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腋窝淋巴结

腋窝淋巴结的相关文献在1989年到2022年内共计634篇,主要集中在肿瘤学、临床医学、外科学 等领域,其中期刊论文597篇、会议论文14篇、专利文献4289篇;相关期刊296种,包括现代生物医学进展、上海医学影像、医学影像学杂志等; 相关会议10种,包括2014中国超声医学学术大会暨第八届中国医师协会超声医师分会年会、2012第七届全国乳腺癌重庆论坛、第二届中国女医师大会等;腋窝淋巴结的相关文献由1800位作者贡献,包括栗翠英、陈曼、陈翠京等。

腋窝淋巴结—发文量

期刊论文>

论文:597 占比:12.18%

会议论文>

论文:14 占比:0.29%

专利文献>

论文:4289 占比:87.53%

总计:4900篇

腋窝淋巴结—发文趋势图

腋窝淋巴结

-研究学者

  • 栗翠英
  • 陈曼
  • 陈翠京
  • 陈佳艺
  • 尉承泽
  • 王慧
  • 刘辉
  • 张国庆
  • 李艳宁
  • 杜丽雯
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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排序:

年份

作者

    • 谭向红; 张志强
    • 摘要: 目的研究利用X线+螺旋CT联合方法诊断早期乳腺癌患者的应用价值。方法纳入本院接收的30例乳腺癌患者作为研究对象开展研究,入院时间为2019年5月至2021年5月,均实施钼靶X线、螺旋CT检查,以病理检查结果作为金标准,分析两种方案联合诊断的价值。结果螺旋CT阳性检出率为63.33%、钼靶X线阳性检出率为66.67%、两种方案联合阳性检出率为90.00%,联合检出率与金标准对比无统计学差异,P>0.05;以病理检查结果为金标准,钼靶X线与螺旋CT联合检出腋窝淋巴结转移率、钙化病灶率高于单一检查方案,组间对比有差距,P<0.05。结论钼靶X线+螺旋CT联合诊断早期乳腺癌的效果确切,可提高诊断的准确率,医师可根据影像学特点对疾病进行诊断及鉴别。
    • 王猛; 刘周; 文洁; 何翠菊; 耿亚媛; 罗德红
    • 摘要: 目的:探讨基于T2加权成像压脂序列(T2-weighted imaging fat suppression,T2WI-FS)图像的影像组学特征所构建机器学习模型在术前预测乳腺癌患者腋窝淋巴结(axillary lymph nodes,ALN)转移中的价值。方法:回顾并分析经病理学检查证实的乳腺癌患者68例,共171枚ALN(转移101枚,非转移70枚)。在T2WI-FS图像上勾画每个目标淋巴结的三维容积感兴趣区(volume of interest,VOI),并提取一阶统计量特征、几何形状及纹理特征等影像组学特征。随机将两组ALN分为训练集和验证集(8∶2),采用K最佳和最小绝对收缩和选择算子(the least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法对训练集特征降维以筛选出关键特征,最后建立基于K近邻(K-nearest neighbor,KNN)、支持向量机(support vector machine,SVM)和逻辑回归(logistic regression,LR)3种分类器的机器学习模型。采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析方法在验证集中评价3种预测模型的ROC曲线的曲线下面积(area under curve,AUC)、灵敏度和特异度,并用精准度、召回率和F1值评价模型的预测效能,并采用DeLong法比较不同预测模型的诊断效能。结果:基于每个VOI提取107个影像组学特征,通过降维处理后最终获取6个最佳特征进行模型构建。这6个特征包括1个形态学特征(表面积体积比)和5个纹理特征(依赖熵、游程熵、归一化依赖不均匀性、游程比及大区域的高灰度值优势)。在基于6个最佳特征通过3个分类器所构建的乳腺癌ALN转移预测模型中,LR、KNN和SVM模型的AUC分别为0.88、0.86和0.86,DeLong检验显示差异均无统计学意义(P>0.05),LR模型的效能可能稍高,在测试集中LR模型的灵敏度、特异度、精准度、召回率和F1值分别为0.86、0.86、0.80、0.86和0.83。结论:基于淋巴结T2WI-FS图像的影像组学特征可在术前预测乳腺癌ALN转移的基础上提供额外有价值的信息。
    • 梁春雨; 马伶玉; 徐志渊; 杨国辉; 沈新平
