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超声影像组学标签对乳腺癌腋窝淋巴结转移的预测价值
1
作者
王瑛
陈英格
+4 位作者
叶素敏
陈东
刘宇
刘再毅
刘敏
《中华医学超声杂志(电子版)》
CSCD
北大核心
2022年第8期774-778,共5页
目的探讨基于常规超声的影像组学特征预测乳腺癌腋窝淋巴结转移的应用价值。方法回顾性收集2020年1月至2020年10月于中山大学肿瘤防治中心就诊经手术病理确诊的265例乳腺癌患者的临床资料和术前超声图像,按超声检查时间顺序,将患者分为...
目的探讨基于常规超声的影像组学特征预测乳腺癌腋窝淋巴结转移的应用价值。方法回顾性收集2020年1月至2020年10月于中山大学肿瘤防治中心就诊经手术病理确诊的265例乳腺癌患者的临床资料和术前超声图像,按超声检查时间顺序,将患者分为训练集(159例)和验证集(106例)。应用ImageJ软件手动勾画病灶区域,使用Pyradiomics从每个病灶区域中提取影像组学特征,采用多种方法逐步筛选特征,应用Logistic回归构建预测乳腺癌腋窝淋巴结转移的超声影像组学标签。在训练集和验证集上采用ROC曲线、校准曲线和决策曲线评估超声影像组学标签预测乳腺癌腋窝淋巴结转移的效能。结果最终筛选出8个关键超声影像组学特征用于构建超声影像组学标签。该标签在训练集和验证集中预测乳腺癌腋窝淋巴结转移的ROC曲线下面积分别为0.805(95%CI:0.734~0.876)、0.793(95%CI:0.706~0.880)。在校准曲线中,该标签在训练集和验证集均表现出较好的校准度(P=0.592、0.593),决策曲线分析进一步表明了该标签具有一定的临床实用性。结论基于超声的影像组学标签在预测乳腺癌腋窝淋巴结转移方面具有一定价值,可为治疗前乳腺癌的准确分期以及治疗方案的合理选择提供参考依据。
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关键词
超声检查
影像组学
乳腺肿瘤
腋窝淋巴结
预测模型
人工智能
原文传递
题名
超声影像组学标签对乳腺癌腋窝淋巴结转移的预测价值
1
作者
王瑛
陈英格
叶素敏
陈东
刘宇
刘再毅
刘敏
机构
广州医
科
大学
附属
第一
医院
超声
科
昆明医
科
大学
第三
附属
医院
(云南
省
肿瘤
医院
)
超声
科
广东
省
人民
医院
放射
科
华南
肿瘤
学
国家
重点
实验室
肿瘤
医学
省
部
共建
协同
创新
中心
中山大学
肿瘤
防治
中心
(
中山大学附属肿瘤医院
)
超声
科
出处
《中华医学超声杂志(电子版)》
CSCD
北大核心
2022年第8期774-778,共5页
基金
国家重点研发计划资助(2017YFC1309100)。
文摘
目的探讨基于常规超声的影像组学特征预测乳腺癌腋窝淋巴结转移的应用价值。方法回顾性收集2020年1月至2020年10月于中山大学肿瘤防治中心就诊经手术病理确诊的265例乳腺癌患者的临床资料和术前超声图像,按超声检查时间顺序,将患者分为训练集(159例)和验证集(106例)。应用ImageJ软件手动勾画病灶区域,使用Pyradiomics从每个病灶区域中提取影像组学特征,采用多种方法逐步筛选特征,应用Logistic回归构建预测乳腺癌腋窝淋巴结转移的超声影像组学标签。在训练集和验证集上采用ROC曲线、校准曲线和决策曲线评估超声影像组学标签预测乳腺癌腋窝淋巴结转移的效能。结果最终筛选出8个关键超声影像组学特征用于构建超声影像组学标签。该标签在训练集和验证集中预测乳腺癌腋窝淋巴结转移的ROC曲线下面积分别为0.805(95%CI:0.734~0.876)、0.793(95%CI:0.706~0.880)。在校准曲线中,该标签在训练集和验证集均表现出较好的校准度(P=0.592、0.593),决策曲线分析进一步表明了该标签具有一定的临床实用性。结论基于超声的影像组学标签在预测乳腺癌腋窝淋巴结转移方面具有一定价值,可为治疗前乳腺癌的准确分期以及治疗方案的合理选择提供参考依据。
关键词
超声检查
影像组学
乳腺肿瘤
腋窝淋巴结
预测模型
人工智能
Keywords
Ultrasonography
Image omics
Breast neoplasms
Axillary lymph node
Prediction model
Artificial intelligence
分类号
R737.9 [医药卫生—肿瘤]
R445.1 [医药卫生—影像医学与核医学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
超声影像组学标签对乳腺癌腋窝淋巴结转移的预测价值
王瑛
陈英格
叶素敏
陈东
刘宇
刘再毅
刘敏
《中华医学超声杂志(电子版)》
CSCD
北大核心
2022
0
原文传递
已选择
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条
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参考文献
引证文献
统计分析
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