一、超声在诊断乳腺癌中的应用（论文文献综述）
曾益辉,谢春燕,徐舒曼,李玉萍,张嫣,江魁明,李鸿恩[1]（2021）在《对比增强能谱乳腺X线摄影联合超声在乳腺癌中的应用研究》文中研究指明目的:研究对比增强能谱乳腺X线摄影（CESM）联合超声在乳腺癌中的临床价值,分析乳腺病灶良恶性评估的诊断效能,提高乳腺癌疾病诊断准确性。方法:回顾性分析本院2019年6月-2020年4月临床诊断的126例乳腺疾病患者的病例资料,所有患者均行CESM检查、超声检查及病理诊断,分析单项检查及联合检查诊断乳腺疾病的符合率,对单项检查乳腺癌病灶测量与病理测量值进行一致性分析,比较CESM、超声与联合检查对乳腺癌疾病诊断效能。结果:以病理诊断为金标准,确诊38例乳腺癌患者,CESM乳腺癌检出率84.21%（32/38）高于超声恶性检出率78.94%（30/38）,差异无统计学意义（χ2=0.350,P>0.05）。CESM和超声测量值与病理测量值呈正相关（r=0.943、0.766,P均<0.001）。诊断乳腺癌效能分析显示,联合检查敏感度、特异度、符合率、阴性预测值及阳性预测值均高于单项CESM、超声检查。结论:CESM与超声联合检查在诊断乳腺癌疾病中能提高疾病灵敏度、特异度及准确率,具有很好的临床应用价值。
刘春节,雷威,倪文璐,李慧[2]（2021）在《常规超声与超声造影定性定量分析乳腺局灶病变特征恶性风险的临床价值》文中提出目的:研究常规超声与超声造影定性定量分析在诊断乳腺癌局灶病变特征中的临床价值。方法:将医院2017年6月—2020年6月经穿刺或手术病理检查明确病变类型的106例乳腺病变患者纳为研究对象,其中51例确诊为恶性病变,55例确诊为良性病变,比较两组常规超声及超声造影定性及定量分析在辨别乳腺病变良恶性中的价值。结果:常规超声提示,乳腺良恶性病变的病灶形态、纵横比、包膜、微钙化、声晕、蟹足样边界及RI存在显着性差异（P<0.05）;超声造影定性分析结果提示,乳腺良恶性病变的造影灌注模式、增强达峰时径线扩大情况、周边放射状扩大及病灶达峰强度存在显着性差异（P<0.05）;超声造影定量分析结果提示,乳腺良恶性病变的峰值强度（PI）差异显着（P<0.05）。常规超声特征中的病灶形态（X1）、包膜（X3）、声晕（X5）及RI（X6）最终进入回归方程,Logit（P）=0.789X1+1.258X3+2.474X5+2.588X6,似然比检验该模型有统计学意义（T=44.151,P<0.05）,利用该模型预报106例乳腺病变,设置回归预测P值>0.05为恶性,<0.05为良性,其预报灵敏度、特异度及准确度分别为84.31%、85.71%、84.88%;超声造影定性分析中,造影灌注模式（X1）、增强达峰时径线扩大（X2）及病灶达峰强度（X4）最终进入回归方程,Logit（P）=1.787X1-3.154X2+0.889X3,似然比检验该模型有统计学意义（T=51.474,P<0.05）,该模型预报灵敏度、特异度及准确度分别为90.20%、94.29%、91.86%;超声造影定量分析中仅PI最终进入回归方程,Logit（P）=0.398X1,该模型似然比检验有统计学意义（T=12.587,P<0.05）,预报灵敏度、特异度及准确度分别为72.55%、62.86%和68.60%。结论:常规超声及超声造影定性分析在诊断乳腺癌中的价值均较高,而超声造影定量分析的影响因素较多,定量值的准确性尚待提高。
中国抗癌协会乳腺癌专业委员会[3]（2021）在《中国抗癌协会乳腺癌诊治指南与规范（2021年版）》文中研究指明1乳腺癌筛查指南1.1乳腺癌筛查的定义、目的及分类⑴肿瘤筛查,或称作普查,是针对无症状人群的一种防癌措施,而针对有症状人群的医学检查称为诊断。⑵乳腺癌筛查是通过有效、简便、经济的乳腺检查措施,对无症状妇女开展筛查,以期早期发现、早期诊断及早期治疗。其最终目的是要降低人群乳腺癌的死亡率。⑶筛查分为机会性筛查（opportunistic screening）和群体筛查（massscreening）。
涂睿[4]（2021）在《ABVS和MRI诊断乳腺癌的价值观察》文中研究指明目的研究乳腺超声自动容积成像（ABVS）与增强磁共振（MRI）在乳腺癌中的应用价值。方法将我院2018年1月至2019年1月间收治的81例乳腺肿块患者纳为研究对象,其均行ABVS及MRI检查,以病理诊断结果作为"金标准",分析ABVS与MRI在诊断乳腺癌中的应用价值。结果病理检查结果证实,81例患者中共36例为良性病变,45例为恶性病变,其中良性病变者共发现54个病灶,恶性病变者中共发现65个病灶;ABVS、MRI及ABVS联合MRI诊断乳腺癌的灵敏度、特异度及准确度分别为91%、86%、89%,93%、92%、93%、95%、94%、95%;乳腺良恶性病灶ABVS声像图形态、边界、纵横比、毛刺征、微小钙化、恶性晕、汇聚征、导管征、后间隙及筋膜改变、声衰减等方面均存在显着性差异（P<0.05）。结论 ABVS与MRI鉴别乳腺肿块良恶性中具有相似的应用效果,但其检查各具优缺点,两者相结合可有效弥补双方检查的不足,提高影像学检查在筛查乳腺病变中的应用价值。
张书还[5]（2021）在《基于超声深度学习模型在乳腺BI-RADS 4类病变中预测乳腺癌的价值》文中提出[目 的]以乳腺癌术后病理结果为金标准,以超声图像主观特征和基于不同的深度学习模型及百度大脑开放平台图像处理后的数据为基础,探讨乳腺BI-RADS 4类肿块在不同的深度学习模型、百度大脑开放平台（EasyDL）以及运用列线图建立乳腺超声相关模型预测乳腺癌的价值。[方 法]1回顾性收集2019年01月—2019年12月于昆明医科大学第三附属医院接受乳腺癌切除术女性患者超声图像17231张（2578例）,所有患者经严格筛选后,获得患者的年龄、初潮年龄、一级家族史、术前超声图像、描述性报告和术后病理资料。所有病例经过纳入标准、排除标准及图像预处理后,本研究纳入标准的研究对象为717张乳腺超声肿瘤图像,共计260例患者。2由两名从事乳腺超声诊断≥10年的超声医师独立通过乳腺超声图像的各项特征对良恶性进行分类评估,意见不统一时由1名主任医师最后决定。根据2019年版的《中国抗癌协会乳腺癌诊治指南与规范》对乳腺肿块的评估,本次研究纳入的评估内容包括:肿块的形状、纵横比、边界、边缘、回声模式、病灶后方回声、周围组织和钙化。由计算机随机抽取30名患者,由两位医师对其进行评估,利用Kappa检验对两位医师的一致性进行评价。3建立深度学习模型。选择ResNet18、ResNet34、ResNet50及ResNet101作为本次研究的预训练模型,按照步骤分为以下几步建模:数据准备、数据扩充和增强、数据加载、迁移学习、训练、验证、测试。百度大脑（EasyDL）模型则通过平台训练、验证、测试完成专属模型的构建。4将所有病例的形状、纵横比、边界、边缘、回声模式、病灶后方回声、周围组织和钙化纳入多元Logistic回归分析进行筛选,用R语言把比较有统计学差异的乳腺超声特征纳入并建立单一医师主观评估列线图预测模型。