潘加珍，查海玲，杜丽雯，聂晨蕾，丁志颖，巩海燕，王 慧，栗翠英

南京医科大学第一附属医院超声诊断科，江苏 南京 210029

乳腺癌是最常见的女性恶性肿瘤［1］，早发现、早诊断、早治疗对于乳腺癌患者的预后起着至关重要的作用［2］。超声检查以其快捷、无放射性等优点成为乳腺癌诊断的重要手段［3］。近年来，计算机辅助诊断（computer⁃aided diagnosis，CAD）技术越来越多地应用于超声检查［4］。S⁃Detect是韩国Samsung Me⁃dison公司开发的一款高度成熟的CAD软件［5］，采用卷积神经网络深度学习算法，对超声图像的形态学描述进行自动分割和解释，并给出“可能良性”或“可能恶性”的诊断结果，可为临床超声检诊医生的最终诊断提供参考。目前临床上对于常规超声检查与S⁃Detect 技术联合应用的研究并不多，本研究通过将低、中、高3 名不同年资超声医师常规超声乳腺影像报告和数据系统（breast imaging report and data system，BI⁃RADS），分类以4 种不同方案与S⁃Detect 联合的结果与病理结果进行比较，旨在研究不同年资超声医师以不同方案联合S⁃Detect 诊断乳腺结节良恶性的效能。

1 对象和方法

1.1 对象

选取2019年5月—2020年4月于南京医科大学第一附属医院乳腺外科就诊的169 例女性患者，均于术前接受了常规乳腺超声检查和S⁃Detect检查并于术后获得手术病理结果。年龄17～82 岁，平均（46.64±13.88）岁。病灶175个，最大径5～54 mm，平均（18.74±9.32）mm。本研究经院伦理委员会批准，并知情同意。

排除标准：①非肿块性病变；②妊娠期或哺乳期患者；③非乳腺原发病灶的患者；④此次超声检查前接受过穿刺活检或放化疗的患者；⑤常规超声检查BI⁃RADS分类为0类、1类、2类或6类的病变。……