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考虑特征F1到F6 ，四个不同受试医院区分良恶性病变的ROC曲线。 F1-应力硬度， F 2-负荷曲线的坡度，F 3 -最大的压力信号， F4-病变形状，F5 -病变迁移率， F6 -年龄。 以多参数分类区分良恶性病变
4所临床医院分别使用Bayesian分类鉴别良恶性病变.
以多参数分类区分良恶性病变
依Bayesian分类后的结果使用ROC曲线鉴别良恶性病变
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以多参数分类区分良恶性病变
右侧的图显示敏感性、特异性、ROC曲线下面积值将187例病人整合起来以均值计算。 区分病变的亚型
每一种乳腺病变亚型，以Bayesian分类计算可能的分布（可能的疾病）
例如,使用这种方法能计算出由触诊成像仪检测的4例良性病变和3例恶性病变可能的分布
临床数据分析
减少良性病变的活检后，由于使用乳腺物理成像漏诊乳腺癌的百分比
仅在美国，超过100万乳腺活检每年大约有80 ％的结果是良性的。我们模拟了如何使用乳腺物理成像仪进
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行筛查的过程（单独乳腺钼靶或与钼靶结合和常规超声）可以减少良性病变的活检率。我们发现，良性病变活检减少23 ％是可能不漏诊肿瘤病例的，而良性活检减少50 ％时可能错过4.6 ％的肿瘤病例。减少了良性病变的活检率80%，随之而来的是漏诊了肿瘤13%的比例。 乳腺癌筛查和诊断技术需要的经济效益 表2 乳腺癌的检测和花销的对比数据 筛查/诊断技术 临床乳腺体检 钼靶 超声 磁共振 活检 弹性成像 触诊成像仪 敏感性/特异性，% 56.5/93.7 73.7/94.3 受限 87.7/92.8 96.6/100.0 95.1#/73.4 91.9###/88.9 检查中的花销，美元 花销效益，美元，每人每年 - 112* 70* 1037* 2061* - 5-50* 印度522（2001$） 印度1846(2001$) 美国26500-331000 - 55420-130695 2250-77500 - 162*** * 2005年美国人均医疗保险; ** 平均每例活检;
***内科医生帮助进行的检查 # 9项临床研究的平均值; ## 2项临床研究的平均值.
1. A. Sarvazyan AP, Egorov V, Son JS, Kaufman CS. Cost-Effective Screening for Breast Cancer Worldwide: Current State and Future Directions. Invited paper for journal \Clinical Research\结论
在187例病人的多中心临床研究证实了实时物理成像鉴别良性和恶性乳腺病变的能力。 乳腺物理成像有可能作为癌症诊断的有成本效益的装臵，可以有效地降低良性活检率。 乳腺物理成像有可能成为辅助乳腺钼靶检查的手段和用于乳腺癌筛查的装臵。 致谢
Chand Rohatgi, M.D., The Breast Care Center, Easton, PA Ralph Tullo, M.D., Breast Health Institute, Maitland, FL,
Stanley B. Pollak, M.D. Mercy Medical Center, Rockville Centre, NY
Thomas Kearney, M.D., The Cancer Institute of New Jersey, New Brunswick, NJ Suren Airapetian, M.D. Artann Laboratories, Trenton, NJ
Stephanie Browning, New Jersey Institute of Technology, Newark, NJ, 本研究受以下课题资助:
1 R43 CA094444 “使用触诊成像仪进行乳腺癌大规模筛查 ”, 5 R44 CA091392 “乳腺癌筛查的成像网络系统 ”.
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