目的探讨基于动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)的瘤内及瘤周影像组学列线图在预测乳腺癌患者腋窝淋巴结(axillary lymph node,ALN)转移中的价值。材料与方法回顾性分析蚌埠医学...目的探讨基于动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)的瘤内及瘤周影像组学列线图在预测乳腺癌患者腋窝淋巴结(axillary lymph node,ALN)转移中的价值。材料与方法回顾性分析蚌埠医学院第一附属医院术前经乳腺DCE-MRI检查且经病理证实的180例乳腺癌患者病例,按照7∶3的比例随机分为训练集(n=126)及测试集(n=54)。首先,选择DCE-MRI第2期病灶最大层面勾画感兴趣区(region of interest,ROI),并且适形外扩6 mm,通过最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归筛选最优影像组学特征,通过支持向量机(support vector machine,SVM)方法获取瘤内、瘤周及瘤内+瘤周影像组学评分(radiomics score,Rad-score),分别构建瘤内模型、瘤周模型、瘤内+瘤周模型,通过单-多因素logistic回归筛选临床高危因素构建临床模型,最终选择效能最高的瘤内+瘤周Rad-score联合临床高危因素构建影像组学列线图模型。采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析各模型的预测效能并计算曲线下面积(area under the curve,AUC),使用校准曲线评估预测模型的临床实用性。结果列线图模型诊断性能最佳,其训练集AUC、敏感度、特异度及准确度分别为0.945、87.5%、93.0%及92.6%;测试集分别为0.942、90.9%、90.6%及90.2%。结论列线图模型在术前对乳腺癌ALN转移的预测中具有重要价值,可以科学、无创地为临床决策提供重要指导。展开更多
原发性乳腺神经内分泌癌(primary neuroendocrine breast carcinoma,NEBC)非常罕见,约占乳腺癌的2%~5%[1]。NEBC的形态学特征与发生于肺或胃肠道的神经内分泌肿瘤相似,肿瘤细胞可表达1种或多种神经内分泌标志物,如神经元特异性烯醇化酶...原发性乳腺神经内分泌癌(primary neuroendocrine breast carcinoma,NEBC)非常罕见,约占乳腺癌的2%~5%[1]。NEBC的形态学特征与发生于肺或胃肠道的神经内分泌肿瘤相似,肿瘤细胞可表达1种或多种神经内分泌标志物,如神经元特异性烯醇化酶、嗜铬粒素-a、突触素(synaptophysin,Syn)或CD56。目前对NEBC的MRI表现报道较少,主要基于平扫或增强图像[2-3],而功能成像如扩散加权成像(DWI)或磁共振波谱(MRS)成像的研究较为欠缺。本研究回顾性分析经术后病理确诊为NEBC的临床及MRI表现,提高对本病的认识。展开更多
文摘目的探讨基于动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)的瘤内及瘤周影像组学列线图在预测乳腺癌患者腋窝淋巴结(axillary lymph node,ALN)转移中的价值。材料与方法回顾性分析蚌埠医学院第一附属医院术前经乳腺DCE-MRI检查且经病理证实的180例乳腺癌患者病例,按照7∶3的比例随机分为训练集(n=126)及测试集(n=54)。首先,选择DCE-MRI第2期病灶最大层面勾画感兴趣区(region of interest,ROI),并且适形外扩6 mm,通过最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归筛选最优影像组学特征,通过支持向量机(support vector machine,SVM)方法获取瘤内、瘤周及瘤内+瘤周影像组学评分(radiomics score,Rad-score),分别构建瘤内模型、瘤周模型、瘤内+瘤周模型,通过单-多因素logistic回归筛选临床高危因素构建临床模型,最终选择效能最高的瘤内+瘤周Rad-score联合临床高危因素构建影像组学列线图模型。采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析各模型的预测效能并计算曲线下面积(area under the curve,AUC),使用校准曲线评估预测模型的临床实用性。结果列线图模型诊断性能最佳,其训练集AUC、敏感度、特异度及准确度分别为0.945、87.5%、93.0%及92.6%;测试集分别为0.942、90.9%、90.6%及90.2%。结论列线图模型在术前对乳腺癌ALN转移的预测中具有重要价值,可以科学、无创地为临床决策提供重要指导。
文摘原发性乳腺神经内分泌癌(primary neuroendocrine breast carcinoma,NEBC)非常罕见,约占乳腺癌的2%~5%[1]。NEBC的形态学特征与发生于肺或胃肠道的神经内分泌肿瘤相似,肿瘤细胞可表达1种或多种神经内分泌标志物,如神经元特异性烯醇化酶、嗜铬粒素-a、突触素(synaptophysin,Syn)或CD56。目前对NEBC的MRI表现报道较少,主要基于平扫或增强图像[2-3],而功能成像如扩散加权成像(DWI)或磁共振波谱(MRS)成像的研究较为欠缺。本研究回顾性分析经术后病理确诊为NEBC的临床及MRI表现,提高对本病的认识。