5将所有病例的年龄、初潮年龄、一级家族史纳入多元Logistic回归分析进行筛选,将筛选出来的有统计学意义的临床危险因素,结合上述具有统计学意义的乳腺超声特征建临床危险因素一医师主观评估列线图预测模型。6将深度学习模型对每一张超声图像的真实结果、预测结果及预测概率导出,由两名医师结合预测结果最好的深度学习模型对随机抽取的30张图像进行结局（良性/恶性）预测,联合筛选出的最优医师主观评估模型得出深度学习—医师主观评估联合模型。7为全部8个模型绘制ROC曲线,得出AUC、准确率、精确率、灵敏度、特异度、阴性预测值、阳性预测值、召回率、F1值及Kappa值,绘制校准曲线和DCA曲线分别评价预测模型的预测性能及临床实用性。最后将各模型进行比较。[结 果]1 一般资料:260例（717张乳腺超声图像）因乳腺肿块首诊、超声分类为BI-RADS 4类且有明确病理结果的患者,其中病理结果为良性的患者154例（154/260,59.2%）,恶性的患者106例（106/260,40.8%）,病理结果为良性的患者中BI-RADS 4A、4B及4C类的患者分别有113例、28例、13例,病理结果为恶性的患者中BI-RADS 4A、4B及4C类的患者分别有36例、41例、29例,其中医师判断正确的BI-RADS4A、4B及4C类病变的分别有119例、47例、29例,判断错误的分别有30例、5例、13例;良性患者的病理类型为纤维腺瘤83例、乳腺病（包括硬化性腺病）40例、导管内乳头状瘤18例、急慢性炎伴肉芽肿性小叶性乳腺炎10例、良性叶状肿瘤2例、纤维—肌纤维母细胞来源肿瘤1例,恶性患者的病理类型为浸润性导管癌79例、导管内原位癌24例、黏液癌3例;入组患者平均年龄（45.14±9.80）岁,其中病理结果为良性的患者平均年龄（41.96±8.66）岁,恶性患者平均年龄（49.76±9.56）岁;良性与恶性两组间年龄比较差异有统计学意义（P<0.05）。入组患者初潮平均年龄（13.64±1.72）岁,其中病理结果为良性的患者初潮平均年龄（13.68±1.50）岁,恶性患者初潮平均年龄（13.58±2.00）岁;良性与恶性两组间初潮年龄比较差异无统计学意义（P>0.05）。入组患者中无恶性肿瘤家族史患者共236例（90.8%）,有1位一级恶性肿瘤家族史患者23例（8.8%）,大于1位一级恶性肿瘤家族史患者1例（0.4%）;其中病理结果为良性的患者中无恶性肿瘤家族史患者149例（96.8%）,有1位一级恶性肿瘤家族史患者5例（3.2%）,大于1位一级恶性肿瘤家族史患者0例（0%）;恶性的患者中无恶性肿瘤家族史患者87例（82.1%）,有1位一级恶性肿瘤家族史患者18例（17.0%）,大于1位一级恶性肿瘤家族史患者1例（0.9%）,该患者的母亲、一个姐姐及一个妹妹均患乳腺癌;良性与恶性两组间一级家族史比较差异有统计学意义（P<0.05）。入组患者的临床危险因素中良恶性两组间差异具有统计学意义的指标为患者年龄及一级家族史（P<0.05）。2乳腺超声图像特征差异性比较:入组患者的乳腺超声图像特征中良恶性两组间差异具有统计学意义的指标为形状、纵横比、边界、边缘、内部回声、病灶后方回声及钙化（P<0.05）。3两位医师主观评估一致性检验:两位医师对随机抽取的30位患者的乳腺肿块超声特征主观评估进行一致性检验,结果显示,只有在乳腺肿块“内部回声”是否均匀上不具有一致性,其他指标均具有一致性。其中一致性很好的超声特征为:病灶后方回声;一致性较好的超声特征为:形状,边界,边缘以及钙化;一致性中等的超声特征为周围组织侵犯,纵横比。4建立单一医师主观评估模型和临床危险因素—医师主观评估模型:对构建Logistic多因素回归模型的特征进行筛选,筛选出有统计学意义的超声特征指标为:纵横比、边界、病灶后方回声及钙化（P<0.05）,筛选出有统计学意义的临床危险因素指标为:年龄、一级家族史。通过构建Logistic多因素回归模型,运用R语言建立单一医师主观评估模型和临床危险因素—医师主观评估模型。就两个模型的ROC曲线来看,单一医师主观评估模型的AUC为0.809,灵敏度为81.25%,特异度为92.93%,模型预测准确率82.31%;临床危险因素—医师主观评估模型的AUC为0.845,灵敏度为81.31%,特异度为87.58%,模型预测准确率85.00%,两个模型预测性能均较好,但临床危险因素—医师主观评估模型更具有说服力;就两个模型的校准曲线来看,两个模型均具有较好的预测能力,但单一医师主观评估模型的预测值与观察值有更好的重合性,该预测模型准确率更高。就两个模型的DCA曲线来看,模型的曲线（probility）均高于极值曲线（All与None）,说明两个模型均具有临床应用价值,但临床危险因素—医师主观评估模型的曲线较单一医师主观评估模型更高,体现了更高的临床应用价值。5建立深度学习—医师主观评估联合模型:将ResNet50和临床危险因素—医师主观评估模型联合建立深度学习—医师主观评估联合模型。6比较各模型的预测性能:各深度学习模型ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101、单一医师主观评估模型、临床危险因素—医师主观评估模型、深度学习—医师主观评估联合模型的AUC值分别为:0.748、0.851、0.856及0.767、0.809、0.849、0.90;准确率（%）分别为:76.85、86.19、86.89、78.24、82.31、85.00、90.00;精确率（%）分别为:88.78、92.44、94.39、87.56、73.59、82.08、86.67;灵敏度（%）分别为:75.21、84.79、84.50、77.37、81.25、81.31、92.86;特异度（%）分别为:80.26、88.52、91.12、79.84、85.00、82.93、87.58、87.50;阳性预测值（%）分别为:88.78、92.44、94.39、87.56、73.59、82.08、86.67;阴性预测值（%）分别为:60.91、77.85、76.87、65.80、88.31、87.01、93.33;召回率（%）分别为:75.21、84.79、84.50、77.37、81.80、81.25、81.31、92.86;F1 值（%）分别为:81.43、88.45、89.17、82.15、81.60、77.23、81.69、89.66;Kappa 值分别为:0.512、0.714、0.727、0.546、0.628、0.690、0.800;EasyDL的准确率（%）为82.30,精确率（%）为81.50,灵敏度（%）为78.00,特异度（%）为 85.00,召回率（%）为 81.80,F1 值（%）为 81.60。7深度学习—医师主观评估联合模型的AUC最高（AUC=0.900）,表明该模总体型预测能力最好,其次预测能力较好的是ResNet50（AUC=0.856）;深度学习—医师主观评估联合模型的灵敏度最高（92.86%）,特异度较好（87.50%）,该模型漏诊率最低;ResNet50的特异度最高（91.12%）,灵敏度中等（84.50%）,该模型误诊率最低;深度学习—医师主观评估联合模型的在所有模型中准确率最高（90.00%）;列线图模型中准确率最高的是临床危险因素—医师主观评估模型（85.00%）;深度学习模型中准确率最高的是ResNet50（86.89%）。