机器学习在膀胱癌影像学诊断中的研究进展

膀胱癌早期诊断和准确分期是提高患者生存率的关键。传统的影像学诊断方法存在一定的局限性,且受诊断医师主观因素影响。近年来,机器学习技术在医学影像领域取得了快速发展,在膀胱癌影像学诊断中也显示出良好的应用前景。现就机器学习应用于膀胱癌分期分级、预后、治疗反应性等方面的研究进展、局限及展望作一综述。

自发性孤立性肠系膜上动脉夹层动脉瘤的多层螺旋CT影像诊断

目的探讨自发性孤立性肠系膜上动脉夹层动脉瘤影像学特征,提高诊断敏感性。方法回顾性分析13例经CT造影检查证实的自发性孤立性肠系膜上动脉夹层动脉瘤的影像资料,13例患者予以多层螺旋CT(MSCT)平扫,其中11例同时行常规增强扫描,另外2例同时行CT血管造影成像(CTA)检查。结果13例患者CT造影检查明确显示了撕裂的内膜瓣、真假腔及病变累及的范围,其中8例为Ⅰ型,4例为Ⅱ型,1例为Ⅲ型;8例患者多平面重组显示了肠系膜上动脉与腹主动脉夹角增大和/或近中段转角弧度变化较大;MSCT平扫发现钙化斑块内移1例,管腔内线样稍低密度影1例,管径增粗5例,血管周围脂肪密度增高模糊7例,管壁密度增高2例。结论MSCT检查诊断肠系膜上动脉夹层动脉瘤具有重要的临床价值,特别是血管影像学检查具有确诊价值,指导临床精准诊疗。

踝关节骨折的低剂量螺旋CT影像检查效果

目的 探讨踝关节骨折的低剂量螺旋CT影像检查效果。方法 研究中60例踝关节骨折患者均在2020年1月—2023年7月随机抽选自我院;临床对所有踝关节骨折患者合理展开常规剂量螺旋CT扫描操作以及低剂量螺旋CT扫描操作,对两种方法的辐射剂量、诊断符合率、客观性图像质量指标以及图像清晰度分级展开比较。结果 与常规剂量CT诊断剂量长度乘积(DLP)以及CT容积剂量指数(CTDIvol)展开比较,低剂量CT测定结果均更低(均P <0.05);低剂量CT与常规剂量CT对于总诊断符合率、CT值、噪声值(SD)、图像信噪比(SNR)以及图像清晰度展开比较,结果均未呈现出统计学差异(P> 0.05)。结论 临床对踝关节骨折患者在实施CT诊断期间,发现低剂量CT以及常规剂量CT的诊断效果均较为明显,对于踝关节的损伤位置均可以明确诊断,但低剂量螺旋CT扫描运用,可将辐射剂量显著降低,所以安全性更高。

基于数字化乳腺X线影像组学预测浸润性乳腺癌腋窝淋巴结转移的多中心研究

目的:探讨基于多中心数字化乳腺X线影像组学预测浸润性乳腺癌腋窝淋巴结转移的临床应用价值。方法:回顾性搜集728例经病理证实的浸润性乳腺癌患者,按照7:3的比例将皖南医学院第一附属医院弋矶山医院413例浸润性乳腺癌患者随机拆分为训练组289例(淋巴结转移阴性197例,淋巴结转移阳性92例)和验证组124例(淋巴结转移阴性85例,淋巴结转移阳性39例),将阜阳市人民医院和太和县人民医院浸润性乳腺癌患者共计315例(淋巴结转移阴性221例,淋巴结转移阳性94例)作为外部测试组。对比分析双乳内外斜位(MLO)和头尾位(CC)图像,选取病变面积较大的数字化乳腺X线图像使用深睿医疗多模态科研平台进行图像分割及影像组学特征提取,采用特征间线性相关性分析与最小绝对收缩和选择算法(LASSO)对组学特征进行降维并使用支持向量机(SVM)分类器构建影像组学预测模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线和决策曲线分析(DCA)评价模型性能。结果:最终筛选出8个影像组学特征构建预测模型用于预测浸润性乳腺癌腋窝淋巴结转移,该模型的预测效能在训练组、验证组和外部测试组分别为0.807、0.790和0.753,敏感度、特异度分别为84.8%和61.4%、79.5%和69.4%、44.7%和92.8%。决策曲线证实了该模型的临床实用性。结论:基于数字化乳腺X线影像组学对浸润性乳腺癌腋窝淋巴结转移的预测具有较高效能,对患者制定个性化的治疗方案和预后评估有着重要的临床应用价值。

