示 3类,经病理证实为纤维腺瘤。
研究结论 ✦
Part 5
不同年资超声医生与VAid技术联合诊断时,低、中年资超声医生诊断效能明显提升, VAid 可以弥补低、中年资医生由于经验和技能不足导致的误诊及漏诊,提高诊断效能
VAid是华体会正着力研发的乳腺病灶自动检测分析工具,它的主要功能为:
①病灶实时自动识别及测量
在扫查中可精准识别图像中的异常回声区域,并自动标识病灶,勾勒病灶边缘,自动测量病灶面积及纵横比。
②提供BI-RADS分类指导
可根据结节形态、边界、回声类型、方向等方面对病灶进行分类,为医生提供数据参考。
③多种输出结果
提供测量、精简、专业三种结果展示,对应不同的工作流程及精细分工。
VAid应用评价 ✦
Part 6
BI-RADS分类准确,可提高低年资医生诊断的效率及准确度。
在扫查中可动态实时地识别出乳腺结节,避免漏诊。
病灶自动测量,且回声、大小、形态、生长方向、边界、横纵比等信息完善,便于综合判断,具有一定的教学意义。
VAid界面简洁、操作简单。
END-
医道飞凡·征文公告
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