临床放射学杂志

作者：刘开明, 孙兴龙, 张红霞, 何泽生, 刘芮, 徐晓雪

单位：637000 南充,川北医学院（刘开明、何泽生）;628000 广元市中心医院医学影像科（孙兴龙、刘 芮）;510000 广州医科大学（张红霞）;637000 南充,川北医学院附属医院放射科（徐晓雪）

关键词：乳腺恶性肿瘤,磁共振成像,预测模型,人表皮生长因子受体-2,影像组学

<b>目的</b> 探讨基于瘤内多参数MRI影像组学特征对乳腺癌人表皮生长因子受体-2（HER-2）表达状态的预测价值,对术前无创评估及靶向治疗给予支持。<b>方法</b> 回顾性搜集两个中心（中心A 120例,中心B 82例）经病理学确诊的乳腺癌患者术前多参数MRI数据,包括动态对比增强T₁WI（DCE-T₁WI）、脂肪抑制T₂WI和扩散加权成像（DWI）。将中心A数据按照7&#x02236;3的比例分为训练集（<em>n</em>=84）和测试集（<em>n</em>=36）,中心B数据作为外部验证集（<em>n</em>=82）。通过最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归方法筛选影像组学特征,利用支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、随机森林（RF）等8种机器学习算法构建分类模型。通过受试者工作特征曲线（ROC）曲线下面积（AUC）、敏感度与特异度等多种指标评估模型预测性能。<b>结果</b> DCE-T₁WI、T₂WI和DWI三种联合序列筛选出15个最佳特征,SVM模型相较于其他算法明显更有优势,在测试集和外部验证集中的AUC分别达到0.946（95%CI：0.878~1.000）和0.872（95%CI：0.775~0.969）。<b>结论</b> 基于多参数MRI的影像组学模型能够对乳腺癌HER-2表达状态进行无创性预测,为术前靶向治疗决策提供重要依据。

来源：2025年第8期

《临床放射学》期刊编辑部

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