ResNet 50的阳性预测值最高（94.39%）,该模型正确预测恶性病例的效能最高;深度学习—医师主观评估联合模型的阴性预测值最高（93.33%）,该模型正确预测良性病例的效能最高。ResNet 50的精确率最高（94.39%）,该模型在所有预测结果中正确预测良恶性病变效能最好。深度学习—医师主观评估联合模型的召回率最高（92.86%）,该模型在实际预测结果中正确预测良恶性病变效能最好。深度学习一医师主观评估联合模型的F1值和Kappa值最高（89.66%,0.800）,该模型预测分类的精度最好。百度大脑（EasyDL）的每组数据就总体而言没有最差的指标,基本达到了深度学习模型的要求。[结 论]1相较于医师主观评估模型及临床危险因素—医师主观评估模型,基于超声深度学习模型在乳腺BI-RADS 4类病变中对乳腺癌的预测有一定价值,可以提高乳腺癌预测的灵敏度,并作为常规乳腺超声筛查的有效补充,有一定的临床应用价值。2列线图相较于传统Logistic回归分析方程具有更强的可读性,在对结局进行预测时体现了较好的预测效能。3虽然本次研究针对深度学习的数据量在理论上应该更多,但是在数据量较少的情况下也获得了较高的准确率,若继续提高数据量,则模型的预测效能还将有更好地体现,证明ResNet深度学习模型适用于超声图像进行图像分类的应用。4百度大脑（EasyDL）平台针对图像分类目前具有非常完善的功能,在本次研究中数据量较少且平台免费的配置环境下,可以获得与ResNet相媲美的准确率,证明EasyDL可以为基层地区、初级学习者或零AI基础的需求者提供可靠的AI平台,可以满足不同需求的人个性化自主制定自己的AI模型。5虽然人工智能是目前医学研究中的热点和焦点,但是在AI的研究和应用中,人在其中的地位是不可替代的,应该辩证的看待人工智能与临床实践的关系,这样才能更好的将未来掌握在人类自己手中。
杨丽琴[6]（2021）在《肿瘤标志物用于乳腺癌筛查、诊断的策略研究》文中认为目的:评价β2-微球蛋白、甲胎蛋白、铁蛋白、垂体泌乳素、癌胚抗原、糖类抗原125、糖类抗原153等7项肿瘤标志物对乳腺癌辅助诊断的意义,探讨血清肿瘤标志物间并联试验的最佳组合,提出临床利用血清肿瘤标志物筛查、诊断乳腺癌的策略建议。方法:回顾性分析南昌市某医院2018年1月至2018年6月间经病理诊断为873例乳腺癌患者、476良性病变患者,划分为乳腺癌组和良性病变组。测定两组间7项肿瘤标志物水平。使用SPSS 20软件进行数据分析,采用Mann-Whitney U检验分析两组间7项肿瘤标志物水平差异是否有统计学意义,检验水准α取0.05。计算7项肿瘤标志物单项检测灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值及诊断符合率。采用并联试验,分析将7项肿瘤标志物两两联合、三三联合、四四联合、五五联合、六六联合及七项并联试验后灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值及诊断符合率等指标变化情况。结果:1、分析乳腺癌组和良性病变组1349例β2-微球蛋白、甲胎蛋白、铁蛋白、垂体泌乳素、癌胚抗原、糖类抗原125、糖类抗原153等7项肿瘤标志物水平分布情况,结果差异均有统计学意义,除垂体泌乳素外,其余6项肿瘤标志物水平乳腺癌组高于良性病变组。2、采用单一检测时,灵敏度、阴性预测值普遍偏低,特异度、阳性预测值均高,诊断符合率普遍不高。3、采用并联试验后,随着肿瘤标志物并联试验数量的增加,灵敏度由15.58%上升至39.18%,总的提升不高;特异度和阳性预测值随着并联试验数量的增加均下降;阴性预测值总体变化不大,并联试验对该值影响较小;诊断符合率随着并联试验数量的增加略有所提升。结论:1、乳腺癌组和良性病变组7项肿瘤标志物水平不同,除垂体泌乳素外,乳腺癌组均高于良性病变组肿瘤水平。7项肿瘤标志物作为临床辅助诊断有一定实际意义。2、乳腺癌肿瘤标志物单项检测灵敏度、阴性预测值低,用于常规体检或乳腺癌筛查临床意义不大。3、乳腺癌肿瘤标志物单项检测特异度、阳性预测值高,用于临床乳腺疾病良恶性辅助诊断意义较大,推荐首选癌胚抗原、糖类抗原153或血清铁蛋白。4、用于常规体检或乳腺癌筛查时,考虑性价比,推荐首选β2-微球蛋白+垂体泌乳素+铁蛋白并联试验;如不考虑检测费时,可7项肿瘤标志物同时检测。5、并联试验后,肿瘤标志物灵敏度和诊断符合率仍不是很高,建议实际工作中配合彩超或钼靶同步使用。
黄康华[7]（2021）在《乳腺癌患者弹性超声成像与肿瘤标志物的相关性研究》文中认为目的:探讨乳腺癌患者弹性超声成像评分与肿瘤标志物、分子标志物和超声征象的相关性,更好的认识弹性技术与肿瘤标志物、分子标志物和超声征象的关系,提供更多患者的参考信息。方法:回顾性收集北京大学深圳医院2019年12月至2021年2月确诊为乳腺癌患者的临床资料,共257例。分别收集所有患者在行乳腺癌手术前及在行新辅助治疗前的弹性超声成像结果,行乳腺癌手术前及在行新辅助治疗前的血清肿瘤标志物（CEA、CA125、CA153、CA199）的结果和病理免疫组化结果。研究患者弹性超声成像评分与肿瘤标志物、分子标志物和超声征象的相关性,利用卡方检验进行统计学分析。结果:本研究共收集257例病理确诊为乳腺浸润性导管癌女性患者。患者弹性超声成像评分为1分0例（0%）,弹性超声评分2分共20例（7.7%）,弹性超声评分3分共107例（41.6%）,弹性超声评分4分共121例（47.2%）,弹性超声评分5分共9例（3.5%）,肿瘤标志物CA125阳性共15例,阴性共242例;肿瘤标志物CA153阳性共10例,阴性共247例;肿瘤标志物CA199阳性共7例,阴性共250例;肿瘤标志物CEA阳性共18例,阴性共239例。ER阳性共194例,阴性共63例;PR阳性共188例,阴性共69例;Her-2阳性共67例,阴性共190例。CA125、CA153、Her-2表达情况与弹性成像评分分组比较差异无统计学意义（P>0.05）;弹性评分高分组患者,CEA、CA199、ER、PR阳性表达情况高于评分低分组患者,差异有统计学意义（P<0.05）;不同乳腺肿物形态、边缘、后方回声、钙化、腋窝淋巴结恶性征象的弹性成像评分分组比较差异有统计学意义（P<0.05）。结论:乳腺癌患者超声弹性评分与CEA、CA199、ER、PR表达情况具有一定相关性,与肿物形态、边缘、后方回声、钙化、腋窝淋巴结恶性征象具有一定相关性。弹性超声成像可一定程度上为乳腺癌患者治疗、预后评估和评估乳腺肿物状态提供参考价值。
