乳腺浸润性导管癌的X光影像与分子分型及其组织学分级的相关性研究

目的探索不同分子亚型乳腺浸润性导管癌病灶X光影像的差异,以及与组织学分级的相关性。方法收集因乳腺肿物住院,且均进行术前乳腺X光摄片,并最终通过病理检查确诊为乳腺浸润性导管癌的患者完整诊疗资料。回顾性分析术前X光影像及术后病理学资料,参照2019版中国临床肿瘤学会乳腺癌诊疗指南(CSCO BC指南)推荐方法进行分子分型,比较不同分子亚型组间的X光影像差异并探讨病灶X光征像与组织学分级之间的联系。结果五组分子亚型的X光影像在腺体分型、肿块类型及肿块边缘特征等方面存在统计学差异(P<0.05)。其中三阴型的腺体分型多为散在纤维腺体型(50.0%,18/36);对比其余分子亚型,三阴型多表现为单纯肿块(83.3%,30/36)且肿块边缘光整(52.8%,19/36);不同病理组织学分级病灶的X光影像在腺体分型、肿块类型及肿块边缘特征等方面存在统计学差异(P<0.05)。对比中高分化组,低分化组的腺体分型多为散在纤维腺体型(37.3%,19/51),X线影像多表现为单纯肿块型(52.9%,27/51)且肿块边缘多光整(31.4%,16/51)。多因素Logistic回归分析显示,肿块边缘特征是X光影像辨别低分化组浸润性导管癌病灶的独立危险因素(P<0.05);乳腺浸润性导管癌的分子分型与组织学分级具有相关性(V=0.482,P<0.001),其中三阴型低分化组占比(63.9%,23/69)及Luminal A的中高分化组占比(97.2%,72/74)均显著高于其余亚组(P<0.001)。结论乳腺浸润性导管癌的X线影像可以一定程度上辨别分子分型及病理组织学分级,能够为乳腺癌患者个性化治疗方案的选择及治疗效果的提前预测提供影像学依据。

基于神经网络集成的乳腺肿瘤诊断系统

针状肿瘤是最难诊断的乳腺恶性肿瘤之一。在此研究了一种基于神经网络集成的诊断针状乳腺肿瘤系统,该系统首先通过阈值分割和小波变换对乳腺X光影像进行预处理,然后对预处理后得到的影像中每个10×10像素的小窗口提取4个特征,最后通过神经网络集成进行分类识别诊断乳腺X光影像中是否包含肿瘤。实验表明该系统能有效地诊断针状乳腺肿瘤。