    • 摘要: 目的探讨磁共振成像(MRI)及肿瘤分子标记物对乳腺癌新辅助化疗(NAC)腋窝淋巴结疗效的评估与预测价值。方法选择2015年1月至2020年12月首诊为局部进展期乳腺癌伴腋窝淋巴结转移的80例患者,患者NAC治疗后行手术切除及腋窝淋巴结清扫,根据NAC后腋窝淋巴结是否残留肿瘤细胞分为腋窝淋巴结病理完全缓解(pCR)与腋窝淋巴结非完全缓解(non-PCR)两组,将术前MRI及分子标记物表达情况与最终术后病理结果比较,评估术前MRI及分子标记物表达对腋窝淋巴结缓解的预测价值。结果两组间NAC前及NAC后最大淋巴结的表观扩散系数(ADC值)差异有统计学意义(P<0.05),ER阴性、PR阴性、Her2阳性与腋窝淋巴结pCR显著相关。多因素回归分析提示PR阴性、Her2阳性是腋窝淋巴结疗效的独立预测因子。结论肿瘤ADC值及分子标记物与乳腺癌新辅助化疗腋窝淋巴结疗效具有相关性,PR阴性、Her2阳性是腋窝淋巴结疗效的独立预测因子。
    • 于水; 王伟
    • 摘要: 目的探讨与乳腺浸润性癌腋窝淋巴结转移相关的临床病理特征,为术前预测乳腺癌腋窝淋巴结转移提供参考因素。方法回顾性分析2019年12月至2021年3月大连市妇女儿童医疗中心(集团)体育新城院区收治的70例乳腺癌患者的临床资料,收集患者年龄、肿瘤大小、病理分型、分子分型、病理分级、原发肿瘤灶数、微乳头结构及脉管浸润与否的信息。通过多因素分析影响腋窝淋巴结转移的危险因素。结果70例乳腺癌患者中,发生腋窝淋巴结转移29例,未转移41例。转移组与未转移组的肿瘤大小及脉管浸润与否比较,差异有统计学意义(P0.05)。多因素分析结果显示,肿瘤大小≥3.5 cm(β=1.829,OR=6.226,P=0.021,95%CI=1.315~29.490)及脉管浸润(β=2.578,OR=13.171,P<0.001,95%CI=3.861~44.937)是影响腋窝淋巴结转移的独立危险因素。结论肿瘤大小(≥3.5 cm)及脉管浸润是乳腺癌腋窝淋巴结转移的独立危险因素。临床可针对危险因素实现乳腺癌患者的精准化治疗。
    • 彭琪琪; 陈静静; 田雅琪; 张杰; 王晓琳
    • 摘要: 目的基于乳腺癌MRI特征建立可以无创性预测腋窝淋巴结转移(ALNM)的诺模图。方法选取2013年8月~2020年8月于青岛大学附属医院放射科病理证实的乳腺癌患者394例,均行MRI检查并在1个月内获得淋巴结病理结果。根据乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)标准描述病变的MRI表现,分析乳腺癌原发肿瘤的MRI特征与腋窝淋巴结转移的关系并建立诺模图。结果乳腺癌原发肿瘤的最大径及ADC值与腋窝淋巴结转移之间存在相关性,其次,与腋窝淋巴结转移相关的特征还有肿瘤位置、肿瘤边缘及肿瘤形状(P<0.05),多因素二元logistic回归后纳入肿瘤最大径、ADC值、肿瘤形状及腋窝有无可疑淋巴结建立对淋巴结预测的诺模图AUC值为0.890。结论基于乳腺癌MRI特征的诺模图可以预测ALNM。这种非侵入性的方法在临床应用上很有前景。
    • 蔡梦君; 查海玲; 宗晴晴; 潘加珍; 刘心培; 杜宇; 丁志颖; 王慧; 邓晶; 栗翠英
    • 摘要: 目的:探讨超声分类评估法预测乳腺癌患者腋窝淋巴结转移的可行性。方法:选取南京医科大学第一附属医院收治的经病理学检查证实的1235例乳腺癌患者,按照检查时间先后顺序将其分为建模组(800例)和验证组(435例),用统计学方法对建模组特征进行筛选和赋值,将总分值分段,创建分类评估法。绘制建模组总分值的受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评价该法诊断效能,再将验证组代入以验证其可靠性。结果:肿块最长径、边缘及淋巴结皮质厚度、形态分型、血供类型是腋窝淋巴结转移的独立危险因素。建模组总分值曲线下面积(area under curve,AUC)为0.783,验证组AUC为0.831,分值分段转移率符合预设。结论:超声评估分类法在预测乳腺癌腋窝淋巴结转移方面具有可靠性。
    • 刘文芳; 鲍关爱; 刘梦婷; 张霜梅; 王鑫海
    • 摘要: 腋网综合征(AWS)是一种乳腺癌患者行腋窝淋巴结清除术或前哨淋巴结活组织检查后早期出现的一种临床综合征,也可见于行腋窝结节活组织检查的非乳腺癌患者(如黑色素瘤患者、广泛的恶性腋窝淋巴结病患者),临床上并不少见。该综合征临床表现为突发性上肢疼痛,肩关节外展活动时加重,上肢容积下降。
    • 淦凤萍; 白雪; 肖雪花; 杨小光; 唐晓; 杨海云
