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基于钼靶影像组学列线图预测乳腺癌脉管浸润状态
1
作者 王小雷 哈传传 +6 位作者 谢玉海 韩剑剑 马培旗 马文俊 徐东亮 张宁宁 曹雪花 《放射学实践》 北大核心 2025年第5期579-585,共7页
目的:探讨基于多中心钼靶影像组学列线图预测乳腺癌患者脉管浸润状态的临床应用价值。方法:回顾性分析2017年2月-2021年12月皖南医学院弋矶山医院(机构1)、2018年1月-2021年6月阜阳市人民医院(机构2)及2016年11月-2022年3月太和县人民医... 目的:探讨基于多中心钼靶影像组学列线图预测乳腺癌患者脉管浸润状态的临床应用价值。方法:回顾性分析2017年2月-2021年12月皖南医学院弋矶山医院(机构1)、2018年1月-2021年6月阜阳市人民医院(机构2)及2016年11月-2022年3月太和县人民医院(机构3)经病理证实的264例浸润性乳腺癌患者的钼靶图像,按照7:3的比例将3家机构乳腺癌患者随机拆分为训练组198例和验证组66例。使用深睿医疗多模态科研平台对患者钼靶图像进行图像勾画和影像组学特征提取,经组间相关系数(ICC)、特征剔除、特征相关性分析(C=0.7)、最小绝对收缩和选择算法进行特征筛选及降维,然后通过逻辑回归分类器构建影像组学模型,将临床-影像指标和影像组学评分通过单-多因素Logistic回归分析筛选独立预测因素并参与构建影像组学列线图。采用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线和决策曲线分析(DCA)评价模型效能、校准度及临床实用性。结果:最终筛选出8个影像组学特征与乳腺癌脉管浸润密切相关。在训练组和验证组中,影像组学列线图模型对乳腺癌脉管浸润的预测效能均优于影像组学模型(训练组分别为0.853和0.781,验证组分别为0.858和0.776)。校准曲线显示列线图模型的预测概率与实际观测结果的一致性较好,DCA曲线显示列线图模型的净收益高于影像组学模型。结论:基于钼靶影像组学列线图对乳腺癌脉管浸润的预测效能较高,对患者后续诊疗及预后具有重要的临床应用价值。 展开更多
关键词 乳腺癌 脉管浸润 钼靶 影像组学 列线图
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基于数字化乳腺X线影像组学预测浸润性乳腺癌腋窝淋巴结转移的多中心研究 被引量：5
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作者 谢玉海 马培旗 +6 位作者 王小雷 韩剑剑 马文俊 曹雪花 张宁宁 杨杨 胡东 《放射学实践》 CSCD 北大核心 2024年第1期31-36,共6页
目的:探讨基于多中心数字化乳腺X线影像组学预测浸润性乳腺癌腋窝淋巴结转移的临床应用价值。方法:回顾性搜集728例经病理证实的浸润性乳腺癌患者,按照7:3的比例将皖南医学院第一附属医院弋矶山医院413例浸润性乳腺癌患者随机拆分为训练... 目的:探讨基于多中心数字化乳腺X线影像组学预测浸润性乳腺癌腋窝淋巴结转移的临床应用价值。方法:回顾性搜集728例经病理证实的浸润性乳腺癌患者,按照7:3的比例将皖南医学院第一附属医院弋矶山医院413例浸润性乳腺癌患者随机拆分为训练组289例(淋巴结转移阴性197例,淋巴结转移阳性92例)和验证组124例(淋巴结转移阴性85例,淋巴结转移阳性39例),将阜阳市人民医院和太和县人民医院浸润性乳腺癌患者共计315例(淋巴结转移阴性221例,淋巴结转移阳性94例)作为外部测试组。