王守红[8]（2020）在《MR-DWI对乳腺癌腋窝淋巴结转移的诊断价值》文中指出目的研究磁共振弥散加权成像（MR-DWI）在临床评价乳腺癌腋窝淋巴结转移中的诊断价值。方法开滦总医院2015年3月到2017年3月期间40例乳腺癌患者的60枚淋巴结作为研究对象,所有患者术前均经过乳腺MRI检查,术后组织标本均经病理诊断证实。采用GE1.5TSigna HDxt超导型MRI扫描仪和四通道专业乳腺相控阵线圈,选择b值800 s/mm2比较转移性腋窝淋巴结和非转移性腋窝淋巴结的扩散系数（ADC值）、短轴直径的相关性,采用ROC曲线绘制的方法得到ADC值的阈值及诊断转移性淋巴结的敏感性、特异性和准确性。结果1 40例乳腺癌患者,按照病理组织学分型（2019年版WHO分类）包含3种组织学类型,其中浸润性癌23例,浸润性小叶癌11例,导管原位癌6例,不同病理类型的乳腺癌ADC值比较发现,组间F=141.211,P=0.000,差异有统计学意义,多重比较显示正常乳腺组织与浸润性癌、浸润性小叶癌、导管原位癌之间差异均有统计学意义（P=0.000、P=0.000、P=0.000）;浸润性癌与浸润性小叶癌、导管原位癌之间差异均有统计学意义（P=0.002、P=0.000）;2 60枚乳腺癌腋窝淋巴结中28枚淋巴结为转移阳性,占46.7%,32枚为淋巴结转移阴性,占53.3%,转移和非转移淋巴结经过严格测量后短轴直径分别为（10.57±2.81）mm、（8.11±2.45）mm,两者比较差异无统计学意义（t=1.143,P=0.317）;3乳腺癌腋窝转移性淋巴结在DWI（b=800 s/mm2）图像中主要表达高信号,转移阴性淋巴结ADC值是（1.088±0.210）×10-3 mm2/s,转移阳性淋巴结ADC值为（0.724±0.103）×10-3 mm2/s,转移阳性淋巴结ADC值明显减低,两者比较差异具有显着统计学意义（t=7.251,P=0.000）;4根据测量的ADC值,分别对32枚淋巴结转移阴性组及28枚淋巴结转移阳性组的ADC值绘制ROC曲线图,结果显示鉴别乳腺癌腋窝淋巴结有无转移的ADC值的最佳诊断阈值是0.914×10-3 mm2/s,评估乳腺癌腋窝淋巴结转移的敏感性为85.7%,特异性是87.5%,准确性为86.7%。结论1 MR-DWI有助于乳腺癌不同组织病理分型的鉴别诊断。2 MR-DWI对评估腋窝淋巴结是否转移具有高灵敏度、高特异性和高准确性,是一种安全、无创、快速评价的成像检查方法。图6幅;表6个;参133篇。
王浩宇[9]（2020）在《血清肿瘤标志物CA15-3、VEGF与超声BI-RADS分级对诊断乳腺癌的价值分析》文中研究说明目的:探讨和分析血清肿瘤标志物癌抗原15-3（Cancer Antigen 15-3,CA15-3）和血管内皮生长因子（Vascular Endothelial Growth Factor,VEGF）与超声乳腺影像报告数据系统（Breast Imaging Reporting and Data System,BI-RADS）分级对诊断乳腺癌的价值,为临床医生对乳腺癌的早期诊断提供科学依据。方法:收集2018年4月-2020年1月在山西医科大学第二医院确诊的160例良性和100例恶性肿瘤患者的临床资料并进行回顾性研究;收集患者术前血清CA15-3、VEGF的浓度值以及术前乳腺超声资料,CA15-3采用电化学发光法检测,VEGF采用酶联免疫吸附试验法检测。乳腺超声检查由1-2位经验丰富的超声科医生进行,并对每一位患者进行BI-RADS分级。采用Wilcoxon检验、卡方检验、Spearman相关分析和绘制ROC（Receiver Operating Characteristic,ROC）曲线并计算ROC曲线下面积（Area Under Curve,AUC）、约登指数和最佳截断值,单独和/或联合比较分析患者血清CA15-3和VEGF以及患者超声BI-RADS分级对于诊断乳腺癌的价值。结果:（1）乳腺癌组血清CA15-3（M=8.54）和超声BI-RADS分级（M=5）水平均高于良性组血清CA15-3（M=5.74）和超声BI-RADS分级（M=3）水平,VEGF（M=85.5）水平稍低于良性组（M=86.0）。血清CA15-3（Z=-4.861,P=0.000）和超声BI-RADS分级（Z=-12.121,P=0.000）在两组间的差异皆有明显的统计学意义。血清VEGF（Z=-0.449,P=0.653）在两组间的差异没有统计学意义。（2）血清CA15-3（?2=9.517,P=0.002）、VEGF（?2=0.018,P=0.894）和超声BI-RADS分级（?2=101.691,P=0.000）单独检测的敏感性分别为:9%、27%、94%,特异性分别为:99.4%、73.8%、70%,准确性分别为:64.6%、55.8%、79.2%。（3）两者联合分析,VEGF和超声组合（?2=66.963,P=0.000）有着最高的敏感性（95%）;CA15-3和VEGF组合（?2=1.116,P=0.291）有着最高的特异性（73.1%）;CA15-3和超声组合（?2=101.691,P=0.000）有着最高的诊断准确性（79.2%）。三者联合（?2=66.963,P=0.000）分析的结果和VEGF和超声组合的结果完全一致,都达到最高的敏感性（95%）而特异性却降至最低（55%）。（4）除VEGF外,CA15-3和超声与病理分期的相关性分析具有统计学意义（P<0.05）。三者与腋窝淋巴转移的相关性分析结果中仅超声BI-RADS分级有明显的统计学意义（P<0.001）。这三者与年龄的相关性分析结果无论良恶性均无统计学意义（P>0.05）。（5）血清CA15-3、VEGF和超声BI-RADS分级的AUC分别为:0.679,0.483,0.921,最佳截断值分别为8.23 U/ml、168 ng/ml、4a。CA15-3和VEGF组合、VEGF和超声组合、CA15-3和超声组合以及三者联合的AUC分别为:0.689,0.929,0.936,0.935。结论:1.血清CA15-3对诊断乳腺癌具有很高的价值,并且能更好的排除诊断乳腺癌。血清CA15-3的浓度会随着临床病理分期的增加而增加。2.单独使用血清VEGF无论是在诊断还是在排除诊断乳腺癌方面应用价值不大,但是和超声BI-RADS分级联合使用却能提高诊断的敏感性。3.超声BI-RADS分级在这三种诊断乳腺癌的方法中价值最大,并且会随着临床病理分期的增加和腋窝淋巴结转移程度的加重,其诊断意义不断加大。
