超微血管成像技术对乳腺肿块的诊断价值：系统回顾和。乳腺肿块的血供是在对其进行定性诊断、治疗决策以及预后预测等各医疗环节中都需要考虑的因素。超微血管成像技术(superb microvascular imaging, smi)是一种创新多普勒技术，其智能算法能够详细评估包括微血管级别的血管分布，还能区分低速血流信号与运动伪像。本文通过综合评估了smi对乳腺肿块的诊断价值。
关键词 ：乳腺;超微血管成像技术;诊断;
目的 本研究旨在通过评估超微血管成像技术(smi)对乳腺肿块的诊断价值。 方法 在、embase、cochrane图书馆、web of core collection数据库，以及中国生物医学文献数据库(cbmdisc)、中国知网(cnki)、万方数据知识服务平台等全面覆盖中国医学领域的学术数据库中进行系统的论文检索。所有纳入的研究均以组织病理学结果为金标准。诊断效能的评估指标包括汇总后的灵敏度、特异度、阳性似然比(lr )、阴性似然比(lr-)、诊断比值比(dor)和曲线下面积 (auc)。此外，还针对异质性进行了亚组分析。 结果 检索得到的1075篇文献经筛选后有14篇被纳入。smi 的汇总灵敏度、特异度、lr 、lr-和dor分别为0.85 (95% ci: 0.79-0.89)，0.80 (95% ci: 0.71-0.87)，4.3 (95% ci: 2.9-6.2)，0.19 (95% ci: 0.14-0.26)和22 (95% ci: 14-36)，auc为0.90 (95% ci:0.87-0.92)。meta回归显示，灵敏度存在异质性，但特异度没有异质性。 结论 smi在鉴别良性和恶性乳腺肿块方面具有较好的灵敏度、特异度和较高的诊断价值，有望对可疑恶性肿块的手术决策起到促进作用。
图1 文献筛选流程图。
图2 quadas-2偏倚风险评估。
图3 smi诊断乳腺肿块的汇总灵敏度与特异度森林图结果。ci：置信区间。
图4 smi诊断乳腺肿块的s。sens：灵敏度;spec：特异度;auc：曲线下面积;sroc：综合受试者工作特征曲线。
图5 亚组分析森林图。
图6 smi诊断乳腺肿块的deek漏斗图。
本文引用格式：
zehui fu, siqi wang, jian zhang, yejun lu, xiaomin mo, ye he, chong wang, hui chen. diagnostic performance of superb microvascular imaging for breast masses: a systematic review and meta-analysis. advanced ultrasound in diagnosis and therapy, 2022, 6(3): 95-103.
