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目的
探讨超声S-Detect分类技术在乳腺包块良恶性鉴别诊断中的应用价值。
方法选取我院2016年1－12月间经手术或病理穿刺活检证实的47例乳腺包块患者(共61个病灶)。所有病灶分别进行二维超声成像BI-RADS分类(由3类不同年资乳腺专科超声医师进行判别)以及计算机S-Detect分类，分别计算人为BI-RADS分类及S-Detect分类对乳腺包块良恶性诊断的敏感性、特异性、准确性、阳性预测值及阴性预测值。绘制各组的ROC曲线，比较ROC曲线下面积。
结果61个乳腺病灶中，病理证实良性病灶36个，恶性病灶25个。BI-RADS分类诊断的敏感性、特异性及准确性分别为：工作2年医师，69.4%、72.0%、70.5%；工作5年医师，64.0%、92.0%、75.4%；工作7年医师，69.4%、92.0%、78.7%。计算机S-Detect分类诊断敏感性、特异性及准确性分别为80.6%、96.0%、86.9%。S-Detect分类诊断特异性、准确性及阳性预测值均高于工作2年医师BI-RADS分类，差异均具有统计学意义(P<0.05)。各组ROC曲线下面积分别为：工作2年医师，0.729 ；工作5年医师，0.786；工作7年医师，0.801；S-Detect分类，0.917。
结论与人工BI-RADS分类诊断相比，S-Detect分类在乳腺包块良恶性诊断中具有优势，尤其对于低年资医师，S-Detect分类有助于提高其诊断准确率。