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目的 探讨影像组学特征分析方法对不同X线表现类型乳腺病灶良恶性的诊断效能.资料与方法 回顾性分析行乳腺X线摄片检查并获得病理诊断结果的816例女性患者资料.运用手动分割的方法分割病灶感兴趣区,并进行影像组学特征预处理和提取,用五折交叉验证及逻辑回归方法进行良恶性病灶分类器训练和测试.使用受试者工作特征曲线下面积(AUC)评估乳腺病灶良恶性的诊断效能.结果 影像组学特征分类器对乳腺肿块型病灶的鉴别诊断能力最强,其次是钙化,对非对称和结构扭曲的鉴别诊断效能较低(AUC值依次为0.82±0.02、0.75±0.07、0.61±0.05、0.58±0.10,P<0.05);在放射科医师阅片基础上联合运用影像组学方法可提高结构扭曲类型乳腺病灶的鉴别诊断效能(AUC值由0.78±0.08上升至0.82±0.08,P<0.05).结论 影像组学特征分析对于鉴别X线表现类型肿块型病灶的良恶性具有较好的诊断价值.

作者:彭程宇;刘万花;叶媛媛;王瑞;高飞;张番栋

来源:中国医学影像学杂志 2020 年 28卷 11期

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作者:
彭程宇;刘万花;叶媛媛;王瑞;高飞;张番栋
来源:
中国医学影像学杂志 2020 年 28卷 11期
标签:
乳腺肿瘤 乳房X线摄影术 影像组学 诊断,鉴别
目的 探讨影像组学特征分析方法对不同X线表现类型乳腺病灶良恶性的诊断效能.资料与方法 回顾性分析行乳腺X线摄片检查并获得病理诊断结果的816例女性患者资料.运用手动分割的方法分割病灶感兴趣区,并进行影像组学特征预处理和提取,用五折交叉验证及逻辑回归方法进行良恶性病灶分类器训练和测试.使用受试者工作特征曲线下面积(AUC)评估乳腺病灶良恶性的诊断效能.结果 影像组学特征分类器对乳腺肿块型病灶的鉴别诊断能力最强,其次是钙化,对非对称和结构扭曲的鉴别诊断效能较低(AUC值依次为0.82±0.02、0.75±0.07、0.61±0.05、0.58±0.10,P<0.05);在放射科医师阅片基础上联合运用影像组学方法可提高结构扭曲类型乳腺病灶的鉴别诊断效能(AUC值由0.78±0.08上升至0.82±0.08,P<0.05).结论 影像组学特征分析对于鉴别X线表现类型肿块型病灶的良恶性具有较好的诊断价值.