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目的 探讨基于DWI和动态增强MRI(DCE-MRI)的影像组学特征与乳腺癌分子分型的关系.方法 回顾性分析广东省人民医院2015年6月至2016年6月,经手术病理证实为单发肿块型乳腺癌,获得乳腺癌分子分型,且行乳腺MRI扫描并获得DCE-MRI及ADC图像的79例患者.记录乳腺病灶MRI传统定量指标,包括ADC值和初始强化率(IER);对ADC图和DCE-MRI图上的病灶区进行手动分割并提取影像组学特征,降维后筛选出10个影像组学标签.对病理标本进行免疫组织化学检测,分为Luminal A型、Luminal B型、人表皮生长因子受体2(HER2)过表达型、三阴性(TN)型乳腺癌.采用单因素logistic回归分析,比较ADC值、IER值以及影像组学标签独立进行分子分型预测的效果;采用多因素logistic回归建模,并绘制ROC,计算ROC下面积(AUC),比较各模型的诊断效能;采用Hosmer-Lemeshow检验对模型的拟合优度进行检验.结果 Luminal A型29例,Luminal B型39例, HER2过表达型5例,TN型6例.采用单因素logistic回归分析法对传统乳腺MRI参数ADC、IER值及所提取的10个影像组学标签在进行分子分型分类中的效果进行分析,ADC、IER值在鉴别各组的分子分型时,AUC值均<0.70(0.516~0.605),鉴别价值不大;鉴别各个分子分型时,至少有1个影像特征AUC>0.70,其中DCE_L_G_2.5_autocorrelation鉴别

作者:吴佩琪;赵可;吴磊;刘再毅;梁长虹

来源:中华放射学杂志 2018 年 52卷 5期

知识库介绍

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作者:
吴佩琪;赵可;吴磊;刘再毅;梁长虹
来源:
中华放射学杂志 2018 年 52卷 5期
标签:
乳腺肿瘤 影像组学 纹理分析 分子分型 预测 Breast neoplasms Radiomics Texture analysis Molecular subtypes Prediction
目的 探讨基于DWI和动态增强MRI(DCE-MRI)的影像组学特征与乳腺癌分子分型的关系.方法 回顾性分析广东省人民医院2015年6月至2016年6月,经手术病理证实为单发肿块型乳腺癌,获得乳腺癌分子分型,且行乳腺MRI扫描并获得DCE-MRI及ADC图像的79例患者.记录乳腺病灶MRI传统定量指标,包括ADC值和初始强化率(IER);对ADC图和DCE-MRI图上的病灶区进行手动分割并提取影像组学特征,降维后筛选出10个影像组学标签.对病理标本进行免疫组织化学检测,分为Luminal A型、Luminal B型、人表皮生长因子受体2(HER2)过表达型、三阴性(TN)型乳腺癌.采用单因素logistic回归分析,比较ADC值、IER值以及影像组学标签独立进行分子分型预测的效果;采用多因素logistic回归建模,并绘制ROC,计算ROC下面积(AUC),比较各模型的诊断效能;采用Hosmer-Lemeshow检验对模型的拟合优度进行检验.结果 Luminal A型29例,Luminal B型39例, HER2过表达型5例,TN型6例.采用单因素logistic回归分析法对传统乳腺MRI参数ADC、IER值及所提取的10个影像组学标签在进行分子分型分类中的效果进行分析,ADC、IER值在鉴别各组的分子分型时,AUC值均<0.70(0.516~0.605),鉴别价值不大;鉴别各个分子分型时,至少有1个影像特征AUC>0.70,其中DCE_L_G_2.5_autocorrelation鉴别