临床放射学杂志

作者：谢汉民, 黄煌, 杨朝湘, 张若仙, 黄育斌

单位：511400 广州,广东省妇幼保健院放射科

关键词：磁共振成像,深度学习,脉管浸润,预测,浸润性导管癌

<b>目的</b> 探讨基于动态对比增强磁共振成像(DCE-MRI)深度迁移学习(DTL)特征、传统影像组学特征以及临床特征构建的联合模型预测乳腺浸润性导管癌脉管浸润(LVI)状态的应用价值。<b>方法</b> 回顾性分析经病理证实的185例乳腺浸润性导管癌患者,按照脉管内有无癌栓分为LVI(+)(82例)和LVI(-)(103例)。按照 8∶2 随机划分为训练集[148例,其中62例LVI(+)、86例 LVI(-)]和验证集[37例,其中20例 LVI(+)、17例 LVI(-)]。采用多因素Logistic回归分析乳腺浸润性导管癌LVI的独立危险因素。使用ITK-SHAP 3.8.0软件对DCE-MRI第三期增强图像进行肿瘤感兴趣区(ROI)勾画,采用Pyradiomics和Python分别提取DCE-MRI影像中病灶的影像组学特征和DTL特征,用于构建 DTL特征数据集、影像组学特征数据集和DTL特征与影像组学特征融合数据集,分别以统计检验、Pearson分析、最小冗余最大相关性(mRMR)和最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归对各特征数据集进行特征筛选降维,以其构建传统影像组学模型、DTL模型以及二者融合模型(DLR模型),并筛选出最佳影像组学模型,基于最佳影像组学模型评分与临床独立危险因素构建联合模型,并计算曲线下面积(AUC)、准确率、敏感度、特异度值指标评估各模型效能,绘制校准曲线评估模型拟合度,以决策曲线分析评估模型的应用价值。<b>结果</b> 经单因素及多因素Logistic回归分析,年龄(OR=0.971,95%CI:0.955~0.988,P=0.005)及前哨淋巴结转移(OR=6.363,95%CI:3.209~12.616,P=0.000)为乳腺癌LVI的独立危险因素。DLR模型为最佳影像组学模型,联合模型效能均高于其他特征模型,在训练集中AUC为0.990,验证集中AUC为0.824。联合模型的拟合度更高,临床获益度更大。<b>结论</b> 基于DCE-MRI图像的DTL特征、影像组学特征以及临床特征构建的联合模型能较好地预测乳腺浸润性导管癌LVI状态。

来源：2025年第5期

《临床放射学》期刊编辑部

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