对比分析双乳内外斜位(MLO)和头尾位(CC)图像,选取病变面积较大的数字化乳腺X线图像使用深睿医疗多模态科研平台进行图像分割及影像组学特征提取,采用特征间线性相关性分析与最小绝对收缩和选择算法(LASSO)对组学特征进行降维并使用支持向量机(SVM)分类器构建影像组学预测模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线和决策曲线分析(DCA)评价模型性能。结果:最终筛选出8个影像组学特征构建预测模型用于预测浸润性乳腺癌腋窝淋巴结转移,该模型的预测效能在训练组、验证组和外部测试组分别为0.807、0.790和0.753,敏感度、特异度分别为84.8%和61.4%、79.5%和69.4%、44.7%和92.8%。决策曲线证实了该模型的临床实用性。结论:基于数字化乳腺X线影像组学对浸润性乳腺癌腋窝淋巴结转移的预测具有较高效能,对患者制定个性化的治疗方案和预后评估有着重要的临床应用价值。 展开更多
关键词 乳腺癌 数字乳腺X线摄影 腋窝淋巴结转移 影像组学
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基于数字化乳腺X线影像组学列线图预测三阴性乳腺癌的多中心研究 被引量：2
3
作者 谢玉海 马培旗 +5 位作者 韩剑剑 王小雷 胡东 马文俊 魏天贤 杨杨 《中国医学影像学杂志》 CSCD 北大核心 2024年第11期1140-1146,共7页
目的 探讨基于多中心数字化乳腺X线影像组学列线图预测三阴性乳腺癌(TNBC)的临床价值。资料与方法 回顾性分析2016年11月—2022年3月经病理证实的462例乳腺癌患者的数字化乳腺X线图像,其中243例来自皖南医学院弋矶山医院(机构1)、106例... 目的 探讨基于多中心数字化乳腺X线影像组学列线图预测三阴性乳腺癌(TNBC)的临床价值。资料与方法 回顾性分析2016年11月—2022年3月经病理证实的462例乳腺癌患者的数字化乳腺X线图像,其中243例来自皖南医学院弋矶山医院(机构1)、106例来自阜阳市人民医院(机构2)、113例来自太和县人民医院(机构3)。根据免疫组化结果,按照7∶3将机构1和机构2的乳腺癌患者随机分为训练组244例(TNBC 41例,非TNBC 203例)和验证组105例(TNBC 18例,非TNBC 87例),将机构3的113例乳腺癌患者(TNBC 24例,非TNBC 89例)作为外部验证组。对比分析双乳内外斜位和头尾位图像,选取病变面积较大的数字化乳腺X线图像进行图像分割和影像组学特征提取,经特征筛选后利用逻辑回归构建影像组学模型。由临床病理指标和影像组学评分构建列线图。采用受试者工作特征曲线和决策曲线分析评价模型性能,并比较模型间的预测效能。结果 最终筛选4个与TNBC密切相关的影像组学特征构建影像组学模型,该模型在训练组、验证组、外部测试组预测TNBC的曲线下面积、敏感度和特异度分别为0.868、90.24%和72.91%、0.827、72.22%和75.86%、0.837、70.83%和78.65%。影像组学评分联合组织学分级构建的联合模型在训练组、验证组、外部测试组预测TNBC的曲线下面积、敏感度和特异度分别为0.903、80.49%和86.70%、0.890、77.78%和88.51%、0.870、62.50%和85.39%。联合模型对TNBC的预测效能优于单一影像组学模型,训练组和验证组差异有统计学意义(Z=2.061、2.064,P<0.05)、在外部测试组间差异无统计学意义(Z=1.223,P=0.221)。3组决策曲线分析显示列线图预测三阴性乳腺癌的净收益高于影像组学模型。结论 影像组学模型对TNBC的预测具有较高的诊断效能,结合影像组学评分及组织学分级构建的列线图模型可进一步提高预测效能。 展开更多
关键词 乳腺肿瘤 乳房X线摄影术 影像组学 列线图 病理学 外科 预测
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