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目的 探讨基于多参数MRI影像组学特征在术前鉴别诊断三阴性与非三阴性乳腺癌的价值.方法 回顾性分析106例乳腺癌患者的多参数MRI图像,73例为训练组,33例为验证组.根据病理分子分型,将患者分为三阴性乳腺癌24例,非三阴性82例.采用ITK软件手动勾画病灶体积兴趣区(VOI),于A.K软件中提取影像组学特征并进行筛选,以构建组学标签.采用多元Logistic回归分别构建4个预测模型:ADC、T2WI、DCE、联合特征集,采用ROC曲线下面积、敏感度、特异度评价训练组中影像组学标签鉴别三阴性与非三阴性乳腺癌的诊断效能,并用验证组进行验证.结果 训练组中,T2WI的AUC值最高0.993,高于其他特征集(ADC:0.964;DCE:0.866;联合:0.973).验证组中T2WI预测模型的AUC值为0.885高于其他特征集(ADC:0.837;DCE:0.810;联合:0.880).敏感度T2WI和DCE特征集最高达96%.ADC特征集特异度最高81.5%.结论 基于MRI的影像组学特征在鉴别三阴性与非三阴性乳腺癌方面具有较大价值,尤其是基于T2WI序列的组学标签,可能是潜在的生物学标志.

作者:张晶;李陇超;折霞;汤敏;张沥

来源:影像诊断与介入放射学 2021 年 30卷 4期

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作者:
张晶;李陇超;折霞;汤敏;张沥
来源:
影像诊断与介入放射学 2021 年 30卷 4期
标签:
三阴性乳腺癌 分子分型 影像组学 磁共振成像
目的 探讨基于多参数MRI影像组学特征在术前鉴别诊断三阴性与非三阴性乳腺癌的价值.方法 回顾性分析106例乳腺癌患者的多参数MRI图像,73例为训练组,33例为验证组.根据病理分子分型,将患者分为三阴性乳腺癌24例,非三阴性82例.采用ITK软件手动勾画病灶体积兴趣区(VOI),于A.K软件中提取影像组学特征并进行筛选,以构建组学标签.采用多元Logistic回归分别构建4个预测模型:ADC、T2WI、DCE、联合特征集,采用ROC曲线下面积、敏感度、特异度评价训练组中影像组学标签鉴别三阴性与非三阴性乳腺癌的诊断效能,并用验证组进行验证.结果 训练组中,T2WI的AUC值最高0.993,高于其他特征集(ADC:0.964;DCE:0.866;联合:0.973).验证组中T2WI预测模型的AUC值为0.885高于其他特征集(ADC:0.837;DCE:0.810;联合:0.880).敏感度T2WI和DCE特征集最高达96%.ADC特征集特异度最高81.5%.结论 基于MRI的影像组学特征在鉴别三阴性与非三阴性乳腺癌方面具有较大价值,尤其是基于T2WI序列的组学标签,可能是潜在的生物学标志.