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目的 探讨基于常规超声的影像组学标签在术前诊断三阴性乳腺癌(TNBC)的价值.资料与方法 回顾性连续收集230例经手术病理证实的肿块型浸润性乳腺癌患者的临床资料和术前超声图像,按照1:2随机抽样选取TNBC与非TNBC共102例患者纳入本研究.按超声检查时间顺序,将患者分为训练组66例和验证组36例.通过ImageJ软件手动勾画病灶区域,使用Pyradiomics从每个病灶区域中提取1820个特征,经特征筛选后利用逻辑回归模型构建超声影像组学标签.采用受试者工作特征(ROC)曲线评估超声影像组学诊断TNBC的效能.结果 最终选取4个关键影像特征用于构建超声影像组学标签.该标签在训练组和验证组中预测TNBC的ROC曲线下面积分别为0.866(95%CI 0.768~0.964)、0.844(95%CI 0.716~0.972).校准曲线显示该标签在训练集和验证集中均具有较好的校准度(P=0.765、0.895);决策曲线分析证实该标签能辅助临床决策.结论 基于超声的影像组学标签在术前诊断TNBC中具有重要的价值.

作者:王瑛;陈英格;叶素敏;陈东;吴磊;刘再毅;刘敏

来源:中国医学影像学杂志 2021 年 29卷 1期

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作者:
王瑛;陈英格;叶素敏;陈东;吴磊;刘再毅;刘敏
来源:
中国医学影像学杂志 2021 年 29卷 1期
标签:
乳腺肿瘤 受体,雌激素 受体,孕酮 受体,表皮生长因子 超声检查,乳房 影像组学 预测 决策曲线
目的 探讨基于常规超声的影像组学标签在术前诊断三阴性乳腺癌(TNBC)的价值.资料与方法 回顾性连续收集230例经手术病理证实的肿块型浸润性乳腺癌患者的临床资料和术前超声图像,按照1:2随机抽样选取TNBC与非TNBC共102例患者纳入本研究.按超声检查时间顺序,将患者分为训练组66例和验证组36例.通过ImageJ软件手动勾画病灶区域,使用Pyradiomics从每个病灶区域中提取1820个特征,经特征筛选后利用逻辑回归模型构建超声影像组学标签.采用受试者工作特征(ROC)曲线评估超声影像组学诊断TNBC的效能.结果 最终选取4个关键影像特征用于构建超声影像组学标签.该标签在训练组和验证组中预测TNBC的ROC曲线下面积分别为0.866(95%CI 0.768~0.964)、0.844(95%CI 0.716~0.972).校准曲线显示该标签在训练集和验证集中均具有较好的校准度(P=0.765、0.895);决策曲线分析证实该标签能辅助临床决策.结论 基于超声的影像组学标签在术前诊断TNBC中具有重要的价值.