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03 Atlas of Contrast Enhanced Ultrasound of Breast
乳腺超声造影预测模型分为良性预测模型和恶性预测模型两大类，每一类又有3种亚类，共计6种预测模型。其中A、B、C模型为恶性预测模型，D、E、F模型为良性预测模型。这些预测模型的提出，是基于既往国内外研究的总结及笔者所在单位10余年乳腺超声造影研究总结所提出的，并通过了单中心及多中心前瞻性研究的验证，具有较好的临床适用性及诊断准确性。该预测模型的提出意在规范乳腺超声造影的诊断标准，通过格式化形式简化判读及诊断难度，降低初学者的学习难度，提高观察者间的一致性。尽管在良恶性病灶间各预测模型仍有交叉重叠，但应用该预测模型可提高传统灰阶超声鉴别诊断困难的乳腺病灶的诊断准确性，较大幅度降低不必要的穿刺活检，提高阳性预测值，降低假阳性率，同时使假阴性率控制在2%以内。在临床实践中，符合良性预测模型的可分为CEUS-BI-RADS 3类，符合恶性预测模型的可分为CEUS-BI-RADS 5类；有一部分病例会同时符合同一大类中2种或2种以上亚类的表现，但不影响最终的BI-RADS分类；另外，有一部分病例可能不符合任一种亚类，这时分为CEUS-BIRADS 4类。在此特别要指出，对于临床实践中具体病例的最终BI-RADS分类，不能单凭超声造影预测模型，必须结合患者多方面因素综合分析得出。