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）及联合飞依诺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是飞依诺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

医道飞凡寻知计划，是飞依诺超声面向广大医生用户、科研工作者实行的征稿活动。我们希望汇集更多超声领域前沿新知、临床病例，以经宝贵经验，展示每个医疗工作者的非凡价值。

投稿咨询邮箱：

celia.wang@vinno.com