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目的 观察超声影像组学预测雌激素受体(ER)及孕激素受体(PR)双阴性乳腺癌的价值.方法 回顾性分析经病理确诊的342例乳腺癌359个病灶,326例可见单发、16例见多发病灶;其中119例见127个ER(-)PR(-)病灶、223例见232个其他病灶[36例共36个ER(+)PR(-)、2例共2个ER(-)PR(+)、185例共194个ER(+)PR(+)病灶];按照7∶3比例将病灶分为训练集(n=251)和测试集(n=108).基于术前超声资料提取1314个病灶影像组学特征,经预处理后获得1205个特征;采用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)算法筛选最佳影像组学特征,并利用支持向量机以训练集数据进行训练,构建预测ER及PR双阴性乳腺癌的影像组学模型;绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC),评估模型的诊断效能.结果 共筛选出37个最佳影像组学特征,以之构建的影像组学模型预测训练集和测试集ER及PR双阴性乳腺癌的AUC分别为0.872[95%CI(0.820,0.924)]和0.867[95%CI(0.798,0.936)].结论 超声影像组学可有效预测ER及PR双阴性乳腺癌.

作者:许荣;欧阳秋芳;林晴;郭鹊晖;刘磊磊;肖凡;游涛

来源:中国医学影像技术 2023 年 39卷 9期

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作者:
许荣;欧阳秋芳;林晴;郭鹊晖;刘磊磊;肖凡;游涛
来源:
中国医学影像技术 2023 年 39卷 9期
标签:
乳腺肿瘤 超声检查 受体,雌激素 受体,孕酮 影像组学 breast neoplasms ultrasonography receptors,estrogen receptors,progesterone radiomics
目的 观察超声影像组学预测雌激素受体(ER)及孕激素受体(PR)双阴性乳腺癌的价值.方法 回顾性分析经病理确诊的342例乳腺癌359个病灶,326例可见单发、16例见多发病灶;其中119例见127个ER(-)PR(-)病灶、223例见232个其他病灶[36例共36个ER(+)PR(-)、2例共2个ER(-)PR(+)、185例共194个ER(+)PR(+)病灶];按照7∶3比例将病灶分为训练集(n=251)和测试集(n=108).基于术前超声资料提取1314个病灶影像组学特征,经预处理后获得1205个特征;采用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)算法筛选最佳影像组学特征,并利用支持向量机以训练集数据进行训练,构建预测ER及PR双阴性乳腺癌的影像组学模型;绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC),评估模型的诊断效能.结果 共筛选出37个最佳影像组学特征,以之构建的影像组学模型预测训练集和测试集ER及PR双阴性乳腺癌的AUC分别为0.872[95%CI(0.820,0.924)]和0.867[95%CI(0.798,0.936)].结论 超声影像组学可有效预测ER及PR双阴性乳腺癌.