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IFAM進入發燒排行的影片

使用彩色影像分析辨別乳房彈性超音波病灶

為了解決IFAM的問題，作者高于雯 這樣論述：

中文摘要 一般超音波的診斷方法只能提供病灶的大小、形狀、回音強度，無法提供組織結構的資訊，而彈性超音波能夠顯示和測量組織內在的硬度。由於乳房病灶的結構組成皆不同，文獻指出一些良性病灶反而較硬，或是影像上病灶有異質的情形而不易區分良惡性病灶，導致在診斷的結果不確定，因此需做病理切片加以確定。 本研究為利用一影像分析軟體，設計出一套彈性超音波影像分析工具，並建立一套良、惡性腫瘤的分辨模式，以提高影像分析區分腫瘤的準確度。以提供臨床輔助診斷的參考依據，減少病人不必要的病理切片檢查。 研究方法分為兩部分，第一部分針對乳房假體取得彈性超音波影像。利用影像處理軟體 ImageJ 做彈性

影像的彩色影像分析，分析項目為紋理分析、平均值及標準誤差值的分析。觀察分析參數與病灶軟 硬的關係，並將分析的參數利用一模式或閾值來區分良惡性病灶，最後將此方法套用於臨床上的影像分析，建立一套良、惡性腫瘤的分辨模式。 假體實驗中所建立的分辨模式下，AUC 為 0.89、準確度為 80%、敏感度為 100%、特異性為為 67%。使用 20 個病灶做盲測，AUC 為0.8。臨床影像的實驗結果，Kappa 值為 0.8 (p = 0.000)，表示利用預測值區分良惡性腫瘤有顯著相關，且一致性很高。 本研究發展出一套快速又方便的影像分析方法，用來區分良性及惡性腫瘤，以提供臨床診斷疾病時的一項

參考依據，減少病人不必要的病理切片檢查。