目的探讨基于动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)的瘤内及瘤周影像组学列线图在预测乳腺癌患者腋窝淋巴结(axillary lymph node,ALN)转移中的价值。材料与方法回顾性分析蚌埠医学...目的探讨基于动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)的瘤内及瘤周影像组学列线图在预测乳腺癌患者腋窝淋巴结(axillary lymph node,ALN)转移中的价值。材料与方法回顾性分析蚌埠医学院第一附属医院术前经乳腺DCE-MRI检查且经病理证实的180例乳腺癌患者病例,按照7∶3的比例随机分为训练集(n=126)及测试集(n=54)。首先,选择DCE-MRI第2期病灶最大层面勾画感兴趣区(region of interest,ROI),并且适形外扩6 mm,通过最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归筛选最优影像组学特征,通过支持向量机(support vector machine,SVM)方法获取瘤内、瘤周及瘤内+瘤周影像组学评分(radiomics score,Rad-score),分别构建瘤内模型、瘤周模型、瘤内+瘤周模型,通过单-多因素logistic回归筛选临床高危因素构建临床模型,最终选择效能最高的瘤内+瘤周Rad-score联合临床高危因素构建影像组学列线图模型。采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析各模型的预测效能并计算曲线下面积(area under the curve,AUC),使用校准曲线评估预测模型的临床实用性。结果列线图模型诊断性能最佳,其训练集AUC、敏感度、特异度及准确度分别为0.945、87.5%、93.0%及92.6%;测试集分别为0.942、90.9%、90.6%及90.2%。结论列线图模型在术前对乳腺癌ALN转移的预测中具有重要价值,可以科学、无创地为临床决策提供重要指导。展开更多
目的:探讨全数字化乳腺钼靶摄影(full-field digital mammography,FFDM)对男性乳腺病变良恶性的鉴别诊断价值。方法:收集2018年7月至2021年10月经FFDM检查并取得病理结果的21例男性乳腺肿块病人及65例女性乳腺癌病人资料。回顾性分析其...目的:探讨全数字化乳腺钼靶摄影(full-field digital mammography,FFDM)对男性乳腺病变良恶性的鉴别诊断价值。方法:收集2018年7月至2021年10月经FFDM检查并取得病理结果的21例男性乳腺肿块病人及65例女性乳腺癌病人资料。回顾性分析其临床及影像学特征并进行比较,采用受试者工作特征性(ROC)曲线下面积(AUC)来评估FFDM对男性乳腺病变的诊断效能。结果:21例男性乳腺病变中良性13例,恶性8例。男性乳腺恶性病变组肿块以及有无周围血管增粗(或增多)发生率均高于良性病变组,局灶不对称影发生率低于良性病变组,差异均有统计学意义(P<0.05);2组结构扭曲、乳头凹陷发生率比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。男性乳腺癌组乳头凹陷发生率高于女性乳腺癌组,可疑恶性钙化发生率低于女性乳腺癌组,差异均有统计学意义(P<0.05);2组肿块、局灶不对称影、周围血管增粗(或增多)、结构扭曲、肿块边缘模糊和肿块毛刺征发生率比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。FFDM对于男性乳腺疾病诊断的AUC为0.885,敏感度100%,特异度76.9%,符合率85.7%,阳性预测值72.7%,阴性预测值100%。结论:FFDM对男性乳腺良恶性病变具有较好地诊断价值,肿块及周围血管增粗(或增多)是诊断男性乳腺癌最重要的影像表现,良性病变以男性乳腺发育最常见,多表现为局灶不对称影。展开更多
目的:探讨T2WI联合DCE-MRI的影像组学特征术前预测浸润性乳腺癌腋窝淋巴结转移的价值。方法:回顾性分析经手术病理证实的168例浸润性乳腺癌病人的临床病理资料及MRI图像资料。根据手术病理结果,将其分为淋巴结转移组(n=64)和无淋巴结转...目的:探讨T2WI联合DCE-MRI的影像组学特征术前预测浸润性乳腺癌腋窝淋巴结转移的价值。方法:回顾性分析经手术病理证实的168例浸润性乳腺癌病人的临床病理资料及MRI图像资料。根据手术病理结果,将其分为淋巴结转移组(n=64)和无淋巴结转移组(n=104),并按8∶2的比例将病人随机分为训练组(n=134)与验证组(n=34)。在T2WI和DCE两个序列手动勾画ROI进行图像分割和影像组学特征提取,利用Select K Best、LASSO回归及迭代筛选特征对高维组学特征进行降维,保留与腋窝淋巴结转移高度相关的特征。采用logistic回归建立T2WI、DCE和T2WI联合DCE三个影像组学预测模型,利用ROC曲线下面积(AUC)评估模型的效能,并以最优模型生成列线图。结果:T2WI、DCE和T2WI联合DCE的影像组学预测模型在训练组的AUC分别为0.75、0.75和0.80;验证组的AUC分别为0.75、0.73和0.79。T2WI联合DCE模型的预测效能最佳。结论:T2WI联合DCE影像组学预测模型在术前对浸润性乳腺癌腋窝淋巴结转移的预测具有一定的价值,能够无创、准确地预测腋窝淋巴结转移状态。展开更多
