目的 探讨反向传播人工神经网络(BP-ANNs)预测非肿块型乳腺癌新辅助化疗(NAC)疗效的应用.方法 纳入非肿块型乳腺癌52例,所有病例完成NAC 8个周期后行根治性切除术,根据Miller-Payne病理评级分为组织学显著反应(MHR)组与非显著反应(NMHR)组.动态对比增强磁共振成像(DCE-MRI)检查在治疗前(E1)、NAC 2个周期后(E2)和NAC 4个周期后(E3)进行,共3次.从DCE-MRI图像中提取纹理特征,在R Project中构建BP-ANNs模型预测非肿块型乳腺癌NAC疗效.结果 52例病例中,MHR组22例,NMHR组30例.以下纹理特征存在统计学差异:直方方差(E1)、直方一致性(E1)、惯性矩(E1)、逆差距(E1)、直方一致性(E2)、直方均值(E3)、直方方差(E3)、直方一致性(E3)、熵比值(E2/E1).采用上述参数构建BP-ANNs模型,在训练组模型预测准确度92.3％,在测试组模型预测准确度69.2％.结论 采用治疗前的直方方差、一致性、惯性矩、逆差距,NAC 2个周期后的直方一致性,NAC 4个周期后的直方均值、方差、一致性以及NAC 2个周期与治疗前的熵比值构建BP-ANNs模型可以预测非肿块型乳腺癌NAC疗效.
作者：周靖宇；谢婷婷；林冰玲；葛秀云；单慧明；石桥；戚玉龙；成官迅
来源：实用放射学杂志 2021 年 37卷 8期