螺旋CT扫描结核分枝杆菌肺病影像学特点及诊断价值研究

目的研究螺旋CT扫描应用于结核分枝杆菌肺病患者影像学特点和临床诊断价值。方法选取2021年10月—2023年2月本院结核分枝杆菌肺病患者155例作为本次研究对象,采用回顾性分析资料的方式进行研究。所有患者均进行螺旋CT扫描检查,并以病理学、细菌学以及纤维支气管镜诊断作为金标准,分析患者影像学特点、诊断价值。结果分析影像学特点,经螺旋CT扫描检查155例,显示存在斑片浸润征象、散播病灶、条索节结征象、胸膜增厚、多发空洞、肺不张、胸腔积液,其中斑片浸润征象(89.03%)、散播病灶(69.68%)、条索节结征象(63.23%)占比较高。分析诊断价值,经金标准检查出阳性120例,阴性35例。采用螺旋CT扫描后,检查出阳性117例,阴性32例。经螺旋CT扫描诊断,阳性检出率(77.42%)、灵敏度(97.50%)、特异度(91.43%)、阳性预测值(97.50%)、阴性预测值(91.43%),其与金标准对比,差异无统计学意义(P>0.05)。诊断符合率(96.13%)虽然与金标准对比,差异无统计学意义(P>0.05)。结论针对结核分枝杆菌肺病患者,实施螺旋CT扫描能够尽早较为精确诊断,诊断效果较高,可较为清晰观察影像学特点,具有重要参考价值,有利于为患者尽快制定治疗方案,在临床诊断方案中值得大力实施以及推广。

肝脏肉芽肿性炎影像学表现分析

目的:分析肝脏肉芽肿性炎各种影像学检查特征。方法:回顾性分析1例肝脏肉芽肿性炎患者的临床资料,观察其超声、CT及MRI的影像学检查表现。结果:肝脏肉芽肿性炎的CT及MRI表现有其特点,与肝脏良性肿瘤的影像学表现有相似之处。结论:肝脏肉芽肿性炎MRI表现具有一定特征性,进行影像学检查有助于肝脏肉芽肿性炎的术前诊断。

先天性左心耳缺如临床及影像学分析

目的探讨先天性左心耳缺如的临床及CT影像表现,以提高对先天性左心耳缺如的诊断认识水平。方法回顾性分析43405例心脏冠状动脉检查患者原始影像资料,通过横断面(CS)、多平面重建(MPR)、曲面重建(CPR)、最大密度投影(MIP)及容积再现(VR)图像等后处理,最终发现11例先天性左心耳缺如患者。结果11例患者先天性左心耳缺如中男8例,女3例,其中7例近期内行心脏彩超检查,5例患者心脏射频消融术中造影。结论先天性左心耳缺如CT影像表现具有一定特征性。

