临床放射学杂志

作者：武静, 马彦云, 黄静, 李彪

单位：030000 太原,山西医科大学医学影像学院武 静、黄 静、李 彪; 030000 太原,山西医科大学医学第一医院影像科武 静、马彦云

关键词：数字乳腺断层摄影,三阴性乳腺癌,影像组学,支持向量机

基金：本研究系2022年山西省高等学校教学改革创新项目(编号:J20220416);山西省重点研发计划项目(编号:201803D31100)

<b>目的 </b> 探索基于数字乳腺断层摄影(DBT)图像的影像组学特征对术前预测三阴性乳腺癌(TNBC)的价值。<b>方法 </b>回顾分析乳腺癌患者的DBT图像及临床资料,按纳入排除标准共纳入198例患者,按照病理结果分为非三阴性乳腺癌(NTNBC)146例和TNBC 52例。利用3D Slicer软件勾画感兴趣区(ROI),Python提取影像组学特征,并用t检验及最小绝对收缩和选择算子(LASSO)算法筛选特征,对临床及影像特征采用单因素分析进行筛选。通过支持向量机(SVM)分类器构建模型,利用曲线下面积(AUC)等指标评估模型预测效能,并用Delong检验对各个模型的AUC进行比较。<b>结果 </b>最终选择初潮年龄、肿块伴钙化及乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)分级(P＜0.05)建立临床及影像模型,选取4个重要的影像组学特征建立影像组学模型,并将两组特征相结合构建联合模型。上述模型在训练集中的AUC分别为0.818、0.886和0.896,在测试集中的AUC为0.785、0.866和0.870。<b>结论 </b>基于DBT图像的影像组学特征术前可有效预测TNBC,为临床诊断TNBC提供新方法。

来源：2024年第8期

《临床放射学》期刊编辑部

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