文摘目的:基于瘤内及瘤周多参数磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)影像组学构建术前预测浸润性乳腺癌N2-3期腋窝淋巴结(axillary lymph node,ALN)的列线图并验证模型效能。方法:回顾性分析2018年1月—2019年12月接受规范治疗前乳腺MRI检查的320例(训练集224例,验证集96例)浸润性乳腺癌患者资料。根据病理报告中腋窝转移淋巴结数量将患者分为N0-1期组(转移<4枚)和N2-3期组(转移≥4枚)。从5个MRI序列的瘤内、瘤周及瘤内+瘤周3个感兴趣区(region of interest,ROI)中分别提取并筛选与ALN分期相关的影像组学特征,通过随机森林(random forest,RF)分类器构建3个影像组学模型(瘤内模型、瘤周模型及瘤内+瘤周模型),计算各自的影像组学评分。采用单因素、多因素Logistic回归分析筛选临床独立预测因子,构建临床模型。整合最优影像组学模型和临床模型中的特征构建联合模型,并可视化为列线图。通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线、校准曲线和决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评估并比较各模型的预测效能和临床实用价值。结果:在单纯影像组学模型中瘤内+瘤周模型的表现最优,训练集和验证集中的曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.911和0.858。整合了瘤内+瘤周组学特征和临床特征(瘤周水肿和病灶强化形态)的列线图在所有模型中具有最佳的N2-3期ALN预测效能,训练集和验证集的AUC分别为0.923和0.892。校准曲线显示列线图的预测值与实际观测值一致性良好。DCA显示列线图临床效用较高。结论:联合多区域多参数MRI影像组学特征和临床特征构建的列线图对浸润癌乳腺癌N2-3期腋窝淋巴结的个性化预测有较高价值。
