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基于多中心数字化乳腺X线摄影影像组学预测乳腺癌人表皮生长因子受体-2过表达
被引量:
3
1
作者
谢玉海
韩剑剑
+6 位作者
马培旗
王小雷
马文俊
张宁宁
曹雪花
魏天贤
陈楠
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2023年第3期365-369,共5页
目的观察基于多中心数字化乳腺X线摄影(DM)影像组学预测乳腺癌人表皮生长因子受体-2(HER-2)过表达的价值。方法回顾性分析来自机构1(n=336)、2(n=142)、3(n=130)共608例经病理证实乳腺癌患者的DM资料。按照7∶3比例将来自机构1、2共478...
目的观察基于多中心数字化乳腺X线摄影(DM)影像组学预测乳腺癌人表皮生长因子受体-2(HER-2)过表达的价值。方法回顾性分析来自机构1(n=336)、2(n=142)、3(n=130)共608例经病理证实乳腺癌患者的DM资料。按照7∶3比例将来自机构1、2共478例分为训练集(334例,其中92例HER-2阳性、242例HER-2阴性)和验证集(144例,40例HER-2阳性、104例HER-2阴性);以来自机构3的130例(33例HER-2阳性及97例HER-2阴性)为外部验证集。于显示病变面积较大的内外斜(MLO)位或头足(CC)位DM图像中勾画病灶ROI,提取及筛选最佳影像组学特征,以支持向量机(SVM)构建影像组学模型,用于预测乳腺癌HER-2过表达;采用受试者工作特征(ROC)曲线评估模型的诊断效能,绘制校准曲线及决策曲线,评价其校准度及临床获益。结果共筛选出3个最佳影像组学特征,以之构建的SVM影像组学模型预测训练集、验证集及外部验证集乳腺癌HER-2过表达的曲线下面积(AUC)分别为0.824、0.775及0.812。校准曲线显示,该模型在训练集、验证集及外部验证集的平均绝对误差分别为0.08、0.05和0.04;决策曲线分析显示,阈值概率为0.2~0.8时,模型的临床实用性较好。结论基于多中心DM影像组学可有效预测乳腺癌HER-2过表达。
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关键词
乳腺肿瘤
乳房X线摄影
人表皮生长因子受体-2
影像组学
下载PDF
职称材料
题名
基于多中心数字化乳腺X线摄影影像组学预测乳腺癌人表皮生长因子受体-2过表达
被引量:
3
1
作者
谢玉海
韩剑剑
马培旗
王小雷
马文俊
张宁宁
曹雪花
魏天贤
陈楠
机构
太和县
人民医院
、皖南医学院
附属
太和
医院
放射
科
皖南医学院
第一
附属
医院
弋矶山
医院
放射
科
阜阳市
人民医院
放射
科
太和县人民医院、皖南医学院附属太和医院医学装备科
出处
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2023年第3期365-369,共5页
基金
皖南医学院科研项目(JXYY202139)。
文摘
目的观察基于多中心数字化乳腺X线摄影(DM)影像组学预测乳腺癌人表皮生长因子受体-2(HER-2)过表达的价值。方法回顾性分析来自机构1(n=336)、2(n=142)、3(n=130)共608例经病理证实乳腺癌患者的DM资料。按照7∶3比例将来自机构1、2共478例分为训练集(334例,其中92例HER-2阳性、242例HER-2阴性)和验证集(144例,40例HER-2阳性、104例HER-2阴性);以来自机构3的130例(33例HER-2阳性及97例HER-2阴性)为外部验证集。于显示病变面积较大的内外斜(MLO)位或头足(CC)位DM图像中勾画病灶ROI,提取及筛选最佳影像组学特征,以支持向量机(SVM)构建影像组学模型,用于预测乳腺癌HER-2过表达;采用受试者工作特征(ROC)曲线评估模型的诊断效能,绘制校准曲线及决策曲线,评价其校准度及临床获益。结果共筛选出3个最佳影像组学特征,以之构建的SVM影像组学模型预测训练集、验证集及外部验证集乳腺癌HER-2过表达的曲线下面积(AUC)分别为0.824、0.775及0.812。校准曲线显示,该模型在训练集、验证集及外部验证集的平均绝对误差分别为0.08、0.05和0.04;决策曲线分析显示,阈值概率为0.2~0.8时,模型的临床实用性较好。结论基于多中心DM影像组学可有效预测乳腺癌HER-2过表达。
关键词
乳腺肿瘤
乳房X线摄影
人表皮生长因子受体-2
影像组学
Keywords
breast neoplasms
mammography
human epidermal growth factor receptor-2
radiomics
分类号
R737.9 [医药卫生—肿瘤]
R445 [医药卫生—影像医学与核医学]
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作者
出处
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被引量
操作
1
基于多中心数字化乳腺X线摄影影像组学预测乳腺癌人表皮生长因子受体-2过表达
谢玉海
韩剑剑
马培旗
王小雷
马文俊
张宁宁
曹雪花
魏天贤
陈楠
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2023
3
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