基于不同扩散模型参数图的影像组学分析磁共振早期诊断临床显著性前列腺癌的价值

目的旨在探讨基于磁共振单指数和扩散峰度模型功能参数图的影像组学分析早期诊断临床显著性前列腺癌(clinically significant prostate cancer,csPCa)的价值。材料与方法回顾性地分析2022年4月至2023年7月就诊于马鞍山市人民医院的前列腺疾患病例238例,经超声下引导穿刺或手术病理证实,其中csPCa 96例、非临床显著性前列腺癌(non-clinically significant prostate cancer,ncsPca)142例,年龄56~84(62.34±7.62)岁。将238例患者按照7∶3的比例进行随机分组为训练集和测试集。所有患者均行MRI多参数扫描,通过后处理生成表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)伪彩图,并得到扩散峰度模型中的平均扩散峰度(mean kurtosis,MK)和平均扩散系数(mean diffusivty,MD)伪彩图,图像预处理后,提取各个功能参数图的共计1056个组学特征,对ADC、MD和MK模型的数据采用最大相关最小冗余(maximum relevance minimum redundancy,MRMR)算法和最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)消除冗余、进行特征降维,保留与标签高相关的特征,应用10倍交叉验证后得到特征子集。最终ADC模型筛选出5个组学特征,MD模型筛选出6个组学特征,MK模型筛选出6个组学特征,建立逻辑回归模型,分别计算临床模型、影像学模型和临床-影像学联合模型的阈值、准确度、敏感度、特异度,绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线并计算曲线下面积(area under the curve,AUC)及95%置信区间(confidence interval,CI),利用DeLong检验对各个模型进行两两组合,比较两组间的AUC值是否具有统计学意义,进一步使用决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评估模型的净获益。结果临床模型在训练集中的AUC、特异度和敏感度分别为0.840(95%CI:0.778~0.901)、78.7%、76.8%,在测试集中分别为0.675(95%CI:0.539~0.812)、79.0%、59.2%。影像学模型中ADC模型在训练集中的AUC、特异度和敏感度分别为0.927(95%CI:0.890~0.964)、81.9%、86.9%,在测试集中分别为0.909(95%CI:0.835-0.983)、90.6%、84.1%;MD模型在训练集中的AUC、特异度和敏感度分别为0.934(95%CI:0.899~0.969)、85.1%、84.0%,在测试集中分别为0.960(95%CI:0.910~1.000)、93.0%、85.1%;MK模型在训练集中的AUC、特异度和敏感度分别为0.935(95%CI:0.900~0.971)、90.4%、84.0%,在测试集中分别为0.856(95%CI:0.770~0.941)、81.3%、66.6%。临床-影像学联合模型在训练集中的AUC、特异度和敏感度分别为0.946(95%CI:0.912~0.980)、88.2%、89.8%,在测试集中分别为0.963(95%CI:0.925~1.000)、93.0%、85.1%。DeLong检验结果显示影像学模型和临床-影像学联合模型两两比较差异均无统计学意义(P>0.05),临床模型与其他两个模型的AUC值差异具有统计学意义(Z=2.836,P=0.004)。DCA显示各个模型的阈值概率在0.1~1.0范围内,对临床有净获益,不同模型对csPCa的诊断均具有较高的诊断效能,以临床-影像学联合模型的诊断效能最高。结论MRI单指数、扩散峰度模型功能参数图的影像组学分析技术是csPCa的有效检出方法,构建的临床-影像学联合模型对csPCa具有较高的诊断价值,能够为临床早期诊断和治疗提供相关技术支持。

