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MRI纹理特征分析预测浸润性乳腺癌脉管浸润
被引量：
11
1
作者
刘壮盛
李昌林
+6 位作者
衣利磊
李智
陈业航
李荣岗
罗学毛
龙晚生
冯宝
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2020年第11期1637-1642,共6页
目的评估MRI纹理特征预测浸润性乳腺癌(IBC)脉管浸润(LVI)的价值。方法将204例接受MR检查并经术后病理证实IBC患者分为训练组80例(LVI阳性亚组30例、阴性亚组50例)、内部验证组66例(LVI阳性亚组21例、阴性亚组45例)和外部验证组58例(LV...
目的评估MRI纹理特征预测浸润性乳腺癌(IBC)脉管浸润(LVI)的价值。方法将204例接受MR检查并经术后病理证实IBC患者分为训练组80例(LVI阳性亚组30例、阴性亚组50例)、内部验证组66例(LVI阳性亚组21例、阴性亚组45例)和外部验证组58例(LVI阳性亚组20例、阴性亚组38例)。自临床及常规MRI征象中筛选LVI独立危险因素,构建主观MRI征象模型。对MRI所示病灶进行分割、纹理特征提取和筛选,构建纹理特征模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线评价2种模型的诊断效能。结果瘤周水肿类型(OR=3.82)和MRI腋窝淋巴结状态(OR=7.63)是LVI的独立危险因素。自4300个纹理特征中筛选出GLRLM_LRHGE_1_0.67_Equal_32、GLRLM_GLV_1_0.67_Equal_32和GLRLM_GLV_1_0.67_Equal_64共3个有效特征构建纹理模型。内、外部验证组中,纹理特征模型诊断LVI的准确率分别为86.36%和79.31%、敏感度为66.67%和60.00%、特异度为95.56%和89.47%、AUC为0.86和0.84,诊断效能均高于主观MRI征象模型(P均=0.04)。结论根据MRI纹理特征可在术前有效预测IBC LVI状态。
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关键词
乳腺肿瘤
肿瘤转移
磁共振成像
纹理分析
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职称材料
题名
MRI纹理特征分析预测浸润性乳腺癌脉管浸润
被引量：
11
1
作者
刘壮盛
李昌林
衣利磊
李智
陈业航
李荣岗
罗学毛
龙晚生
冯宝
机构
中山大学附属江门医院放射科
桂林
电子
科技大学
电子
工程与
自动化
学院
桂林航天工业学院电子信息与自动化系
佛山市中医院放射科
中山大学附属江门医院病理科
出处
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2020年第11期1637-1642,共6页
基金
国家自然科学基金(81960324)
广东省医学科研基金(A2020622)
江门市中心医院科研杰青项目(J201904)。
文摘
目的评估MRI纹理特征预测浸润性乳腺癌(IBC)脉管浸润(LVI)的价值。方法将204例接受MR检查并经术后病理证实IBC患者分为训练组80例(LVI阳性亚组30例、阴性亚组50例)、内部验证组66例(LVI阳性亚组21例、阴性亚组45例)和外部验证组58例(LVI阳性亚组20例、阴性亚组38例)。自临床及常规MRI征象中筛选LVI独立危险因素,构建主观MRI征象模型。对MRI所示病灶进行分割、纹理特征提取和筛选,构建纹理特征模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线评价2种模型的诊断效能。结果瘤周水肿类型(OR=3.82)和MRI腋窝淋巴结状态(OR=7.63)是LVI的独立危险因素。自4300个纹理特征中筛选出GLRLM_LRHGE_1_0.67_Equal_32、GLRLM_GLV_1_0.67_Equal_32和GLRLM_GLV_1_0.67_Equal_64共3个有效特征构建纹理模型。内、外部验证组中,纹理特征模型诊断LVI的准确率分别为86.36%和79.31%、敏感度为66.67%和60.00%、特异度为95.56%和89.47%、AUC为0.86和0.84,诊断效能均高于主观MRI征象模型(P均=0.04)。结论根据MRI纹理特征可在术前有效预测IBC LVI状态。
关键词
乳腺肿瘤
肿瘤转移
磁共振成像
纹理分析
Keywords
breast neoplasms
neoplasm metastasis
magnetic resonance imaging
texture analysis
分类号
R737.9 [医药卫生—肿瘤]
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
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作者
出处
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1
MRI纹理特征分析预测浸润性乳腺癌脉管浸润
刘壮盛
李昌林
衣利磊
李智
陈业航
李荣岗
罗学毛
龙晚生
冯宝
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2020
11
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