基于乳腺超声图像特征建立BI-RADS评估分类评分系统，旨在为超声医师提供乳腺超声评估分类的客观依据。

回顾分析2011年1－9月及2012年1月行乳腺超声检查并经病理证实的1 938例女性病例，以2011年病例为模型病例，通过单因素分析，获得各个超声征象诊断乳腺癌的权重，依据各特征的权重给予相应的赋值，建立评估分类评分标准模型，以乳腺影像报告与数据系统第4版为标准，提出BI-RADS评估分类3类、4类、5类及4类亚类的分类评分标准；最后以2012年病例为测试病例，验证该评分标准的有效性。

纳入24个BI-RADS征象术语，其中18项差异有统计学意义(P<0.05)。依据OR值大小，将征象分为大征象、中征象、小征象3类，各类赋值分别为3分、2分、1分，建立评分模型如下：Score＝3*(X₁＋X₂＋…＋X₆)＋2*(X₇＋X₈＋…＋X₁₂)＋(X₉＋X₁₀＋…＋X₁₈)，其中X₁－X₁₈依次为Cooper韧带受牵拉、强回声晕、皮肤增厚、腋窝淋巴结、结构扭曲、边缘毛刺征、不规则形、模糊、水肿、边界不完整、阻力指数≥0.7、肿块内微钙化、成角、流速≥20 cm/s、后方回声衰减、方位不平行、微小分叶、血流分级为Ⅱ级或Ⅲ级。依据BI-RADS标准，假设<2分为3类，2≤Score<6分为4A类，6≤Score<10分为4B类，10≤Score<16分为4C类，≥16分为5类。模型病例与测试病例3类、4A类、4B类、4C类及5类阳性预测值分别为1.5%/1.4%、6.9%/3.4%、22.1%/21.1%、62.5%/69.4%、96.1%/92.7%。

数据评分系统能够客观评估乳腺肿块BI-RADS标准分类，便于医生间交流和预测乳腺癌危险度。