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基于Kaiser评分的乳腺MRI肿块诊断预测模型的构建与验证
被引量：
2
1
作者
易熙
王月爱
+3 位作者
刘芳
杨宇
陈晓琼
曾禹莉
《磁共振成像》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期96-103,共8页
目的 旨在构建一个基于乳腺动态对比增强MRI(dynamic contrast-enhanced MRI,DCE-MRI)Kaiser评分的乳腺肿块诊断预测模型并进行外部验证,用于诊断预测乳腺MRI中肿块的恶性风险。材料与方法收集2020年5月至2021年3月于湖南省人民医院天...
目的 旨在构建一个基于乳腺动态对比增强MRI(dynamic contrast-enhanced MRI,DCE-MRI)Kaiser评分的乳腺肿块诊断预测模型并进行外部验证,用于诊断预测乳腺MRI中肿块的恶性风险。材料与方法收集2020年5月至2021年3月于湖南省人民医院天心阁院区及2019年9月至2020年12月于湖南省人民医院马王堆院区行术前乳腺DCE-MRI检查并经手术或穿刺病理证实的病灶分别为199个(来自于199名患者)、86个(来自于81名患者,其中5名患者有2个病灶),以天心阁院区数据为训练集,马王堆院区数据为验证集。收集的影像参数包括:乳腺纤维腺体类型、背景实质强化(面积、对称性)、病灶大小、肿块特征(形状、边缘、内部强化特征)、DCE-MRI时间-信号曲线(time-signal intensity curve,TIC)、乳腺水肿情况、最大信号强度投影(maximum intensity projection,MIP)征、附属影像特征(包括:乳头回缩、乳头侵犯、皮肤回缩、皮肤增厚、皮肤侵犯、腋窝淋巴结增大、胸肌侵犯、胸壁侵犯、结构扭曲),并基于Kaiser评分流程图给出Kaiser评分;临床参数包括:年龄、性别、是否伴疼痛、是否可触及肿块、皮肤红肿情况、乳头溢液情况、是否伴橘皮样外观及酒窝征。采用最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)进行预测变量筛选,多因素logistic回归进行预测模型构建,并以列线图的形式呈现。受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线、De Long检验、净重新分类指数(net reclassification index,NRI)及综合判别改善指数(integrated discrimination improvement,IDI)用于比较基于Kaiser评分的乳腺肿块诊断预测模型(以下简称“乳腺肿块诊断模型”)和Kaiser评分的诊断性能;绘制校准曲线以评估乳腺诊断模型的校准度;决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)用于评价二者的临床有效性。结果LASSO回归显示“年龄”“MIP征”及“附属影像特征”是Kaiser评分所用指标之外的有效预测因素;在训练集中,乳腺肿块诊断模型及Kaiser评分的AUC分别为0.944、0.890,差异有统计学意义(P<0.05),在验证集中,乳腺肿块诊断模型及Kaiser评分的AUC分别为0.941、0.874,差异有统计学意义(P<0.05)。De Long检验及NRI、IDI显示乳腺肿块诊断模型较Kaiser评分对乳腺肿块的诊断性能更好,差异有统计学意义(P<0.05),校准曲线显示乳腺肿块诊断模型的校准度良好;DCA表明乳腺肿块诊断模型具有较高的临床应用价值;结论基于Kaiser评分的乳腺肿块诊断模型可被用于乳腺肿块恶性概率的术前预测,并且其对乳腺肿块的诊断性能优于经典Kaiser评分。
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关键词
乳腺癌
乳腺良性病变
乳腺
Kaiser评分
预测模型
列线图
磁共振成像
动态对比增强
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职称材料
题名
基于Kaiser评分的乳腺MRI肿块诊断预测模型的构建与验证
被引量：
2
1
作者
易熙
王月爱
刘芳
杨宇
陈晓琼
曾禹莉
机构
湖南中医药大学第一附属医院超声影像科
湖南
省人民
医院
(
湖南
师范
大学
附属
第一
医院
)放射
科
湖南中医药大学
第一
附属
医院
放射
科
出处
《磁共振成像》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期96-103,共8页
基金
湖南省教育厅科学研究项目(编号:21C0236)
湖南省自然科学基金委员会科卫联合基金资助项目(编号:2022JJ70114)。
文摘
目的 旨在构建一个基于乳腺动态对比增强MRI(dynamic contrast-enhanced MRI,DCE-MRI)Kaiser评分的乳腺肿块诊断预测模型并进行外部验证,用于诊断预测乳腺MRI中肿块的恶性风险。材料与方法收集2020年5月至2021年3月于湖南省人民医院天心阁院区及2019年9月至2020年12月于湖南省人民医院马王堆院区行术前乳腺DCE-MRI检查并经手术或穿刺病理证实的病灶分别为199个(来自于199名患者)、86个(来自于81名患者,其中5名患者有2个病灶),以天心阁院区数据为训练集,马王堆院区数据为验证集。收集的影像参数包括:乳腺纤维腺体类型、背景实质强化(面积、对称性)、病灶大小、肿块特征(形状、边缘、内部强化特征)、DCE-MRI时间-信号曲线(time-signal intensity curve,TIC)、乳腺水肿情况、最大信号强度投影(maximum intensity projection,MIP)征、附属影像特征(包括:乳头回缩、乳头侵犯、皮肤回缩、皮肤增厚、皮肤侵犯、腋窝淋巴结增大、胸肌侵犯、胸壁侵犯、结构扭曲),并基于Kaiser评分流程图给出Kaiser评分;临床参数包括:年龄、性别、是否伴疼痛、是否可触及肿块、皮肤红肿情况、乳头溢液情况、是否伴橘皮样外观及酒窝征。采用最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)进行预测变量筛选,多因素logistic回归进行预测模型构建,并以列线图的形式呈现。受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线、De Long检验、净重新分类指数(net reclassification index,NRI)及综合判别改善指数(integrated discrimination improvement,IDI)用于比较基于Kaiser评分的乳腺肿块诊断预测模型(以下简称“乳腺肿块诊断模型”)和Kaiser评分的诊断性能;绘制校准曲线以评估乳腺诊断模型的校准度;决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)用于评价二者的临床有效性。结果LASSO回归显示“年龄”“MIP征”及“附属影像特征”是Kaiser评分所用指标之外的有效预测因素;在训练集中,乳腺肿块诊断模型及Kaiser评分的AUC分别为0.944、0.890,差异有统计学意义(P<0.05),在验证集中,乳腺肿块诊断模型及Kaiser评分的AUC分别为0.941、0.874,差异有统计学意义(P<0.05)。De Long检验及NRI、IDI显示乳腺肿块诊断模型较Kaiser评分对乳腺肿块的诊断性能更好,差异有统计学意义(P<0.05),校准曲线显示乳腺肿块诊断模型的校准度良好;DCA表明乳腺肿块诊断模型具有较高的临床应用价值;结论基于Kaiser评分的乳腺肿块诊断模型可被用于乳腺肿块恶性概率的术前预测,并且其对乳腺肿块的诊断性能优于经典Kaiser评分。
关键词
乳腺癌
乳腺良性病变
乳腺
Kaiser评分
预测模型
列线图
磁共振成像
动态对比增强
Keywords
breast cancer
benign breast lesions
breast
Kaiser score
prediction model
nomogram
magnetic resonance imaging
dynamic contrast-enhanced
分类号
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
R737.9 [医药卫生—肿瘤]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Kaiser评分的乳腺MRI肿块诊断预测模型的构建与验证
易熙
王月爱
刘芳
杨宇
陈晓琼
曾禹莉
《磁共振成像》
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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