梁哲浩，董蓓莉

乳腺癌是女性常见的恶性肿瘤之一。微钙化灶作为乳腺癌二维超声的一种阳性表现得到了临床的认可。但仅以微钙化作为乳腺癌诊断指标敏感性较低，且不能反映病灶内微循环的特点。而超声造影可从微循环灌注和血流动力学方面弥补常规超声的不足，提供更多的诊断信息。人工神经网络是模仿生物神经系统中神经元的一种新的数学处理方法，在众多神经网络模型中，应用最广泛的是反向传播(back-propagation，BP)神经网络，它具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构，可以通过预先提供的一批相互对应的输入—输出数据的实例学习和训练，分析掌握两者之间的潜在规律，并根据其规律，用新的输入数据来推算输出结果[1]。我们自2009年1月—2010年6月，对本院收治的乳腺癌患者采用BP神经网络联合超声造影及病灶内微钙化灶对肿瘤的良恶性进行预测，取得了较好的临床效果。

1 资料和方法

1.1 研究对象 本组55例，年龄30～82岁，平均50岁。均经穿刺活检或手术后病理检查证实。

1.2 仪器与造影剂

1.2.1 仪器 使用百胜Technos MPX DU8彩色超声诊断仪，探头频率为4.5～7.5MHz，并具有超声造影成像功能和随机配置的时间—强度曲线分析软件，机械指数为0.1。

1.2.2 造影剂 选用意大利Bracco公司生产的SonoVue。

1.3 方法

1.3.1 常规超声检查 了解并记录乳腺肿瘤病灶的部位、大小、形态、数目、回声特征及是否有微钙化灶。诊断标准:恶性者存在微钙化灶，即小于1mm的针尖样强回声点。

1.3.2 超声造影检查 选取病灶血流最丰……