宋穎， 歐陽(yáng)漢， 葉楓， 李靜， 周純武

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·乳腺影像學(xué)·

MRI計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)對(duì)不同經(jīng)驗(yàn)醫(yī)師鑒別乳腺小腫塊良惡性的價(jià)值

宋穎， 歐陽(yáng)漢， 葉楓， 李靜， 周純武

目的：探討應(yīng)用乳腺磁共振計(jì)算機(jī)輔助系統(tǒng)(MRI-CAD)對(duì)于不同經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)師鑒別乳腺小腫塊良惡性的價(jià)值。方法：回顧性分析行MRI檢查的腫塊型乳腺病灶235個(gè)(≤2.0 cm)，均經(jīng)病理證實(shí)或隨診2年以上。比較4名醫(yī)師(2名經(jīng)驗(yàn)缺乏者和2名經(jīng)驗(yàn)豐富者)使用CAD系統(tǒng)前后的診斷敏感度、特異度。采用ROC曲線評(píng)價(jià)并比較4名醫(yī)師使用CAD系統(tǒng)前后的診斷符合率。采用Kappa檢驗(yàn)評(píng)價(jià)使用CAD系統(tǒng)前后醫(yī)師間的一致性。結(jié)果：235個(gè)病灶中，155個(gè)良性病灶，80個(gè)惡性病灶。4位醫(yī)師均檢出了所有病灶。應(yīng)用CAD系統(tǒng)前，4名醫(yī)師診斷乳腺癌的特異度分別為55.5%、58.1%、72.3%、74.8%，使用CAD后分別為72.3%、76.1%、75.5%、70.3%；醫(yī)師一、醫(yī)師二(兩名低年資醫(yī)師)的診斷特異度前后差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.001)，醫(yī)師三及醫(yī)師四差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P3=0.404，P4=0.265)。四位醫(yī)師在使用CAD系統(tǒng)后診斷敏感度均略有提高，但差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P1=1.000，P2=1.000，P3=1.000，P4=0.480)。醫(yī)師一、醫(yī)師二及醫(yī)師三在應(yīng)用CAD系統(tǒng)后，總體診斷符合率均有明顯提高，ROC曲線下面積分別由0.899(95%CI:0.853～0.934)、0.839(95%CI:0.785～0.883)、0.929(95%CI:0.888～0.958)提高至0.947(95%CI:0.910～0.972)、0.987(95%CI:0.962～0.997)、0.971(95%CI:0.940～0.988)，且差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P1=0.002，P2<0.001,P3<0.001)。醫(yī)師四盡管在使用CAD系統(tǒng)后總體診斷符合率亦有提高，ROC曲線下面積由0.940(95%CI:0.901～0.966)提高至0.960(95%CI:0.927～0.981)，但差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P=0.11)。四位醫(yī)師在應(yīng)用CAD系統(tǒng)后診斷一致性提高(P=0.004)。結(jié)論：MRI-CAD系統(tǒng)的應(yīng)用有助于提高醫(yī)師診斷乳腺小腫塊的準(zhǔn)確度及特異度，使得不同經(jīng)驗(yàn)程度醫(yī)師的診斷一致性提高，減少了不必要的活檢，可作為提高缺乏經(jīng)驗(yàn)醫(yī)師診斷符合率的有力工具。