瘤周最大ADC联合T2WI影像征象对淋巴结阴性浸润性乳腺癌脉管侵犯的预测价值

目的探讨瘤周最大表观扩散系数(ADC)联合T2WI影像征象对淋巴结阴性浸润性乳腺癌脉管侵犯(LVI)的预测价值。方法收集150例淋巴结阴性浸润性乳腺癌患者,按术后LVI状态分为LVI+组25例,LVI-组125例,获得两组临床资料及MRI影像表现。采用χ^(2)/t检验对两组数据进行统计学分析,对两组有统计学差异变量绘制ROC曲线,分析其诊断效能。利用二元Logsitic回归选择与LVI相关变量建立模型,绘制ROC曲线评价此模型诊断效能。结果两组绝经史、组织学分级、雌激素受体(ER)、孕激素受体(PR)、人表皮生长因子受体2(Her-2)、Ki-67、雄激素受体(AR)、表皮生长因子(EGFR)、钙黏蛋白E(E-Cad)表达、分子亚型差异无统计学意义(P>0.05);两组肿瘤形状、边缘、内部强化特征、TIC、肿瘤最大径、早期强化率、峰值强化率、肿瘤ADC值差异无统计学意义(P>0.05);而瘤周水肿、瘤周最大ADC值差异有统计学意义(P<0.05);瘤周水肿、瘤周最大ADC值对LVI的AUC为0.672、0.762,二者联合的AUC为0.787。结论瘤周最大ADC、瘤周水肿对淋巴结阴性浸润性乳腺癌LVI的预测有一定的价值,前者的诊断效能优于后者,二者联合可提高诊断的特异度。

六西格玛管理对放射影像科护理管理的干预分析

目的探讨放射影像科护理管理期间,选用六西格玛管理方法的效果及价值。方法选取2021年1—12月泗水县人民医院放射影像科的20名护理人员为研究对象,按照不同管理模式分为两组。对照组在2021年1—6月实行常规护理管理,观察组在2021年7—12月实行六西格玛管理。对比两组考核结果、管理质量、护理人员满意度等指标。结果观察组考核、管理质量、护理质量、护理人员满意度、患者满意度水平均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论对放射影像科实行六西格玛管理,能提高护理人员综合能力,确保管理质量的前提下,提高护理服务质量,预防护理风险,达到管理目的。

护理与影像技术一体化管理对放射科护理管理的干预分析

目的分析护理与影像技术一体化管理对放射科护理管理的干预效果。方法选取2020年3月—2021年3月期间泗水县人民医院影像科的12名医护人员,根据管理模式分为对照组与研究组,每组6名。对照组实施常规化护理服务模式,研究组实施护理与影像技术一体化管理模式。同时,每组对应选取患者50例。对比两组护理质量、护理考核评分。结果研究组护理质量评分优于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。研究组护理考核评分高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论护理与影像技术综合管理取得显著的成效,这对促进放射科护理质量的整体提升起很大作用。应建立护理和影像技术的综合管理模式,不断改善放射科的护理品质,以全面提升放射科的护理品质,为更多的患者提供有效的治疗和快速的康复。

基于能谱CT碘图的影像组学诊断甲状腺乳头状癌颈部淋巴结转移的价值

目的:探讨基于能谱CT碘图的影像组学特征对甲状腺乳头状癌患者颈部转移性淋巴结的诊断价值。方法:收集术前两周行颈部能谱CT检查的甲状腺乳头状癌患者,共纳入117枚转移性和176枚非转移性淋巴结,按照3︰1的比例随机分为训练集和验证集。从静脉期碘图中提取并筛选淋巴结的影像组学特征。采用Logistic回归分别建立影像组学模型、常规CT图像特征模型及联合模型,并绘制列线图将联合模型可视化。各模型的诊断效能、校准能力及临床实用性分别通过ROC曲线、校准曲线及决策曲线分析评估。结果:联合模型在训练集和验证集中均表现出最佳的诊断效能,其次是影像组学模型,且两者显著优于常规CT图像特征模型。所有模型均显示出良好的校准能力,决策曲线分析表明列线图的临床实用性优于其余两种模型。结论:能谱CT的影像组学特征在诊断甲状腺乳头状癌淋巴结转移方面表现出良好的性能,联合常规CT图像特征后诊断效能进一步提高。

