摘要
目的： 本研究的目的是通过聚类分析确定关键的超分辨率超声（SR US）微血管参数，并评估其在鉴别≤2 cm的良恶性乳腺结节中的价值，以及评估整合常规超声特征的附加价值。 方法： 本研究通过常规超声和超分辨率超声筛选了481个乳腺结节；纳入123个≤2 cm的结节。采用斯皮尔曼层次聚类、聚类内主成分分析和迭代方差膨胀因子消除法筛选核心参数。以组织病理学为参考，建立了五个模型：常规超声形态学特征（M1）、定量超分辨率超声（M2）、M2加增强区域扩大及穿透血管（M3）、模型1加增强区域扩大及穿透血管（M4）以及所有特征（M5）。通过AUC和DeLong检验比较性能，并进行Bootstrap乐观性校正、Hosmer-Lemeshow校准和决策曲线分析（DCA）。 结果： 保留了五个参数：血管密度（VD）、分形维数（FD）、平均强度（Mean Inten）、速度标准差（Std Vel）和最小速度（Min Vel）。M1-M5的AUC分别为0.702、0.752、0.820、0.793和0.852，其敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值（%）分别为50.0/82.2/65.8/70.6、58.0/82.2/69.0/74.1、86.0/65.8/63.2/87.3、80.0/69.9/64.5/83.6和88.0/71.2/67.7/89.7；M5表现最佳（AUC 0.852；敏感性88.0%，特异性71.2%，PPV 67.7%，NPV 89.7%）。Bootstrap校正后的AUC分别为0.684、0.716、0.779、0.732和0.799；校准充分，DCA证实超分辨率超声模型具有净获益。 结论： 血管密度、分形维数、平均强度、速度标准差和最小速度可区分≤2 cm的良恶性乳腺结节。超分辨率超声优于常规超声，整合形态学特征可进一步提高鉴别能力。
