摘要：目的" 探讨基于人工智能的多模态磁共振成像对乳腺良恶性病变的诊断价值。方法" 选择2021年5月-2023年7月抚州健强第五医院收治的120例进行手术治疗的乳腺良恶性病变患者为研究对象，将患者分为良性病变组72例和恶性病变组48例。患者均在本院完成基于人工智能的多模态磁共振成像与高频彩色多普勒超声检查，比较两组不同检查方法的准确度、灵敏度和特异度，以及两组sADC、ADC、f指标。结果" 基于人工智能的多模态磁共振成像对乳腺良恶性病变诊断灵敏度、特异度、准确率、阳性预测值、阴性预测值分别为95.83%、98.61%、97.50%、93.88%、95.95%，高于高频彩色多普勒超声的83.33%、80.56%、81.67%、64.52%、72.50%(Plt;0.05);恶性病变组sADC低于良性病变组(Plt;0.05);恶性病变组ADC以及f高于良性病变组(Plt;0.05)。结论" 基于人工智能的多模态磁共振成像对乳腺良恶性病变诊断灵敏度较高，有助于提高乳腺肿物诊断的准确率，可提供更加准确的检查结果。

    关键词：人工智能;多模态磁共振成像;高频彩色多普勒超声;乳腺良恶性病变

    中图分类号：R445.2;R655.8" " " " " " " " " " " " " 文献标识码：A" " " " " " " " " " " " " " "DOI：10.3969/j.issn.1006-1959.2024.24.039

    文章编号：1006-1959(2024)24-0144-04

    Value of Multimodal Magnetic Resonance Imaging Based on Artificial Intelligence

    in Differentiating Benign and Malignant Breast Lesions

    XU Wenhua，LIU Jinliang，WU Yongxing

    (Imaging Department of Fuzhou Jianqiang Fifth Hospital，Fuzhou 344000 ......