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基于药代动力学动态增强磁共振的影像组学特征对三阴型乳腺癌诊断价值的研究
被引量：
11
1
作者
王春华
罗红兵
+7 位作者
刘圆圆
陈晓煜
青浩渺
王闽
张鑫
许国辉
任静
周鹏
《磁共振成像》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期29-33,共5页
目的探讨基于药代动力学动态增强MRI(dynamic contrast-enhanced MRI,DCE-MRI)的全肿瘤影像组学特征对三阴型乳腺癌的诊断价值。材料与方法回顾性分析85例治疗前行DCE-MRI扫描的乳腺癌患者,Luminal型39例、人表皮生长因子受体2(human ep...
目的探讨基于药代动力学动态增强MRI(dynamic contrast-enhanced MRI,DCE-MRI)的全肿瘤影像组学特征对三阴型乳腺癌的诊断价值。材料与方法回顾性分析85例治疗前行DCE-MRI扫描的乳腺癌患者,Luminal型39例、人表皮生长因子受体2(human epidermal growth factor receptor,HER-2)过表达型16例、三阴(triple negative,TN)型30例。提取全肿瘤药代动力学及增强图像的影像组学特征。采用Spearman相关分析及最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)筛选最优影像组学特征,并构建Logistic模型,对TN型与Luminal型、TN型与HER-2过表达型、TN型与非TN型进行鉴别,并绘制受试者工作特征曲线,计算AUC。利用五折交叉验证法验证预测性能。结果TN型和Luminal型预测模型共筛选出6个重要特征,鉴别准确度和AUC分别为0.783、0.865。TN型和HER-2过表达型预测模型筛选出14个重要特征,鉴别准确度和AUC分别为0.870、0.923。TN型和非TN型预测模型共筛选17个重要特征,鉴别准确度和AUC分别为0.847、0.913。结论基于药代动力学DCE-MRI的全肿瘤影像组学特征有利于鉴别三阴型与其他分子分型的乳腺癌。
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关键词
乳腺肿瘤
三阴
磁共振成像
动态增强
药代动力学
影像组学
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职称材料
题名
基于药代动力学动态增强磁共振的影像组学特征对三阴型乳腺癌诊断价值的研究
被引量：
11
1
作者
王春华
罗红兵
刘圆圆
陈晓煜
青浩渺
王闽
张鑫
许国辉
任静
周鹏
机构
四川省肿瘤医院·
研究
所影像科
ge药业精准医学研究院
出处
《磁共振成像》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期29-33,共5页
基金
国家重点研发计划(编号:2017YFC0109405)
四川省科技计划项目(编号:2019YJ0585)。
文摘
目的探讨基于药代动力学动态增强MRI(dynamic contrast-enhanced MRI,DCE-MRI)的全肿瘤影像组学特征对三阴型乳腺癌的诊断价值。材料与方法回顾性分析85例治疗前行DCE-MRI扫描的乳腺癌患者,Luminal型39例、人表皮生长因子受体2(human epidermal growth factor receptor,HER-2)过表达型16例、三阴(triple negative,TN)型30例。提取全肿瘤药代动力学及增强图像的影像组学特征。采用Spearman相关分析及最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)筛选最优影像组学特征,并构建Logistic模型,对TN型与Luminal型、TN型与HER-2过表达型、TN型与非TN型进行鉴别,并绘制受试者工作特征曲线,计算AUC。利用五折交叉验证法验证预测性能。结果TN型和Luminal型预测模型共筛选出6个重要特征,鉴别准确度和AUC分别为0.783、0.865。TN型和HER-2过表达型预测模型筛选出14个重要特征,鉴别准确度和AUC分别为0.870、0.923。TN型和非TN型预测模型共筛选17个重要特征,鉴别准确度和AUC分别为0.847、0.913。结论基于药代动力学DCE-MRI的全肿瘤影像组学特征有利于鉴别三阴型与其他分子分型的乳腺癌。
关键词
乳腺肿瘤
三阴
磁共振成像
动态增强
药代动力学
影像组学
Keywords
breast tumor
triple negative
magnetic resonance imaging
dynamic enhancement
pharmacokinetics
radiomics
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于药代动力学动态增强磁共振的影像组学特征对三阴型乳腺癌诊断价值的研究
王春华
罗红兵
刘圆圆
陈晓煜
青浩渺
王闽
张鑫
许国辉
任静
周鹏
《磁共振成像》
CAS
CSCD
北大核心
2021
11
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