乳腺腫瘤； 圖像處理，計(jì)算機(jī)輔助； 磁共振成像

乳腺癌的TNM分期與患者臨床治療方案的制定及預(yù)后密切相關(guān)，早期乳腺癌的5年生存率可達(dá)90%[1]，因此發(fā)現(xiàn)≤2.0 cm的T1期乳腺癌非常重要。近年來，乳腺M(fèi)RI逐漸成為乳腺檢查的重要手段之一，是目前診斷乳腺癌敏感度最高的檢查方法(78%～98%)，但特異度相對(duì)不高(43%～75%)，難點(diǎn)之一在于乳腺小病灶(長(zhǎng)徑≤2.0 cm)的良惡性鑒別[2-3]。動(dòng)態(tài)增強(qiáng)MRI對(duì)乳腺病灶的分析主要包括形態(tài)學(xué)和血流動(dòng)力學(xué)兩大方面，就后者而言目前臨床常用的指標(biāo)是時(shí)間-信號(hào)強(qiáng)度曲線(time-signal intensity curve，TIC)，常規(guī)依靠肉眼觀察手動(dòng)選取病變強(qiáng)化最顯著處作為興趣區(qū)(region of interest，ROI)繪制TIC(以下簡(jiǎn)稱ROI法)，往往不能完整地反映病變的血流動(dòng)力學(xué)特征。由于相對(duì)于較大的病變，肉眼觀察乳腺小病灶更多的表現(xiàn)為強(qiáng)化均勻的圓形腫塊[2]，依賴形態(tài)學(xué)鑒別良惡性常常較困難，對(duì)于經(jīng)驗(yàn)不足的醫(yī)師來說尤為如此，因而完整、精細(xì)、客觀的血流動(dòng)力學(xué)特征分析對(duì)病變的診斷可能更為重要。計(jì)算機(jī)輔助診斷(computer-aided diagnosis，CAD)系統(tǒng)是利用計(jì)算機(jī)技術(shù)輔助影像科醫(yī)師進(jìn)行診斷的方法，近年來在乳腺X線攝影中的應(yīng)用已日臻完善[4-5]，而在乳腺M(fèi)RI中仍處于初步研究階段。文獻(xiàn)報(bào)道，與常規(guī)使用的ROI法相比，MRI-CAD系統(tǒng)輔助評(píng)價(jià)乳腺病變的血流動(dòng)力學(xué)特征可以提高診斷的準(zhǔn)確性[6-7]，但目前鮮有針對(duì)乳腺小腫塊的相應(yīng)研究。本研究旨在探討應(yīng)用乳腺M(fèi)RI-CAD系統(tǒng)對(duì)于不同經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)師鑒別乳腺小腫塊良惡性的價(jià)值。

材料與方法

1.臨床資料

回顧性分析2011年10月-2013年1月在本院行乳腺M(fèi)RI檢查的1785例患者的病例資料，對(duì)滿足以下條件的病例連續(xù)性納入：①乳腺多期動(dòng)態(tài)增強(qiáng)掃描表現(xiàn)為小腫塊，最大徑≤2.0 cm；②經(jīng)手術(shù)或穿刺組織學(xué)病理證實(shí)，或隨診時(shí)間≥2年乳腺腫塊經(jīng)影像學(xué)檢查未見變化且未發(fā)現(xiàn)乳腺癌；③術(shù)前未經(jīng)化療或放療；④MRI檢查前滿足上述條件的乳腺病灶未活檢，既往患側(cè)乳腺無(wú)手術(shù)史。最后共納入217例患者，235個(gè)病灶。患者均為女性，年齡23～83歲，中位年齡45.0歲。臨床病史包括捫及乳腺腫塊94例，乳頭溢液11例，乳腺癌(經(jīng)活檢診斷)擬行保乳治療術(shù)前MRI評(píng)估發(fā)現(xiàn)的其他小腫塊13例，近期X線攝影或超聲檢查提示可疑病變建議MRI進(jìn)一步檢查67例，無(wú)明顯臨床癥狀及體征者查體32例。

2.MRI檢查方法

采用GE 3.0T Signa HDx磁共振掃描儀和8通道乳腺專用相控陣列表面線圈進(jìn)行雙側(cè)乳腺掃描。平掃采用橫軸面 IDEAL T2WI(TR 3800 ms，TE 80 ms，ETL 14，層厚5 mm，層間隔1 mm，視野36 cm×36 cm；矩陣384×224，NEX 2)，多期動(dòng)態(tài)增強(qiáng)掃描采用矢狀面Vibrant序列(TE 1.9 ms，F(xiàn)A 10°，層厚3.0 mm，視野24 cm×24 cm，矩陣288×192，NEX 1)。注射對(duì)比劑前先采集一期平掃圖像，注射對(duì)比劑后15 s開始掃描，連續(xù)無(wú)間隔重復(fù)掃描9期，每期掃描時(shí)間35～56 s。對(duì)比劑采用Gd-DTPA (Magnevist)，注射劑量為0.2 mmol/kg，流率為2.0 mL/s，使用高壓注射器經(jīng)手背靜脈團(tuán)注，隨后以同樣流率注入20 mL 0.9%生理鹽水沖洗。