    • 摘要: 目的探讨时空关联成像(STIC)技术联合多平面(MP)模式及超声断层成像(TUI)模式诊断腋窝淋巴结良恶性病变的价值。方法选取2020年1月至2021年9月在九江学院附属医院收治的腋窝淋巴结病变患者96例为研究对象,其中检出左侧病变59处,右侧病变53处,共计112处。所有患者进行病理活检、STIC技术联合MP及TUI模式检测。以病理结果为金标准,分析STIC技术联合MP模式及TUI模式诊断腋窝淋巴结病变良恶性的灵敏度、特异度、准确度及其与金标准的一致性。应用ROC曲线分析STIC技术联合MP及TUI模式对腋窝淋巴结良恶性病变的鉴别诊断价值。结果病理结果显示,良性腋窝淋巴结肿大69处,恶性腋窝淋巴结肿大43处。STIC技术联合MP及TUI模式诊断灵敏度为93.02%,特异度为89.86%,准确度为91.07%,Kappa值为0.815,约登指数为0.829。ROC曲线分析显示,STIC-MP联合STIC-TUI检测腋窝淋巴结良恶性病变的AUC为0.914。结论STIC技术联合MP及TUI模式诊断腋窝淋巴结良恶性与病理结果具有较高的一致性,可用于鉴别腋窝淋巴结的病变性质。
    • 王美晨; 朱绘绘; 李照喜; 史丽群; 刘海珍; 闵贤; 沈钧康
    • 摘要: 目的探讨基于自动乳腺全容积扫查(ABVS)的乳腺癌超声特征术前预测同侧腋窝淋巴结转移负荷的应用价值。方法回顾性分析经手术病理证实的106例乳腺癌患者(106个病灶)的ABVS超声征象,根据腋窝淋巴结转移状态分为低转移负荷组(≤2个转移淋巴结)和高转移负荷组(≥3个转移淋巴结),比较两组超声特征的差异。将单因素分析中差异有统计学意义的因素纳入多因素二元Logistic回归模型,建立回归方程预测同侧腋窝淋巴结高转移负荷的独立危险因素。绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析回归模型预测同侧腋窝淋巴结高转移负荷的效能,计算曲线下面积。结果单因素分析显示,低转移负荷组与高转移负荷组病灶最大径、边缘情况、距乳头距离、距皮肤距离、冠状面汇聚征、冠状面虫噬征、血流信号比较差异均有统计学意义(均P2.0 cm、距皮肤距离≤0.2 cm、冠状面汇聚征、冠状面虫噬征、血流信号Ⅱ~Ⅲ级均是预测同侧腋窝淋巴结高转移负荷的独立危险因素(OR=4.971、3.559、5.932、9.426、3.367,P=0.007、0.017、0.019、0.003、0.033),Logistic回归方程为:Logit(P)=-4.402+1.604×最大径>2.0 cm+1.270×距皮肤距离≤0.2 cm+1.780×冠状面汇聚征+2.244×冠状面虫噬征+1.214×血流分级Ⅱ~Ⅲ级。ROC曲线分析显示,Logistic回归模型以预测概率P=0.50为阈值,其预测同侧腋窝淋巴结高转移负荷的敏感性71.7%,特异性81.7%,准确率77.4%,曲线下面积0.872。结论基于ABVS的乳腺癌超声特征在预测同侧腋窝淋巴结高转移负荷中具有较高的临床应用价值。
    • 夏旭东; 段成洲; 李铭; 王亚龙; 周小山; 王功夏; 王海彬; 崔振华
    • 摘要: 目的本研究旨在建立和验证基于MRI的影像组学列线图来预测乳腺癌较小体积的腋窝淋巴结(axillary lymph node,ALN)转移。材料与方法回顾性分析2018年1月至2021年4月238例经病理证实的乳腺癌患者,基于动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)及T2脂肪抑制序列提取ALN纹理特征,采用分层抽样的方式按照7∶3比例分为训练组(n=168)和测试组(n=70),线性回归和LASSO回归用于特征筛选。结合影像组学和MRI影像学特征中的独立因素建立多因素Logistic回归模型,以列线图形式表现。采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线来评价模型的性能。使用Hosmer-Lemeshow检验并绘制校准曲线来评价模型的拟合优度。采用决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评价模型的临床应用价值。结果单因素和多因素分析显示,影像组学标签评分(radiomics score,Rad-score)、短长轴比及ADC值为鉴别淋巴结转移的独立影响因素;Rad-score是最为重要的影响因素(0R=1.413,P<0.001),训练组和测试组ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.867、0.887;列线图由MRI影像学和影像组学特征组成,该模型显示出良好的校准和区分能力,AUC在训练集中为0.972(95%CI:0.950~0.994),在测试集中为0.938(95%CI:0.882~0.993)。决策曲线分析表明具有临床使用价值。结论基于MRI影像组学列线图可用于乳腺癌ALN转移的术前预测。
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