NRS分型及椎旁肌的MRI影像学与腰椎管狭窄症术后改善率的关系

目的 探讨数字评分量表(NRS)分型及椎旁肌的MRI影像学与腰椎管狭窄症术后改善率的关系。方法 选取本院收治的220例腰椎管狭窄患者作为观察组,选取同期健康体检者100例作为对照组;对受试者NRS分型进行判断,并分析患者竖脊肌横截面积、多裂肌横截面积、多裂肌脂肪浸润程度和竖脊肌脂肪浸润程度;采用日本脊柱外科学会(JOA)下腰痛评分系统对腰椎管狭窄症术后改善率进行分析。结果 对照组NRS分型明显优于观察组,差异有统计学意义(P <0.05);观察组患者竖脊肌横截面积、多裂肌横截面积均明显低于对照组,多裂肌脂肪浸润程度和竖脊肌脂肪浸润程度均明显高于对照组,且差异有统计学意义(P <0.05);术后改善率良好组患者NRS分型、多裂肌脂肪浸润程度和竖脊肌脂肪浸润程度明显低于不良组,术后改善率良好组患者竖脊肌横截面积、多裂肌横截面积均明显高于不良组,差异有统计学意义(P <0.05);腰椎管狭窄症术后改善率与NRS分型、竖脊肌横截面积、多裂肌横截面积呈明显正相关关系,与多裂肌脂肪浸润程度和竖脊肌脂肪浸润程度呈明显负相关关系,差异有统计学意义(P <0.05);腰椎管狭窄症患者NRS分型、竖脊肌横截面积、多裂肌横截面积、多裂肌脂肪浸润程度、竖脊肌脂肪浸润程度均是影响其术后改善率的独立性因素,且差异有统计学意义(P <0.05)。结论 NRS分型及椎旁肌的MRI表现与腰椎管狭窄症术后改善率呈显著相关性关系。

影像学检查在痛风性关节炎临床中的价值

痛风是尿酸盐沉积引起的一种代谢性疾病,可导致关节畸形、痛风性肾病及心血管疾病等。近年来,痛风患病率逐渐上升且呈年轻化趋势。对可疑患者进行关节穿刺并在显微镜下观察到单钠尿酸盐(monosodiumurate,MSU)晶体是诊断痛风的金标准,然而,其是有创操作,易造成出血、感染等并发症且假阴性率较高。影像技术的发展,使无创检测微小MSU晶体及痛风诊治关口前移变得可行,在亚临床期即可诊断痛风,避免相关并发症如关节功能丧失、肾功能不全的发生。故本文主要对痛风性关节炎在影像学的典型表现进行综述,以达到提高其诊断正确率的目的。

基于深度学习影像组学在食管癌的研究进展

食管癌(EC)是全球发病率和死亡率排名前列的肿瘤,影像学检查是EC临床分期、疗效评估以及预后判断的主要方法,但传统影像学检查的诊断准确性不高。近年来发展起来的影像组学方法在上述领域具有重要价值,深度学习在医学领域的应用进一步推动了影像组学技术的发展。本文对基于深度学习的影像组学在EC中的应用进展进行综述。

影像检查对早期检测及评估乳腺癌患者化疗后相关心功能障碍的价值

乳腺癌已发展为全球第一大癌,随着诊治手段的进步,乳腺癌患者生存时间不断延长,但抗肿瘤治疗会引发心脏相关并发症,出现癌症治疗相关心功能障碍(cancer therapy related cardiac dysfunction,CTRCD)。CTRCD始于亚临床心肌细胞损伤,最终发展为有症状的心力衰竭。因此,准确评估CTRCD的发生和严重程度对于肿瘤患者的治疗和康复至关重要。随着医疗技术的不断进步,心脏影像学成为评估和管理心脏健康的关键工具,包括超声心动图、心脏计算机断层扫描(cardiac computed tomography,CCT)、心脏磁共振成像(cardiac magnetic resonance imaging,CMRI)等,在提供心脏结构和功能信息的基础上,组织特定性成像、应变成像、灌注成像等在早期识别和评估CTRCD中发挥关键作用。本文就不同影像检查技术在乳腺癌患者化疗后心功能障碍研究中的进展进行文献综述,重点论述磁共振技术在此方面的进展,以期为早期检测CTRCD提供更为精确的影像生物信息。