3.圖像后處理

ROI法繪制TIC在GE ADW4.6圖像專用工作站進(jìn)行。于動(dòng)態(tài)增強(qiáng)第2期圖像上手動(dòng)選取病灶強(qiáng)化最顯著處(即最可疑惡性區(qū)域)作為ROI，同時(shí)避開囊變和壞死區(qū)；ROI最小范圍不小于3個(gè)像素[8]。

MRI CAD工作站采用CADSTREAMTM系統(tǒng)(version 5.2，Merge CAD Inc.,Bellevue,WA，USA)。人工手動(dòng)選取病灶。設(shè)定CAD系統(tǒng)的診斷閾值為早期強(qiáng)化峰值(第1強(qiáng)化時(shí)間范圍內(nèi)信號(hào)強(qiáng)度增加所占的百分比)=50%，即早期強(qiáng)化峰值>50%的病灶方能為CAD系統(tǒng)識(shí)別。依照乳腺影像報(bào)告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)(breast imaging reporting and data system，BI-RADS)和既往文獻(xiàn)報(bào)道[8-9]，將早期強(qiáng)化峰值<50%、50%～100%及>100%分別定義為緩慢、中等及快速早期強(qiáng)化；TIC根據(jù)延遲期特點(diǎn)分為持續(xù)型(增強(qiáng)后信號(hào)強(qiáng)度持續(xù)上升)、平臺(tái)型(增強(qiáng)后早期信號(hào)強(qiáng)度上升達(dá)到峰值后保持恒定不變，信號(hào)強(qiáng)度變化不超過10%)和流出型(增強(qiáng)后早期信號(hào)強(qiáng)度上升達(dá)峰值后逐漸下降)。CAD系統(tǒng)自動(dòng)繪制TIC，計(jì)算并記錄整個(gè)病灶的早期強(qiáng)化峰值、延遲期各曲線類型所占百分比以及最可疑惡性的曲線類型(惡性可能性：快速?gòu)?qiáng)化>中等強(qiáng)化>緩慢強(qiáng)化，流出型>平臺(tái)型>持續(xù)型)，并生成彩色位圖(紅色代表流出型，黃色代表平臺(tái)型，藍(lán)色代表持續(xù)型)。

4.MRI圖像解讀及結(jié)果判定

入選病例的乳腺M(fèi)RI圖像由4名影像診斷醫(yī)師分別解讀，事先均不知曉病理結(jié)果。醫(yī)師一、醫(yī)師二具有半年乳腺M(fèi)RI診斷經(jīng)驗(yàn)，醫(yī)師三具有4年乳腺M(fèi)RI診斷經(jīng)驗(yàn)，醫(yī)師四具有5年乳腺M(fèi)RI診斷經(jīng)驗(yàn)。首先4名醫(yī)師分別依據(jù)乳腺BI-RADS[8]對(duì)病灶的形態(tài)學(xué)及TIC(ROI法)的特征進(jìn)行描述并分類，1個(gè)月后再次閱讀圖像，根據(jù)病灶形態(tài)學(xué)特征及TIC(CAD法)對(duì)病灶進(jìn)行第二次分類。乳腺病灶形態(tài)學(xué)特征描述包括形狀(圓形、橢圓形、不規(guī)則形)、邊緣(光滑、不規(guī)則、星芒狀)和內(nèi)部強(qiáng)化特征(均勻強(qiáng)化、不均勻強(qiáng)化、環(huán)形強(qiáng)化、內(nèi)部低信號(hào)分隔)；形狀為圓形或橢圓形、邊緣光滑、內(nèi)部均勻強(qiáng)化提示良性，不規(guī)則形、邊緣不規(guī)則或星芒狀、內(nèi)部不均勻強(qiáng)化或環(huán)形強(qiáng)化提示惡性。MRI BI- RADS分類評(píng)估僅采用1、2、3、4、5類；評(píng)為 4類及以上者判為惡性，3類及以下者判為良性。

