临床放射学杂志

作者：李彪, 康竹清, 马彦云, 李璞, 刘玉萍

单位：030000 太原,山西医科大学医学影像学院（李 彪、李 璞、刘玉萍）; 030000 太原,山西医科大学第一医院放射科（李 彪、马彦云）; 030000 太原,山西医科大学口腔医学院（康竹清）

关键词：乳腺癌,磁共振成像,生境,病理完全缓解,瘤周

基金：本研究系山西卫生健康委科研课题（编号：2024046）

<b>目的</b> 使用生境、瘤内、最佳瘤周影像组学和临床病理变量构建诺莫图（Nomogram）评估预测浸润性乳腺癌新辅助化疗后的病理完全缓解。<b>方法</b> 回顾性分析经病理证实的浸润性乳腺癌患者的临床影像资料,搜集每位患者新辅助化疗前的MRI 图像,于动态对比增强磁共振成像（DCE‐MRI）第3期图像中勾画肿瘤感兴趣区（ROI）并以3 mm、5 mm、7 mm及9 mm的厚度向外扩张,再通过<i>K‐means</i>聚类将肿瘤ROI分为3个亚区,分别从瘤内、瘤周、亚区提取并筛选特征,利用多层感知机分别构建INTRA、Habitat及PERI 3、5、7、9 mm影像组学模型,确定最佳瘤周区域并与瘤内、生境模型构建联合模型,在基于瘤内、生境、最佳瘤周放射组学评分并结合临床变量因素构建Nomogram模型,使用受试者工作特征曲线下面积（AUC）及95%CI评估模型的性能,并通过<i>DeLong</i>检验比较各模型预测性能的差异。<b>结果</b> PERI 3 mm组学模型在各瘤周模型中效能最优,其训练集和测试集的AUC值分别为0.780、0.751,Habitat模型优于INTRA模型,其训练集和测试集的AUC值分别为0.839、0.815,Habitat+PERI 3 mm、INTRA+PERI 3 mm联合模型效能均优于单个模型效能;Nomogram模型优于其他模型,其训练集和测试集的AUC值分别为0.904、0.862。<b>结论</b> 基于治疗前DCE‐MRI第3期的生境影像组学模型可以在术前有效预测浸润性乳腺癌新辅助化疗后的病理完全缓解,其结合瘤内、最佳瘤周3 mm及临床变量因素构建的Nomogram模型可以更有效地预测新辅助化疗后乳腺癌的病理完全缓解。

来源：2025年第7期

《临床放射学》期刊编辑部

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