钟青[10]（2020）在《高频超声联合氢质子磁共振波谱对乳腺癌诊断价值的研究》文中认为目的:研究高频超声、氢质子磁共振波谱（1H-MRS）及两者联合诊断在乳腺癌中的应用价值。研究方法:收集2018年12月至2019年11月本院乳甲外科乳腺肿块患者80例,符合纳入标准的病例有55例,多发病灶以最可疑病灶为主。最大年龄70岁,最小年龄16岁,所有患者均在手术或穿刺活检前完成超声及1H-MRS检查。以病理结果为金标准,分析超声、1H-MRS及两者联合在诊断乳腺癌中的敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值,并分析其与患者影像学特征的相关性。结果:1、超声在诊断乳腺癌中的敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值为97.1%、42.8%、73.3%、90.0%;1H-MRS在诊断乳腺癌中的敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值为82.3%、76.1%、84.8%、72.7%;两者联合在诊断乳腺癌中的敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值为100%、70.0%、90.0%、100%;敏感性和特异性在两者联合诊断乳腺癌中有统计学意义（p<0.05）;2、超声检查ROC曲线下面积为0.70,1H-MRS ROC曲线下面积为0.79,超声联合1H-MRS ROC曲线下面积为0.862;3、超声BI-RADS分类4类及以上（45例）中有微小钙化28例,超声BI-RADS分类3类（10例）中有微小钙化1例,差异具有统计学意义（p<0.05）;4、直径<2cm肿块中1H-MRS出现胆碱峰的占18.8%（3/16）,直径2-4cm肿块中1H-MRS出现胆碱峰的占85.2%（23/27）,直径>4cm肿块中1H-MRS出现胆碱峰的占58.3%（7/12）,差异具有统计学意义（p<0.05）。结论:1、高频超声联合1H-MRS诊断乳腺癌的准确性、敏感性、阳性预测值、阴性预测值均高于超声或1H-MRS单独使用,两者联合可增加影像学检查鉴别乳腺良恶性肿瘤的可信度,减少乳腺良性肿块的术前活检率。2、高频超声联合1H-MRS在诊断乳腺癌中的特异性比单独使用超声检查高,两者联合应用可提高对乳腺癌诊断的特异性。
二、超声在诊断乳腺癌中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、超声在诊断乳腺癌中的应用（论文提纲范文）
（1）对比增强能谱乳腺X线摄影联合超声在乳腺癌中的应用研究（论文提纲范文）
| 材料与方法 |
| 1.一般资料 |
| 2.检查设备及方法 |
| 3.图像分析 |
| 4.病理测量 |
| 5.统计学方法 |
| 结 果 |
| 1.CESM与超声检查诊断乳腺疾病的对比 |
| 2.CESM与超声测量乳腺癌病灶大小与病理测量值相关性分析 |
| 3.CESM、超声及联合检查对乳腺癌诊断效能的对比 |
| 4.CESM与超声漏诊病例分析 |
| 5.CESM与超声图像对比 |
| 讨 论 |
| 1.CESM简介及优势 |
| 2.CESM与超声检查的比较 |
| 3.CESM与超声在病灶大小测量方面的应用 |
| 4.本研究局限性 |
（2）常规超声与超声造影定性定量分析乳腺局灶病变特征恶性风险的临床价值（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 1.1 一般资料 |
| 1.2 方法 |
| 1.2.1 检查仪器及造影剂 |
| 1.2.2 检查方法 |
| 1.2.3 图像分析 |
| 1.2.4 造影图像分析 |
| 1.3 统计学方法 |
| 2 结果 |
| 2.1 病理检查结果 |
| 2.2 乳腺肿块良恶性病变常规超声声像图特征比较 |
| 2.3 乳腺良恶性病变超声造影定性分析结果 |
| 2.4 良恶性乳腺病变超声造影定量分析结果 |
| 2.5 常规超声诊断乳腺恶性病变的多因素回归分析 |
| 2.6 超声造影定性分析诊断乳腺恶性病变的多因素回归分析 |
| 2.7 超声造影定量分析诊断乳腺恶性病变的多因素回归分析 |
| 3 讨论 |
（3）中国抗癌协会乳腺癌诊治指南与规范（2021年版）（论文提纲范文）
| 1乳腺癌筛查指南 |
| 1.1 乳腺癌筛查的定义、目的及分类 |
| 1.2 女性参加乳腺癌筛查的起始和终止年龄 |
| 1.3 用于乳腺癌筛查的措施 |
| 1.3.1 乳腺X线检查 |
| 1.3.2 乳腺超声检查 |
| 1.3.3 乳腺临床体检 |
| 1.3.4 乳腺自我检查 |
| 1.3.5 乳腺磁共振成像（magnetic resonance imaging,MRI）检查 |
| 1.3.6 其他检查 |
| 1.4 一般风险女性乳腺癌筛查指南 |
| 1.4.1 20～39岁 |
| 1.4.2 40～70岁 |
| 1.4.3 70岁以上 |
| 1.5 乳腺癌高危人群筛查意见 |
| 1.5.1 罹患乳腺癌高危人群的定义 |
| 1.5.2 乳腺癌高危人群的筛查推荐策略与管理 |
| 2常规乳腺X线检查和报告规范 |
| 2.1 乳腺X线检查技术规范 |
| 2.1.1 投照前准备工作 |
| 2.1.2 常规投照体位 |
| 2.1.3 补充投照体位和投照技术 |
| 2.2 诊断报告规范 |
| 2.2.1 肿块 |
| 2.2.1. 1 肿块边缘描述 |
| 2.2.1. 2 肿块形态描述 |
| 2.2.1. 3 肿块密度描述 |
| 2.2.2 钙化 |
| 2.2.2. 1 钙化类型 |
| 2.2.2. 2 钙化分布 |
| 2.2.3 结构扭曲 |
| 2.2.4 对称性征象 |
| 2.2.4. 1 不对称 |
| 2.2.4. 2 球形不对称 |
| 2.2.4. 3 局灶性不对称 |
| 2.2.4. 4 进展性不对称 |
| 2.2.5 乳腺内淋巴结 |
| 2.2.6 皮肤病变 |
| 2.2.7 单侧导管扩张 |
| 2.2.8 合并征象 |
| 2.3 病灶的定位 |
| 2.4 乳腺X线报告的组成 |
| 2.4.1 检查目的 |
| 2.4.2 乳腺分型 |
| 2.4.3 清晰地描述任何重要的发现 |
| 2.4.4 与前片比较 |
| 2.4.5 评估分类 |
| 2.4.5. 1 评估是不完全的 |
| 2.4.5. 2 评估是完全的—最后分类 |
| 3乳腺超声检查和报告规范 |
| 3.1 超声检查的仪器 |
| 3.2 超声检查的方法 |
| 3.3 超声检查的程序 |
| 3.3.1 基本要求 |
| 3.3.2 图像的存储 |
| 3.3.3 报告书写 |
| 3.4 超声诊断报告的规范 |
| 3.4.1 乳腺超声的回声模式 |
| 3.4.2 正常的乳腺组织声像图表现 |
| 3.4.3 异常的乳腺组织声像图表现 |
| 3.4.3. 1 肿块 |
| 3.4.3. 2 周围组织 |
| 3.4.3. 3 钙化 |
| 3.4.3. 4 血管评估 |
| 3.4.4 彩色超声检查 |
| 3.4.5 其他相关技术 |
| 3.4.5. 1 三维成像 |
| 3.4.5. 2 弹性成像 |
| 3.4.5. 3 造影增强对比成像 |
| 3.5 乳腺超声评估分类 |
| 3.5.1 评估是不完全的 |
| 3.5.2 评估是完全的—分类 |
| 3.6 乳腺超声检查报告的组成 |
| 3.6.1 患者信息的记录 |
| 3.6.2 双侧乳腺组织总体声像图描述 |
| 3.6.3 有意义的异常及病灶的声像图描述 |
| 3.6.3. 1 记录病灶 |
| 3.6.3. 2 病灶声像图的描述 |
| 3.6.3. 3 结论 |