5.統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

采用統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件SPSS 17.0和Medcalc 11.4.2.0進(jìn)行分析。分別采用Wilcoxon檢驗(yàn)、McNemar檢驗(yàn)比較醫(yī)師使用CAD系統(tǒng)前后對(duì)乳腺病灶BI-RADS分類的變化、診斷乳腺癌的敏感度和特異度。醫(yī)師間的一致性評(píng)價(jià)采用Kappa檢驗(yàn)，使用CAD系統(tǒng)前后醫(yī)師診斷一致性評(píng)價(jià)采用配對(duì)樣本t檢驗(yàn)。繪制ROC曲線評(píng)價(jià)并比較使用CAD系統(tǒng)前后醫(yī)師診斷乳腺癌的準(zhǔn)確性。檢驗(yàn)水準(zhǔn)為α=0.05，雙側(cè)檢驗(yàn)。

結(jié)　果

235個(gè)病灶中145個(gè)病灶經(jīng)手術(shù)病理證實(shí)，10個(gè)病灶經(jīng)穿刺活檢病理證實(shí)，80個(gè)病灶隨診2年以上無(wú)變化(其中16個(gè)病灶隨診時(shí)間超過3年，其余病灶隨診時(shí)間為2～3年)。惡性組共80個(gè)病灶，最大徑0.60～2.00 cm，平均(1.39±0.37) cm，均經(jīng)手術(shù)病理證實(shí)；良性組共155個(gè)病灶，最大徑0.50～2.00 cm ，平均(1.13±0.40 ) cm，其中經(jīng)病理證實(shí)75個(gè)(表1)。

表1　惡性組及良性組病灶組織學(xué)類型及分布

4位醫(yī)師均檢出了所有的235個(gè)病灶。使用CAD系統(tǒng)后，4位醫(yī)師對(duì)良性病灶的BI-RADS分類為：分別有31個(gè)(31/69，44.93%)、31個(gè)(31/65，47.69%)、14個(gè)(14/43，32.56%)、11個(gè)(11/39，28.21%)良性病灶由評(píng)價(jià)為4類以上(形態(tài)學(xué)+ROI法)降級(jí)為3類或2類(圖1、2)， 分別有5個(gè)、3個(gè)、9個(gè)、18個(gè)良性病灶由評(píng)價(jià)為3類以下改為4類，醫(yī)師一、醫(yī)師二及醫(yī)師三各有1個(gè)、醫(yī)師四有2個(gè)惡性病灶由評(píng)價(jià)為3類改為4類(圖3)。使用CAD系統(tǒng)前后，四位醫(yī)師的BI-RADS分類變化見圖4。

使用CAD系統(tǒng)前，四名醫(yī)師診斷乳腺癌的特異度分別為55.5%、58.1%、72.3%、74.8%，使用CAD后分別為72.3%、76.1%、75.5%、70.3%。使用CAD后兩名低年資醫(yī)師的診斷特異度提高明顯，前后差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.001)，醫(yī)師三及醫(yī)師四的特異度變化差異沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P醫(yī)師三=0.404，P醫(yī)師四=0.265)。應(yīng)用CAD后四位醫(yī)師的敏感度均略有提高(使用前依次為97.5%、98.8%、98.8%、97.5%，使用后為98.8%、100%、100%、100%)，但差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P醫(yī)師一～三=1.000，P醫(yī)師四=0.480)。使用CAD系統(tǒng)后四名醫(yī)師的診斷一致性提高(平均Kappa值使用前=0.616±0.136、平均Kappa值使用后=0.877±0.047)，且差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P=0.004,t=-5.154)。

四名醫(yī)師使用CAD后總體診斷能力均有提高，ROC曲線下面積分別由0.899(95%CI:0.853～0.934，P<0.001)、0.839(95%CI:0.785～0.883，P<0.001)、0.929(95%CI:0.888～0.958，P<0.001)、0.940(95%CI:0.901～0.966，P<0.001)提高至0.947(95%CI:0.910～0.972，P<0.001)、0.987(95%CI:0.962～0.997，P<0.001)、0.971(95%CI:0.940～0.988，P<0.001)、0.960(95%CI:0.927～0.981，P<0.001)，其中醫(yī)師一、醫(yī)師二和醫(yī)師三使用前后的差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P1=0.002，P2<0.001，P3<0.001，P4=0.11)。

