cqvip:目的:探讨自动乳腺全容积成像(automated breast volume scanning,ABVS)冠状面的影像学表现对于乳腺良恶性病变的诊断价值。方法:回顾并分析2017年10月-2018年9月于大连医科大学附属第一医院行乳腺外科手术的女性患者361例,且均经病理学检查证实。患者均接受ABVS检查,记录ABVS冠状面特征并与病理学检查结果进行对照,通过统计学方法分析评价其应用价值。结果:361例患者共计431个病灶,其中良性病灶278个,恶性病灶153个。在乳腺良恶性图像上,钙化、"汇集"、"毛刺"、"成角"和边界不清征象出现的例数分别为28(10.1%)和67(43.8%)、2(0.7%)和55(35.9%)、7(2.5%)和25(16.3%)、14(5.0%)和50(32.7%)、24(8.6%)和16(10.5%);经过χ~2检验,发现乳腺良恶性病变在钙化、"汇集"、"毛刺"、"成角"方面差异有统计学意义(P0.05);经过二分类logistic回归模型分析,钙化、"汇集"、"毛刺"及"成角"征象均与乳腺恶性病变有关(P<0.01),与χ2检验结果一致。结论:ABVS冠状面征象有助于乳腺良恶性病变的鉴别诊断,对于临床的准确诊断有一定的指导意义。
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