自动化乳腺容积扫描联合超声弹性成像技术提升乳腺良恶性病变鉴别诊断效能的创新研究

本研究针对传统二维超声(2D-US)在乳腺病变诊断中存在的操作依赖性高、可重复性差等问题，创新性整合自动化乳腺容积扫描(ABVS)与超声弹性成像(UE)技术。通过对103例BI-RADS 4类及以上乳腺病变的前瞻性分析，证实联合诊断方案灵敏度达91%、准确率84%，显著优于单一模态检测，为乳腺癌早期精准筛查提供新策略。

　　

乳腺癌作为全球女性发病率和死亡率最高的恶性肿瘤，早期诊断面临巨大挑战。传统二维超声虽广泛应用，但存在操作者依赖性高、图像标准化不足等痛点，导致诊断准确性波动较大（敏感度65-97%）。尤其对于BI-RADS 4类这类"诊断灰色地带"的病变，临床亟需更可靠的鉴别手段。

襄阳市第一人民医院超声科张腊梅、彭瑶团队创新性地将自动化乳腺容积扫描(ABVS)与超声弹性成像(UE)技术联用，通过三维立体成像与组织硬度评估的双重验证，构建新型诊断体系。这项发表在《Scientific Reports》的研究显示，该方案使恶性病变检出率提升至91%，较单一技术提高6-9个百分点的净重分类改善指数(NRI)，为临床决策提供更精准依据。

研究采用前瞻性队列设计，纳入93例患者共103个BI-RADS≥4类病灶。使用智能乳腺容积超声系统(IBUS BE3)进行标准化ABVS扫描，同时采用三星RS80A系统实施UE检查。通过双盲阅片评估冠状面"汇聚征""成角征"等特征及弹性评分（Itoh 5分法），以病理结果为金标准进行效能验证。

【ABVS冠状面特征分析】
病理证实47个恶性结节中85%呈现典型恶性征象（汇聚征/成角征/毛刺征），显著高于良性组的25%（P<0.001）。三维冠状面重建有效克服传统超声空间定位局限，使肿瘤浸润特征可视化程度提升。

【弹性评分差异】
恶性病变87%表现为高硬度（UE评分≥4），而70%良性病变评分≤3。弹性成像通过量化组织力学特性，补充了形态学评估的不足，特别在鉴别纤维腺瘤（23例）与浸润性癌（28例）时价值突出。

【联合诊断优势】
ABVS+UE方案实现84%总体准确率，Kappa一致性系数达0.65。模型比较显示联合诊断AUC(0.83)显著高于单一ABVS(0.80)或UE(0.78)，证明多模态协同效应。

该研究突破性地证实，ABVS标准化采集与UE功能评估的结合，既解决传统超声依赖操作经验的痛点，又通过"结构+功能"双维度分析提升诊断信心。对于乳腺腺病伴不典型增生等疑难病例，联合方案可减少25%不必要的活检。值得注意的是，该技术对微小钙化灶（<2 mm）的检测仍存在局限，未来需与数字乳腺断层摄影(DBT)进行互补验证。

作为首个系统评估ABVS-UE联用价值的前瞻性研究，其成果为优化乳腺癌筛查路径提供重要循证依据。特别是在基层医疗场景中，这种自动化程度高、可重复性好的方案，有望缩小不同层级医院诊断水平差异，推动乳腺癌早诊早治的普惠化实施。