| 3.6.3. 4 病灶图像存储 |
| 3.7 报告范例 |
| 4常规乳腺MRI检查和报告规范 |
| 4.1 乳腺MRI检查适应证 |
| 4.1.1 乳腺癌的诊断 |
| 4.1.2 乳腺癌分期 |
| 4.1.3 新辅助治疗效果评估 |
| 4.1.4 腋窝淋巴结转移，原发灶不明者 |
| 4.1.5 保乳术患者的应用 |
| 4.1.6 乳房成形术后随访 |
| 4.1.7 高危人群筛查 |
| 4.1.8 MRI引导下的穿刺活检 |
| 4.2 乳腺MRI检查的禁忌证⑴妊娠期妇女。 |
| 4.3 乳腺MRI检查技术规范 |
| 4.3.1 检查前准备 |
| 4.3.1. 1 临床病史 |
| 4.3.1. 2 检查前准备 |
| 4.3.2 MRI检查 |
| 4.3.2. 1 设备要求 |
| 4.3.2. 2 扫描体位 |
| 4.3.2. 3 成像序列 |
| 4.3.2. 4 后处理 |
| 4.4 诊断报告书写规范 |
| 4.4.1 点状强化 |
| 4.4.2 肿块 |
| 4.4.3 非肿块强化 |
| 4.4.4 其他征象和伴随征象 |
| 4.4.5 病灶定位 |
| 4.5 乳腺MRI报告的组成 |
| 4.5.1 评估不完全 |
| 4.5.2 评估完全 |
| 5影像学引导下的乳腺组织学活检指南 |
| 5.1 适应证 |
| 5.1.1 乳腺超声影像引导下乳腺病灶活检 |
| 5.1.2 乳腺X线影像引导下乳腺病灶活检 |
| 5.1.3 其他 |
| 5.2 对影像学引导乳腺活检设备的要求 |
| 5.2.1 乳腺X线影像引导 |
| 5.2.2 乳腺超声影像引导 |
| 5.2.3 乳腺磁共振成像引导 |
| 5.2.4 用于手术活检的定位导丝 |
| 5.2.5 微创活检设备 |
| 5.3 影像引导下钢丝定位手术活检 |
| 5.3.1 禁忌证 |
| 5.3.2 术前准备 |
| 5.3.3 术中注意事项 |
| 5.4 影像引导下的乳腺微创活检 |
| 5.4.1 禁忌证 |
| 5.4.2 术前准备 |
| 5.4.3 术中注意事项 |
| 5.4.4 术后乳房和标本的处理 |
| 6乳腺癌病理学诊断报告规范 |
| 6.1 标本类型及固定 |
| 6.1.1 标本类型 |
| 6.1.2 标本固定 |
| 6.2 取材及大体描述规范 |
| 6.2.1 空芯针穿刺活检标本 |
| 6.2.2 真空辅助微创活检标本 |
| 6.2.3 乳腺肿块切除标本 |
| 6.2.4 乳腺病变保乳切除标本 |
| 6.2.4. 1 大体检查及记录 |
| 6.2.4. 2 取材 |
| 6.2.5 乳腺切除术（包括单纯切除术和改良根治术） |
| 6.2.5. 1 大体检查及记录 |
| 6.2.5. 2 取材 |
| 6.2.6 SLNB |
| 6.3 病理学诊断分类、分级和分期方案 |
| 6.3.1 组织学分型 |
| 6.3.2 组织学分级 |
| 6.3.3 乳腺癌的分期 |
| 6.3.4 免疫组织化学和肿瘤分子病理学检测及其质量控制 |
| 6.3.5 病理报告内容及规范 |
| 7浸润性乳腺癌保乳治疗临床指南 |
| 7.1 浸润性乳腺癌保乳治疗的外科技术 |
| 7.1.1 开展保乳治疗的必要条件 |
| 7.1.2 保乳治疗的适应证 |
| 7.1.2. 1 临床Ⅰ、Ⅱ期的早期乳腺癌 |
| 7.1.2. 2 临床Ⅲ期患者（炎性乳腺癌除外） |
| 7.1.3 保乳治疗的绝对禁忌证 |
| 7.1.4 含以下因素时应谨慎考虑行保乳手术 |
| 7.1.5 保乳治疗前的谈话 |
| 7.1.6 保乳手术 |
| 7.1.6. 1 术前准备 |
| 7.1.6. 2 手术过程 |
| 7.1.6. 3 术后病理学检查 |
| 7.1.6. 4 随访和局部复发 |
| 7.2 保乳标本的病理学检查取材规范 |
| 7.3 乳腺癌保乳术后的放疗 |
| 7.3.1 全乳放疗 |
| 7.3.1. 1 适应证 |
| 7.3.1. 2 与全身系统性治疗的时序配合 |
| 7.3.1. 3 照射靶区 |
| 7.3.1. 4 照射技术 |
| 7.3.2 部分乳腺短程照射（accelerated partial breast irradiation,APBI) |
| 7.3.2. 1 适应证 |
| 7.3.2. 2 技术选择 |
| 8乳腺癌前哨淋巴结活检临床指南 |
| 8.1 开展SLNB的必要条件 |
| 8.1.1 多学科协作 |
| 8.1.2 学习曲线 |
| 8.1.3 知情同意 |
| 8.2 SLNB指征 |
| 8.3 SLNB操作规范 |
| 8.3.1 示踪剂 |
| 8.3.2 SLN术中确认与检出 |
| 8.4 SLN的病理组织学、细胞学和分子生物学诊断 |
| 8.4.1 SLN的术中诊断 |
| 8.4.2 SLN的术后诊断 |
| 8.5 SLN转移灶类型判定标准、预后意义及临床处理 |
| 8.5.1 SLN转移灶类型判定标准[AJCC（第8版）乳腺癌TNM分期] |
| 8.5.2 SLN不同转移类型的预后意义及腋窝处理 |
| 8.6 SLNB替代ALND患者的随访 |
| 9乳腺癌全乳切除术后放疗临床指南 |
| 9.1 适应证 |
| 9.2 与全身治疗的时序配合 |
| 9.3 照射靶区 |
| 9.4 照射剂量和照射技术 |
| 9.4.1 三维适形照射技术 |
| 9.4.2 常规照射技术 |
| 9.5 乳腺癌新辅助治疗、改良根治术后放疗 |
| 9.6 乳房重建术与术后放疗 |
| 10乳腺癌全身治疗指南 |
| 1 0.1 乳腺癌术后辅助全身治疗临床指南 |
| 1 0.1.1 乳腺癌术后辅助全身治疗的选择 |
| 1 0.1.2 乳腺癌术后辅助化疗的临床指南 |
| 1 0.1.2. 1 乳腺癌术后辅助化疗的人群选择（表4) |
| 1 0.1.2. 2 乳腺癌术后辅助化疗的禁忌证 |
| 1 0.1.2. 3 乳腺癌术后辅助化疗的治疗前谈话 |
| 1 0.1.2. 4 乳腺癌术后辅助化疗的治疗前准备 |
| 1 0.1.2. 5 乳腺癌术后辅助化疗的方案（附录Ⅵ） |
| 1 0.1.2. 6 乳腺癌术后辅助化疗的注意事项 |
| 1 0.1.3 乳腺癌术后辅助内分泌治疗临床指南 |
| 1 0.1.3. 1 乳腺癌术后辅助内分泌治疗的人群选择 |
| 1 0.1.3. 2 乳腺癌术后辅助内分泌治疗前谈话 |
| 1 0.1.3. 3 乳腺癌术后辅助内分泌治疗与其他辅助治疗的次序 |
| 1 0.1.3. 4 乳腺癌术后辅助内分泌治疗的方案 |
| 1 0.1.4 乳腺癌术后辅助抗HER2治疗临床指南 |
| 1 0.1.4. 1 乳腺癌术后辅助抗HER2治疗的人群选择 |
| 1 0.1.4. 2 乳腺癌术后辅助抗HER2治疗的相对禁忌证 |
| 1 0.1.4. 3 乳腺癌术后辅助抗HER2治疗前谈话 |
| 1 0.1.4. 4 乳腺癌术后辅助抗HER2治疗前准备 |
| 1 0.1.4. 5 乳腺癌术后辅助抗HER2治疗方案 |
