基于数字化乳腺X线影像组学列线图预测三阴性乳腺癌的多中心研究

目的 探讨基于多中心数字化乳腺X线影像组学列线图预测三阴性乳腺癌(TNBC)的临床价值。资料与方法 回顾性分析2016年11月—2022年3月经病理证实的462例乳腺癌患者的数字化乳腺X线图像,其中243例来自皖南医学院弋矶山医院(机构1)、106例来自阜阳市人民医院(机构2)、113例来自太和县人民医院(机构3)。根据免疫组化结果,按照7∶3将机构1和机构2的乳腺癌患者随机分为训练组244例(TNBC 41例,非TNBC 203例)和验证组105例(TNBC 18例,非TNBC 87例),将机构3的113例乳腺癌患者(TNBC 24例,非TNBC 89例)作为外部验证组。对比分析双乳内外斜位和头尾位图像,选取病变面积较大的数字化乳腺X线图像进行图像分割和影像组学特征提取,经特征筛选后利用逻辑回归构建影像组学模型。由临床病理指标和影像组学评分构建列线图。采用受试者工作特征曲线和决策曲线分析评价模型性能,并比较模型间的预测效能。结果 最终筛选4个与TNBC密切相关的影像组学特征构建影像组学模型,该模型在训练组、验证组、外部测试组预测TNBC的曲线下面积、敏感度和特异度分别为0.868、90.24%和72.91%、0.827、72.22%和75.86%、0.837、70.83%和78.65%。影像组学评分联合组织学分级构建的联合模型在训练组、验证组、外部测试组预测TNBC的曲线下面积、敏感度和特异度分别为0.903、80.49%和86.70%、0.890、77.78%和88.51%、0.870、62.50%和85.39%。联合模型对TNBC的预测效能优于单一影像组学模型,训练组和验证组差异有统计学意义(Z=2.061、2.064,P<0.05)、在外部测试组间差异无统计学意义(Z=1.223,P=0.221)。3组决策曲线分析显示列线图预测三阴性乳腺癌的净收益高于影像组学模型。结论 影像组学模型对TNBC的预测具有较高的诊断效能,结合影像组学评分及组织学分级构建的列线图模型可进一步提高预测效能。

影像组学在乳腺癌腋窝淋巴结转移评估中的研究进展

中国女性乳腺癌的发病人数和死亡人数均居世界首位,且呈逐年上升的趋势。腋窝淋巴结转移是影响乳腺癌患者无病生存期和总生存期最重要的独立预后因素,腋窝淋巴结清扫术虽是诊断淋巴结是否转移的金标准,但其术后并发症较多,严重影响患者的术后生活质量。因此,术前准确评估ALN是否转移对临床诊疗方案的制定至关重要。影像组学作为一种新兴技术,它通过提取肉眼无法观察的高通量特征来预测恶性肿瘤的生物学行为,已广泛应用于乳腺癌的诊断、鉴别诊断及预后评估等方面,其中在术前无创评估乳腺癌腋窝淋巴结转移方面表现出较大的潜能。本文就基于超声、数字乳腺X线摄影及MRI的影像组学在乳腺癌腋窝淋巴结转移评估中的研究进展予以综述。