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基于多中心数字化乳腺X线摄影影像组学预测乳腺癌人表皮生长因子受体-2过表达
被引量：
9
1
作者
谢玉海
韩剑剑
+6 位作者
马培旗
王小雷
马文俊
张宁宁
曹雪花
魏天贤
陈楠
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2023年第3期365-369,共5页
目的观察基于多中心数字化乳腺X线摄影(DM)影像组学预测乳腺癌人表皮生长因子受体-2(HER-2)过表达的价值。方法回顾性分析来自机构1(n=336)、2(n=142)、3(n=130)共608例经病理证实乳腺癌患者的DM资料。按照7∶3比例将来自机构1、2共478...
目的观察基于多中心数字化乳腺X线摄影(DM)影像组学预测乳腺癌人表皮生长因子受体-2(HER-2)过表达的价值。方法回顾性分析来自机构1(n=336)、2(n=142)、3(n=130)共608例经病理证实乳腺癌患者的DM资料。按照7∶3比例将来自机构1、2共478例分为训练集(334例,其中92例HER-2阳性、242例HER-2阴性)和验证集(144例,40例HER-2阳性、104例HER-2阴性);以来自机构3的130例(33例HER-2阳性及97例HER-2阴性)为外部验证集。于显示病变面积较大的内外斜(MLO)位或头足(CC)位DM图像中勾画病灶ROI,提取及筛选最佳影像组学特征,以支持向量机(SVM)构建影像组学模型,用于预测乳腺癌HER-2过表达;采用受试者工作特征(ROC)曲线评估模型的诊断效能,绘制校准曲线及决策曲线,评价其校准度及临床获益。结果共筛选出3个最佳影像组学特征,以之构建的SVM影像组学模型预测训练集、验证集及外部验证集乳腺癌HER-2过表达的曲线下面积(AUC)分别为0.824、0.775及0.812。校准曲线显示,该模型在训练集、验证集及外部验证集的平均绝对误差分别为0.08、0.05和0.04;决策曲线分析显示,阈值概率为0.2~0.8时,模型的临床实用性较好。结论基于多中心DM影像组学可有效预测乳腺癌HER-2过表达。
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关键词
乳腺肿瘤
乳房X线摄影
人表皮生长因子受体-2
影像组学
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职称材料
题名
基于多中心数字化乳腺X线摄影影像组学预测乳腺癌人表皮生长因子受体-2过表达
被引量：
9
1
作者
谢玉海
韩剑剑
马培旗
王小雷
马文俊
张宁宁
曹雪花
魏天贤
陈楠
机构
太和县人民医院、皖南医学院附属太和医院放射科
皖南医学院
第一
附属
医院
弋矶山
医院
放射科
阜阳市
人民医院
放射科
太和县
人民医院
、皖南医学院
附属
太和
医院
医学
装备科
出处
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2023年第3期365-369,共5页
基金
皖南医学院科研项目(JXYY202139)。
文摘
目的观察基于多中心数字化乳腺X线摄影(DM)影像组学预测乳腺癌人表皮生长因子受体-2(HER-2)过表达的价值。方法回顾性分析来自机构1(n=336)、2(n=142)、3(n=130)共608例经病理证实乳腺癌患者的DM资料。按照7∶3比例将来自机构1、2共478例分为训练集(334例,其中92例HER-2阳性、242例HER-2阴性)和验证集(144例,40例HER-2阳性、104例HER-2阴性);以来自机构3的130例(33例HER-2阳性及97例HER-2阴性)为外部验证集。于显示病变面积较大的内外斜(MLO)位或头足(CC)位DM图像中勾画病灶ROI,提取及筛选最佳影像组学特征,以支持向量机(SVM)构建影像组学模型,用于预测乳腺癌HER-2过表达;采用受试者工作特征(ROC)曲线评估模型的诊断效能,绘制校准曲线及决策曲线,评价其校准度及临床获益。结果共筛选出3个最佳影像组学特征,以之构建的SVM影像组学模型预测训练集、验证集及外部验证集乳腺癌HER-2过表达的曲线下面积(AUC)分别为0.824、0.775及0.812。校准曲线显示,该模型在训练集、验证集及外部验证集的平均绝对误差分别为0.08、0.05和0.04;决策曲线分析显示,阈值概率为0.2~0.8时,模型的临床实用性较好。结论基于多中心DM影像组学可有效预测乳腺癌HER-2过表达。
关键词
乳腺肿瘤
乳房X线摄影
人表皮生长因子受体-2
影像组学
Keywords
breast neoplasms
mammography
human epidermal growth factor receptor-2
radiomics
分类号
R737.9 [医药卫生—肿瘤]
R445 [医药卫生—影像医学与核医学]
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作者
出处
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被引量
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1
基于多中心数字化乳腺X线摄影影像组学预测乳腺癌人表皮生长因子受体-2过表达
谢玉海
韩剑剑
马培旗
王小雷
马文俊
张宁宁
曹雪花
魏天贤
陈楠
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2023
9
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