| 1 0.1.4. 6 乳腺癌术后辅助抗HER2治疗的注意事项 |
| 1 0.2 乳腺癌新辅助治疗临床指南 |
| 1 0.2.1 乳腺癌新辅助治疗的人群选择 |
| 1 0.2.2 乳腺癌新辅助治疗的禁忌证 |
| 1 0.2.3 乳腺癌新辅助治疗前谈话 |
| 1 0.2.4 乳腺癌新辅助治疗的实施 |
| 1 0.2.4. 1 治疗前准备 |
| 1 0.2.4. 2 乳腺癌新辅助治疗的方案（附录Ⅵ） |
| 1 0.2.4. 3 乳腺癌新辅助治疗的注意事项： |
| 1 0.2.4. 4 乳腺癌新辅助治疗的疗效评估和方案调整 |
| 1 0.2.5 乳腺癌经新辅助治疗降期后的局部和全身处理 |
| 1 0.2.5. 1 局部处理 |
| 1 0.2.5. 2 全身处理 |
| 1 0.3 晚期乳腺癌解救性全身治疗临床指南 |
| 1 0.3.1 晚期乳腺癌内分泌治疗临床指南 |
| 1 0.3.1. 1 晚期乳腺癌内分泌治疗的人群选择 |
| 1 0.3.1. 2 晚期乳腺癌内分泌治疗前谈话 |
| 1 0.3.1. 3 晚期乳腺癌内分泌治疗的相关概念 |
| 1 0.3.1. 4 晚期乳腺癌内分泌治疗的药物（绝经定义参见附录Ⅷ） |
| 1 0.3.1. 5 晚期乳腺癌一线内分泌治疗的选择和注意事项 |
| 1 0.3.1. 6 晚期乳腺癌二线内分泌治疗的选择和注意事项 |
| 1 0.3.2 晚期乳腺癌化疗±靶向治疗的临床指南 |
| 1 0.3.2. 1 晚期乳腺癌化疗±靶向治疗的人群选择 |
| 1 0.3.2. 2 晚期乳腺癌化疗±靶向治疗前谈话 |
| 1 0.3.2. 3 晚期乳腺癌化疗±靶向治疗前准备 |
| 1 0.3.2. 4 HER2阴性晚期乳腺癌化疗±靶向治疗的选择和注意事项（附录Ⅶ） |
| 1 0.3.3 HER2阳性晚期乳腺癌治疗临床指南 |
| 1 0.3.3. 1 晚期乳腺癌抗HER2治疗的人群选择 |
| 1 0.3.3. 2 抗HER2单抗使用的注意事项 |
| 1 0.3.3. 3 晚期乳腺癌抗HER2治疗前谈话 |
| 1 0.3.3. 4 晚期乳腺癌抗HER2治疗前准备 |
| 1 0.3.3. 5 晚期乳腺癌抗HER2治疗的选择和注意事项（详见14.2章节内容） |
| 1 0.4 终末期乳腺癌姑息治疗临床指南 |
| 1 0.4.1 适应人群 |
| 1 0.4.2 终末期乳腺癌患者姑息治疗前谈话 |
| 1 0.4.3 主要措施 |
| 1 0.4.4 肿瘤相关症状的控制 |
| 1 0.4.4. 1 疼痛 |
| 1 0.4.4. 2 厌食和恶病质 |
| 1 0.4.4. 3 恶心和呕吐 |
| 1 0.4.4. 4 疲乏 |
| 1 0.4.4. 5 昏迷 |
| 11乳腺癌患者随访与康复共识 |
| 11.1随访和评估 |
| 11.2临床处理和康复指导 |
| 12乳房重建与整形临床指南 |
| 12.1乳房重建的目的 |
| 12.2乳房重建的指征 |
| 12.3乳房重建的类型 |
| 12.4乳房重建的原则与注意事项 |
| 12.5术后放疗与乳房重建的关系 |
| 12.6乳房重建术后评价系统 |
| 13乳腺原位癌治疗指南 |
| 13.1乳腺原位癌的诊断 |
| 13.2 LCIS初诊的治疗 |
| 13.3 DCIS初诊的治疗 |
| 13.4原位癌复发的风险和处理 |
| 13.5乳腺DCIS治疗方式选择的参考 |
| 14 HER2阳性乳腺癌临床诊疗专家共识 |
| 14.1 HER2检测和结果判定标准 |
| 14.2 HER2阳性复发转移乳腺癌治疗原则 |
| 14.3 HER2阳性乳腺癌辅助治疗原则 |
| 14.4 HER2阳性乳腺癌的新辅助治疗 |
| 15乳腺癌局部和区域淋巴结复发诊治指南 |
| 15.1局部和区域复发的定义 |
| 15.2诊断 |
| 15.3治疗原则 |
| 16乳腺癌骨转移的临床诊疗指南 |
| 16.1概述 |
| 16.2骨转移的诊断方法 |
| 16.3乳腺癌骨转移的临床表现 |
| 16.4骨转移的治疗 |
| 16.5乳腺癌骨转移双膦酸盐临床应用专家共识 |
| 17乳腺癌患者BRCA1/2基因检测与临床应用 |
| 17.1 BRCA1/2基因突变与乳腺癌发病风险 |
| 17.2 BRCA1/2基因突变与乳腺癌患者的治疗决策 |
| 17.3对乳腺癌患者进行BRCA基因检测的建议 |
| 17.4 BRCA1/2基因突变检测流程、质控及报告内容和解读规范 |
| 18乳腺癌多基因精准检测和精准治疗指南 |
| 19乳腺肿瘤整合医学的其他问题 |
| 19.1乳腺癌的中医治疗 |
| 19.2乳腺癌营养治疗指南 |
| 附录 |
（4）ABVS和MRI诊断乳腺癌的价值观察（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 1.1 一般资料将我院2018年1月至2019年1月间收治的81例满足下述纳入与排除标准的乳腺肿块患者纳为研究对象，患者均为女性，年龄24～68岁，术后病理检查结 |
| 1.2 检查方法 |
| 1.3 图像分析 |
| 1.4 观察指标 |
| 1.5 统计学方法 |
| 2 结果 |
| 2.1 病理诊断结果统计 |
| 2.2 ABVS与MRI诊断乳腺癌的价值分析 |
| 2.3 良恶性病灶ABVS声像图情况分析 |
| 3 讨论 |
（5）基于超声深度学习模型在乳腺BI-RADS 4类病变中预测乳腺癌的价值（论文提纲范文）
| 缩略词表 |
| 中文摘要 |
| abstract |
| 前言 |
| 材料与方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 综述 人工智能联合超声在乳腺癌中的应用现状分析 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间获得的学术成果 |
| 致谢 |
（6）肿瘤标志物用于乳腺癌筛查、诊断的策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.3.1 分析乳腺癌组和良性病变组7 项肿瘤标志物水平差异情况 |
| 1.3.2 分析7项肿瘤标志物的灵敏度、特异度等实验室诊断价值 |
| 1.3.3 探讨不同情况下肿瘤标志物的选择 |
| 1.4 相关概念界定 |
| 1.4.1 β2-微球蛋白 |
| 1.4.2 甲胎蛋白 |
| 1.4.3 铁蛋白 |
| 1.4.4 垂体泌乳素 |
| 1.4.5 癌胚抗原 |
| 1.4.6 糖类抗原125 |
| 1.4.7 糖类抗原153 |
| 1.4.8 诊断实验指标 |
| 1.5 技术路线 |
| 第2章 对象与方法 |
| 2.1 资料来源及研究对象 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 研究对象的确定 |
| 2.2.2 检测方法 |