肺癌B1场校正T_(1)-mapping影像组学特征的可重复性研究

目的:探讨基于B1场校正T_(1)-mapping测量肺癌影像组学特征的一致性及可重复性。方法:回顾性搜集2020年6月-2022年3月在本院经病理确诊的70例肺癌患者的术前胸部T_(1)-mapping和T_(1)加权容积内插屏气检查(T_(1)-VIBE)图像。其中,有41例进行了T_(1)-mapping重复扫描(间隔30 min)。由2位测量者独立采用半自动勾画方法分别在T_(1)-mapping和T_(1)-VIBE图像上逐层沿着病灶边缘勾画ROI,融合生成全病灶的容积ROI(VOI),然后提取原始图像及不同变换预处理图像上病灶VOI的影像组学特征。采用组内相关系数(ICC)评价组学特征在观察者内、观察者间的一致性及重复扫描时的可重复性,以ICC≥0.80为一致性或可重复性好(满足临床要求)。结果:自T_(1)-mapping和T_(1)-VIBE图像分别可提取1906个组学特征(包括一阶特征396个、形态特征14个及纹理特征1496个)。基于T_(1)-mapping提取的组学特征在观察者内及观察者间的ICC的中位数(Q1,Q3)分别为0.94(0.87,0.98)和0.91(0.83,0.96),基于T_(1)-VIBE提取的组学特征在观察者内及观察者间的ICC的中位数(Q1,Q3)均为0.98(0.95,0.99);2个序列分别有1450(72.72%)和1768(91.76%)个组学特征同时满足观察者内和观察者间的一致性要求。T_(1)-mapping重复扫描提取的组学特征的ICC的中位数(Q1,Q3)为0.83(0.69,0.93),有1002(52.57%)个组学特征同时满足重复扫描时的可重复性;其中,形状特征的可重复性表现最佳(ICC≥0.80者达100%),而一阶特征、灰度共生矩阵(GLCM)及灰度级区域矩阵(GLSZM)特征的可重复性相对较差(ICC≥0.80者仅占49.75%~53.98%)。基于不同变换预处理图像提取的组学特征中,Gradient变换明显提高了原始特征的可重复性(ICC≥0.80者达86.05%),而采用Exponential、LBP2D、LBP3D、Logarithm和Square变换方法获得的特征降低了原始特征的可重复性(ICC≥0.80这仅占36.05%~50.00%)。结论:T_(1)-mapping的影像组学特征表现出中等可重复性,在临床应用之前需要首先对其进行可重复性评估。

基于MRI增强扫描的影像组学对肝细胞癌Ki-67表达水平的术前预测价值

目的:探讨基于MRI增强扫描影像组学对肝细胞癌(HCC)Ki-67表达水平的术前预测价值。方法:回顾性分析101例HCC患者的临床资料及MRI增强扫描资料,以10%为界区分Ki-67高表达组(62例)和低表达组(39例)。提取MRI增强扫描的动脉期、门脉期、延迟期肿瘤区域的影像组学特征,通过五折交叉验证构建训练集(80例)的单期模型及3期联合的组学逻辑回归模型。结合临床资料及影像特征建立临床-影像-组学模型。通过ROC曲线比较各模型间的诊断效能,最后行测试集(21例)验证,筛选出最佳诊断模型。结果:肿瘤最大径、肿瘤边缘是HCC Ki-67高表达的独立危险因素。临床-影像模型在训练集和测试集中的AUC分别为0.764、0.759,MRI增强扫描的动脉期、静脉期、延迟期及3期联合模型在训练集的AUC分别为0.819、0.804、0.865、0.915,测试集分别为0.730、0.720、0.807、0.843。临床-影像-组学模型中,训练集AUC为0.924,测试集为0.880。结论:应用MRI增强扫描建立的临床-影像-组学模型能对HCC术前Ki-67的表达提供预测价值。