討　論

以往文獻(xiàn)報(bào)道，相對(duì)于較大的乳腺病灶乳腺小腫塊更多地表現(xiàn)為強(qiáng)化均勻的圓形腫塊，肉眼觀察形態(tài)學(xué)特征鑒別良惡性準(zhǔn)確性較低[2]，故而血流動(dòng)力學(xué)特征在鑒別診斷中起了非常重要的作用。與以往基于人工手動(dòng)描畫ROI來分析得到MRI平均強(qiáng)化特征不同，CAD技術(shù)可通過自動(dòng)處理MR圖像來分析不同強(qiáng)化性質(zhì)的體素在病灶內(nèi)的分布特點(diǎn)，完整、客觀地反映乳腺病變的血流動(dòng)力學(xué)特點(diǎn)，輔助影像科醫(yī)師全面、高效地分析乳腺病灶[11]。

本研究根據(jù)新版的BI-RADS辭典進(jìn)行乳腺小腫塊的良惡性評(píng)估，探討CAD系統(tǒng)對(duì)于不同經(jīng)驗(yàn)程度醫(yī)師診斷乳腺小腫塊的影響。BI-RADS分類的主要依據(jù)為乳腺病灶惡性的可能性及下一步的處理策略，隨著分類級(jí)別的增高，病灶為惡性的可能性增加，3類和4類為是否進(jìn)行活檢的分水嶺，3類病變的惡性可能性≤2%，可短期隨診，而4類病變的惡性可能性為2%～95%，需進(jìn)行活檢除外乳腺癌。本研究中四位醫(yī)師在使用CAD系統(tǒng)后BI-RADS分類均發(fā)生了比較明顯的變化，總體上良性病灶的BI-RADS分類有所降低，惡性病灶的分類提高，有28.21%～44.93%的良性病灶由原來的診斷為BI-RADS4類以上降為3類以下，減少了不必要的活檢。

既往有一系列的研究探討了MRI-CAD系統(tǒng)對(duì)于影像科醫(yī)師診斷乳腺病灶的價(jià)值，在其對(duì)診斷敏感度、特異度以及符合率等方面的影響上尚存在著爭(zhēng)議。Baltzer等[6]比較了肉眼觀察、ROI法和CAD法評(píng)價(jià)血流動(dòng)力學(xué)特點(diǎn)的診斷敏感度、特異度和符合率，發(fā)現(xiàn)敏感度以CAD法最高，特異度肉眼觀察法最高，ROI法敏感度和特異度居中，符合率以CAD法最高，但三者之間差異沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(CAD法76.6%，ROI法75.7%，肉眼觀察法74.4%，P=0.0966)。同樣，Cho等[12]發(fā)現(xiàn)使用CAD后醫(yī)師的診斷敏感度提高(主要是非腫塊型病變)而特異度降低(主要是腫塊型病變)，診斷符合率增高，但差異沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。近年的一項(xiàng)多中心研究報(bào)道，不同經(jīng)驗(yàn)程度的醫(yī)師使用CAD系統(tǒng)后，診斷敏感度都有所提高，但整體的符合率沒有明顯的提高[13]。而Arazi-Kleinman等[7]的研究認(rèn)為使用CAD后醫(yī)師的診斷符合率有所提高，但表現(xiàn)為特異度增高而敏感度降低。Veltman等[14]針對(duì)CAD系統(tǒng)對(duì)不同經(jīng)驗(yàn)程度醫(yī)師的影響進(jìn)行研究，認(rèn)為CAD系統(tǒng)對(duì)缺乏經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)師幫助更大，敏感度及特異度均有所提高。

使用CAD系統(tǒng)后，本研究中不同經(jīng)驗(yàn)程度的醫(yī)師之間診斷差異縮小，診斷乳腺小病灶的符合率均有不同程度提高，與以往研究結(jié)果基本相符。除一名高年資醫(yī)師(醫(yī)師四)以外，其余三位醫(yī)師使用CAD后的診斷符合率均明顯提高(P1=0.002，P2<0.001，P3<0.001)，主要表現(xiàn)在特異度方面，分別由55.5%、58.1%、72.3%提高至72.3%、76.1%、75.5%，尤其是兩名低年資醫(yī)師的診斷特異度提高明顯(P<0.001)。醫(yī)師四在本研究中為乳腺M(fèi)RI經(jīng)驗(yàn)最豐富者，使用CAD系統(tǒng)后診斷敏感度及總體符合率提高、特異度減低，但都不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；另外一名高年資醫(yī)師(醫(yī)師三)雖然診斷特異度提高，但前后差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。這可能與經(jīng)驗(yàn)豐富的醫(yī)師評(píng)價(jià)病灶時(shí)更依賴病灶形態(tài)學(xué)特征，并且對(duì)病灶形態(tài)學(xué)特征判斷更加準(zhǔn)確有關(guān)[14]。