文摘目的探讨基于动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)的瘤内及瘤周影像组学列线图在预测乳腺癌患者腋窝淋巴结(axillary lymph node,ALN)转移中的价值。材料与方法回顾性分析蚌埠医学院第一附属医院术前经乳腺DCE-MRI检查且经病理证实的180例乳腺癌患者病例,按照7∶3的比例随机分为训练集(n=126)及测试集(n=54)。首先,选择DCE-MRI第2期病灶最大层面勾画感兴趣区(region of interest,ROI),并且适形外扩6 mm,通过最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归筛选最优影像组学特征,通过支持向量机(support vector machine,SVM)方法获取瘤内、瘤周及瘤内+瘤周影像组学评分(radiomics score,Rad-score),分别构建瘤内模型、瘤周模型、瘤内+瘤周模型,通过单-多因素logistic回归筛选临床高危因素构建临床模型,最终选择效能最高的瘤内+瘤周Rad-score联合临床高危因素构建影像组学列线图模型。采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析各模型的预测效能并计算曲线下面积(area under the curve,AUC),使用校准曲线评估预测模型的临床实用性。结果列线图模型诊断性能最佳,其训练集AUC、敏感度、特异度及准确度分别为0.945、87.5%、93.0%及92.6%;测试集分别为0.942、90.9%、90.6%及90.2%。结论列线图模型在术前对乳腺癌ALN转移的预测中具有重要价值,可以科学、无创地为临床决策提供重要指导。
文摘目的:探讨全数字化乳腺钼靶摄影(full-field digital mammography,FFDM)对男性乳腺病变良恶性的鉴别诊断价值。方法:收集2018年7月至2021年10月经FFDM检查并取得病理结果的21例男性乳腺肿块病人及65例女性乳腺癌病人资料。回顾性分析其临床及影像学特征并进行比较,采用受试者工作特征性(ROC)曲线下面积(AUC)来评估FFDM对男性乳腺病变的诊断效能。结果:21例男性乳腺病变中良性13例,恶性8例。男性乳腺恶性病变组肿块以及有无周围血管增粗(或增多)发生率均高于良性病变组,局灶不对称影发生率低于良性病变组,差异均有统计学意义(P<0.05);2组结构扭曲、乳头凹陷发生率比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。男性乳腺癌组乳头凹陷发生率高于女性乳腺癌组,可疑恶性钙化发生率低于女性乳腺癌组,差异均有统计学意义(P<0.05);2组肿块、局灶不对称影、周围血管增粗(或增多)、结构扭曲、肿块边缘模糊和肿块毛刺征发生率比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。FFDM对于男性乳腺疾病诊断的AUC为0.885,敏感度100%,特异度76.9%,符合率85.7%,阳性预测值72.7%,阴性预测值100%。结论:FFDM对男性乳腺良恶性病变具有较好地诊断价值,肿块及周围血管增粗(或增多)是诊断男性乳腺癌最重要的影像表现,良性病变以男性乳腺发育最常见,多表现为局灶不对称影。
文摘目的探讨基于MRI、钼靶影像特征联合临床病理因素构建的列线图在预测肿块型乳腺浸润性导管癌前哨淋巴结(sentinel lymph node,SLN)转移中的价值。材料与方法回顾性分析经病理证实为浸润性导管癌患者的临床病理及影像资料312例,按3∶1随机分成训练组(234例)与验证组(78例),两组间比较采用χ2检验或Fisher精确检验。在训练组中,SLN阴性组158例,阳性组76例,对两组患者的临床病理因素、MRI、钼靶影像特征进行分析。通过多因素Logistic回归分析筛选出独立预测因子,构建预测SLN转移的列线图模型。使用受试者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线、校准曲线、Hosmer-Lemeshow检验拟合优度对模型进行评价。结果临床病理因素、MRI、钼靶影像特征在训练组及验证组间差异无统计学意义(P>0.05)。在训练组中,肿瘤最大径、临床T分期、淋巴结触诊、孕激素受体、人类表皮生长因子受体2、脉管浸润、MRI[肿块形状、乳腺影像报告和数据系统(Breast Imaging Reporting and Data System,BI-RADS)分类、腋窝淋巴结状态]、钼靶(BI-RADS分类、腋窝淋巴结状态)这11个变量在SLN阴性组和阳性组间差异有统计学意义(P<0.05)。通过多因素Logistic回归分析得到,肿瘤最大径、淋巴结触诊、MRI(腋窝淋巴结状态)、钼靶(腋窝淋巴结状态)以及脉管浸润为预测SLN转移的独立危险因素。基于这5个变量构建模型,训练组及验证组ROC曲线下面积分别为0.908和0.897;Hosmer-Lemeshow检验拟合优度P值分别为0.883和0.579(P>0.05)。结论基于MRI及钼靶的术前影像学特征联合临床病理因素构建的列线图模型能较好地预测肿块型浸润性导管癌患者SLN转移情况。
文摘目的:探讨T2WI联合DCE-MRI的影像组学特征术前预测浸润性乳腺癌腋窝淋巴结转移的价值。方法:回顾性分析经手术病理证实的168例浸润性乳腺癌病人的临床病理资料及MRI图像资料。根据手术病理结果,将其分为淋巴结转移组(n=64)和无淋巴结转移组(n=104),并按8∶2的比例将病人随机分为训练组(n=134)与验证组(n=34)。在T2WI和DCE两个序列手动勾画ROI进行图像分割和影像组学特征提取,利用Select K Best、LASSO回归及迭代筛选特征对高维组学特征进行降维,保留与腋窝淋巴结转移高度相关的特征。采用logistic回归建立T2WI、DCE和T2WI联合DCE三个影像组学预测模型,利用ROC曲线下面积(AUC)评估模型的效能,并以最优模型生成列线图。结果:T2WI、DCE和T2WI联合DCE的影像组学预测模型在训练组的AUC分别为0.75、0.75和0.80;验证组的AUC分别为0.75、0.73和0.79。T2WI联合DCE模型的预测效能最佳。结论:T2WI联合DCE影像组学预测模型在术前对浸润性乳腺癌腋窝淋巴结转移的预测具有一定的价值,能够无创、准确地预测腋窝淋巴结转移状态。