| 2.3 统计分析方法 |
| 2.4 质量控制 |
| 2.4.1 研究对象选择的质量控制 |
| 2.4.2 数据处理时的质量控制 |
| 第3章 结果 |
| 3.1 两组间7种肿瘤标志物水平的比较 |
| 3.2 7项肿瘤标志物指标诊断试验结果 |
| 3.2.1 单项检测 |
| 3.2.2 两两并联试验 |
| 3.2.3 三三并联试验 |
| 3.2.4 四四并联试验 |
| 3.2.5 五五并联试验 |
| 3.2.6 六六并联试验 |
| 3.2.7 7项肿瘤标志物并联试验 |
| 3.2.8 不同组合间诊断指标与费用变化情况 |
| 第4章 讨论与分析 |
| 4.1 讨论 |
| 4.1.1 乳腺癌组和良性病变组7 项肿瘤标志物水平有差异 |
| 4.1.2 单项检测灵敏度、特异度等指标的大小 |
| 4.1.3 单项检测灵敏度、特异度等指标诊断价值 |
| 4.1.4 并联试验灵敏度、特异度等指标诊断价值变化情况 |
| 4.2 建议 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 研究的创新点、不足及进一步研究的方向 |
| 5.2.1 创新点 |
| 5.2.2 不足及进一步研究的方向 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 肿瘤标志物在乳腺癌中筛查、诊断价值研究进展的文献综述 |
| 参考文献 |
（7）乳腺癌患者弹性超声成像与肿瘤标志物的相关性研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第一章 前言 |
| 第二章 资料与方法 |
| 2.1 研究对象 |
| 2.2 研究方法 |
| 第三章 结果 |
| 3.1 入选病例临床基本资料 |
| 3.2 超声弹性成像与肿瘤标志物的相关性比较 |
| 3.3 超声弹性成像与分子标志物的相关性比较 |
| 3.4 超声弹性成像与超声征象的相关性比较 |
| 第四章 讨论 |
| 第五章 结论 |
| 参考文献 |
| 中英文缩略对照表 |
| 综述 超声技术在乳腺癌诊断中的应用 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）MR-DWI对乳腺癌腋窝淋巴结转移的诊断价值（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 英文缩略表 |
| 引言 |
| 第1章 临床研究 |
| 1.1 材料与方法 |
| 1.1.1 一般资料 |
| 1.1.2 检查方法 |
| 1.1.3 MR图像分析 |
| 1.1.4 病理分析 |
| 1.1.5 统计学分析 |
| 1.2 结果 |
| 1.2.1 乳腺癌病理组织学分型及淋巴结 DWI 信号 |
| 1.2.2 乳腺癌腋窝淋巴结短轴径线与ADC值 |
| 1.2.3 ADC值的ROC分析 |
| 1.3 讨论 |
| 1.4 小结 |
| 参考文献 |
| 结论 |
| 第2章 综述 乳腺癌影像学检查的临床应用 |
| 2.1 乳腺癌X线摄影 |
| 2.1.1 直接征象 |
| 2.1.2 间接征象 |
| 2.1.3 临床意义 |
| 2.2 乳腺癌超声检查 |
| 2.3 乳腺癌CT检查 |
| 2.4 乳腺癌PET-CT检查 |
| 2.5 乳腺癌MRI检查 |
| 2.5.1 乳腺癌在MRI中主要表现 |
| 2.5.2 DWI及 ADC值在诊断乳腺癌中的应用 |
| 2.5.3 动态增强MRI在诊断乳腺癌中的应用 |
| 2.5.4 MRI定位导向下的细针穿刺活检在乳腺癌中的应用 |
| 2.5.5 MRI在乳腺癌保乳手术筛选中的应用 |
| 2.6 结语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间研究成果 |
（9）血清肿瘤标志物CA15-3、VEGF与超声BI-RADS分级对诊断乳腺癌的价值分析（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 常用缩写词中英文对照表 |
| 前言 |
| 1 资料与方法 |
| 1.1 临床资料 |
| 1.2 数据收集 |
| 1.3 统计学方法 |
| 2 结果 |
| 2.1 乳腺癌组和良性组之间水平的比较 |
| 2.2 单项检测结果的比较 |
| 2.3 联合检测结果的比较 |
| 2.4 乳腺癌组与年龄和恶性病理分期的相关性分析 |
| 2.5 良性组与年龄的相关性分析 |
| 2.6 绘制ROC曲线并计算AUC、约登指数和最佳截断值 |
| 3 讨论 |
| 3.1 在诊断乳腺良恶性疾病方面的作用 |
| 3.2 相关性分析 |
| 3.3 ROC曲线分析 |
| 4 结论 |
| 参考文献 |
| 综述 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（10）高频超声联合氢质子磁共振波谱对乳腺癌诊断价值的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 中英文缩写略语索引 |
| 第一章 引言 |
| 第二章 资料与方法 |
| 第三章 结果 |
| 第四章 讨论 |
| 第五章 结论 |
| 附图 |
| 参考文献 |
| 综述 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、超声在诊断乳腺癌中的应用（论文参考文献）
- [1]对比增强能谱乳腺X线摄影联合超声在乳腺癌中的应用研究[J]. 曾益辉,谢春燕,徐舒曼,李玉萍,张嫣,江魁明,李鸿恩. 放射学实践, 2021(11)
- [2]常规超声与超声造影定性定量分析乳腺局灶病变特征恶性风险的临床价值[J]. 刘春节,雷威,倪文璐,李慧. 中国临床医学影像杂志, 2021
- [3]中国抗癌协会乳腺癌诊治指南与规范（2021年版）[J]. 中国抗癌协会乳腺癌专业委员会. 中国癌症杂志, 2021(10)
- [4]ABVS和MRI诊断乳腺癌的价值观察[J]. 涂睿. 中国CT和MRI杂志, 2021(06)
- [5]基于超声深度学习模型在乳腺BI-RADS 4类病变中预测乳腺癌的价值[D]. 张书还. 昆明医科大学, 2021(01)
- [6]肿瘤标志物用于乳腺癌筛查、诊断的策略研究[D]. 杨丽琴. 南昌大学, 2021(01)
- [7]乳腺癌患者弹性超声成像与肿瘤标志物的相关性研究[D]. 黄康华. 汕头大学, 2021(02)
- [8]MR-DWI对乳腺癌腋窝淋巴结转移的诊断价值[D]. 王守红. 华北理工大学, 2020(02)
- [9]血清肿瘤标志物CA15-3、VEGF与超声BI-RADS分级对诊断乳腺癌的价值分析[D]. 王浩宇. 山西医科大学, 2020(11)
- [10]高频超声联合氢质子磁共振波谱对乳腺癌诊断价值的研究[D]. 钟青. 南华大学, 2020(01)