本研究為回顧性單中心的研究，且研究的樣本量較小，存在一定的局限性。另外，由于各醫(yī)療機(jī)構(gòu)采用的MR掃描設(shè)備、掃描方案以及對(duì)比劑劑量、注射流率等方面不同，而CAD系統(tǒng)所測(cè)量的血流動(dòng)力特征又與上述條件密切相關(guān)，故而本研究難以全面反映CAD系統(tǒng)對(duì)醫(yī)師診斷的影響。

MRI-CAD系統(tǒng)的應(yīng)用有助于提高醫(yī)師，尤其是缺乏經(jīng)驗(yàn)者診斷乳腺小腫塊的準(zhǔn)確度及特異度，使得不同經(jīng)驗(yàn)程度醫(yī)師的診斷一致性提高，減少了不必要的活檢。

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Value of MRI-CAD in the differentiation between small benign and malignant breast masses for readers with different level of experience

SONG Ying,OU-YANG Han,YE Feng,et al.

Department of Diagnostic Radiology,Cancer Hospital,Chinese Academy of Medical Sciences,Beijing 100021,China

Objective:To investigate the value of MRI in addition with computer-aided diagnostic (CAD) system in the evaluation of contrast-enhanced breast MRI for readers with different level of experience.Methods:A total of 235 small breast lesions(≤2.0cm)assessed on MRI were reviewed retrospectively.All had either pathology diagnosis or follow-up for 2 years.The diagnosis sensitivity,specificity by 4 readers (experienced and inexperienced) before and after using CAD system were compared.ROC was used to evaluate the diagnosis accuracy before and after using CAD of the 4 readers.Interobserver variations were evaluated using kappa statistics.Results:Of the 235 breast lesions,there were 155 benign and 80 malignant masses.All lesions were detected by four readers.Before CAD was used,the specificity of these 4 readers was 55.5%、58.1%、72.3%、74.8%，respectively;which was 72.3%、76.1%、75.5%、70.3% respectively after using CAD.Statistic difference (P<0.001) was existed between the 2 inexperienced readers before and after using CAD;whereas no statistic difference (P=0.404 for reader 3,P=0.265 for reader 4) was existed in the 2 experienced readers before and after using CAD.Diagnostic sensitivity in all four readers increased slightly by the use of CAD,yet there was no statistical significance (P1=1.000,P2=1.000,P3=1.000,P4=0.480).The overall performance found in both inexperienced and one experienced readers (reader 3) improved significantly after using CAD (ROC,0.899,95%CI:0.853～0.934 vs 0.947,95% CI:0.910～0.972,P=0.002 in reader 1;ROC,0.839,95% CI:0.785～0.883 vs 0.987,95%CI:0.962～0.997,P<0.001 in reader 2;ROC,0.929,95% CI:0.888～0.958 vs 0.971,95% CI:0.940～0.988,P<0.001 in reader 3),with significant statistic differences.Although there was improvement of overall accuracy after using CAD in reader 4,ROC 0.940,95%CI:0.901～0.966 vs 0.960,95% CI:0.927～0.981,no significant statistic difference was found (P=0.11).The level of agreement between the readers improved significantly when using the CAD (P=0.004).Conclusion:The accuracy and specificity in diagnosing small breast mass lesion with MRI could be improved after using CAD system in readers with different level of experience,unnecessary biopsy could be avoided,therefore,which is a helpful modality to improve the diagnosis accuracy,and is recommended for inexperienced readers.

Breast neoplasms; Image processing,computer-assisted; Magnetic resonance imaging

100021北京，中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院腫瘤醫(yī)院影像診斷科

宋穎(1980-)，女，北京人，碩士，主治醫(yī)師，主要從事乳腺影像診斷工作。

歐陽(yáng)漢，E-mail：hbybj@sohu.com

R445.2; R737.9

A

1000-0313(2016)07-0638-06

10.13609/j.cnki.1000-0313.2016.07.015

2016-01-04)