前列腺癌患者神经微环境潜在磁共振成像影像标志物的研究现状

前列腺癌(prostate cancer,PCa)是全球男性中患病最多、致死率第二高的癌症。PCa神经微环境与肿瘤进展、手术根治程度及术后复发密切相关,但具体机制尚不明确。神经微环境中的神经密度(neural density,ND)、神经周围侵袭(perineural invasion,PNI)以及神经内分泌特征(neuroendocrine features,NEF)与TMPRSS2 ERG基因、单胺氧化酶A(monoamine oxidase A,MAOA)、核因子κB,神经营养因子以及神经肽Y(neuropeptide Y,NPY)等的表达密切相关。挖掘与该基因组学及蛋白组学相关的影像标志物可以早期识别PCa神经微环境从而影响临床诊疗方案。基于多参数磁共振成像(multiparameter magnetic resonance imaging,mp-MRI)影像组学特征可以识别PNI及NEF的潜在影像标志物。基于磁粒子成像技术(magnetic particle imaging,MPI)、深度神经网络(deep neural network,DNN)图像分类模型可以进行神经可视化。新兴神经影像技术弥散张量成像(diffusion tensor imaging,DTI)、扩散频谱成像(diffusion spectrum imaging,DSI)、神经突定向扩散与密度成像(neurite orientation dispersion and density imaging,NODDI)以及基于吩噁嗪的近红外荧光团的设计合成与神经成像技术,在显示及预测ND、PNI、NEF也蕴含着独特的价值。本文就PCa患者神经微环境潜在影像标志物的研究现状进行综述,以进一步揭示PCa神经微环境的神经生理机制,为后续诊疗过程及改善患者预后提供影像学依据。

基于双参数MRI影像组学构建的支持向量机模型对乳腺癌人表皮生长因子受体-2和激素受体表达的预测效能

目的构建基于磁共振T_(2)WI反转恢复压脂(TIRM)及扩散加权成像(DWI)序列图像的支持向量机(SVM)模型,评估其对乳腺癌人表皮生长因子受体-2(HER-2)和激素受体(HR)表达水平的预测效能。方法收集128个于术前或治疗前接受乳腺MRI检查的乳腺癌病灶。根据免疫组织化学(IHC)或原位荧光杂交(FISH)检测结果进行分组。使用ITK-SNAP软件在磁共振TIRM和DWI序列图像上勾画三维容积感兴趣区(VOI),并导入Pyradiomics程序提取影像组学特征。对数据进行归一化处理后使用基于支持向量机的递归特征消除法(SVM-RFE)筛选特征。采用随机分层抽样方法将108例病例按照8∶2比例分为训练组及验证组,另外20例作为外部测试组。采用SVM机器学习分类器构建影像组学模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线评估模型预测效能。采用DeLong检验评估各影像组学模型ROC曲线下面积(AUC)。采用SHAP算法进行可视化分析,并筛选最具贡献力的预测特征。结果联合模型(训练组AUC=0.94;验证组AUC=0.90)对HER-2的预测效能均高于TIRM模型(训练组AUC=0.85;验证组AUC=0.80)、单DWI模型(训练组AUC=0.88;验证组AUC=0.66)。外部测试组联合模型的AUC为0.89。SHAP算法得出DWI序列的特征贡献较大。基于TIRM和DWI序列联合特征(训练组AUC=0.96;验证组AUC=0.88)、单DWI序列特征(训练组AUC=0.92;验证组AUC=0.86)构建的影像组学模型预测HR效能优于单TIRM序列特征(训练组AUC=0.84;验证组AUC=0.68)构建的模型。外部测试组证明联合模型具有较好的预测效能,AUC为0.90。SHAP算法得出TIRM序列的特征贡献较大。结论基于磁共振成像TIRM和DWI序列联合特征构建的影像组学模型对于HER-2水平具有良好的预测效能,对HR表达具有较大的预测潜力,可为乳腺癌患者制订个性化治疗方案提供依据。