【摘 要】
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目的:评估并比较基于不同机器学习算法所建立的乳腺癌超声影像组学预测模型的诊断性能。方法:连续性收集了2017年1月至2019年4月有明确病理结果的乳腺肿块病例828例,记录病灶最大径线切面图像并存储为DICOM格式。以2018年8月31日为节点,设置2017年1月至2018年8月的病例为训练集（n=526）用于建立模型,2018年9月至2019年4月的病例作为外部验证集（n=302）用于测试模型性
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目的:评估并比较基于不同机器学习算法所建立的乳腺癌超声影像组学预测模型的诊断性能。方法:连续性收集了2017年1月至2019年4月有明确病理结果的乳腺肿块病例828例,记录病灶最大径线切面图像并存储为DICOM格式。以2018年8月31日为节点,设置2017年1月至2018年8月的病例为训练集（n=526）用于建立模型,2018年9月至2019年4月的病例作为外部验证集（n=302）用于测试模型性能。由一名超声医师（从事乳腺超声4年）使用3D-Slicer软件对目标病灶的轮廓进行描记,通过Pyradiomics软件从目标病变提取超声影像组学特征,2周后,随机选择60例病灶由该医师和另一名超声医师（从事乳腺超声3年）再次进行描记,用于评估观察者内部和观察者间可重复性。对提取的乳腺肿块超声图像的影像组学特征使用LASSO回归进行特征筛选,运用k最近邻（K-nearest neighbor,k NN）、逻辑回归（Logistics regression,LR）、朴素贝叶斯（Naive bayes,NB）、随机森林（Random forest,RF）和支持向量机（Support vector machine,SVM）五种机器学习算法分别建立预测模型,重复10次内部k折交叉验证,计算比较各模型的敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值,并实施外部验证,绘制ROC曲线,比较ROC曲线下面积（AUC）以评价模型区分度,绘制校准曲线评价校准度。结果:1.研究共纳入了828名女性的828例乳腺肿块,病理诊断为良性359例（43.4%）,恶性469例（56.6%）。训练集和验证集病例中的年龄分布、肿块最长径及恶性肿块占比差异均无统计学意义（P>0.05）;2.从提取的107个特征中筛选出19个有效特征建立了五种机器学习算法模型;3.特征描记时的观察者间与观察者内部组内相关系数（Intraclass correlation coefficient,ICC）范围为0.754～0.926;4.在内部验证中,五种模型之间各项指标总的差异均有统计学意义（P<0.05）,性能指标相对较高的是LR和SVM,较低的是k NN或NB;5.在外部验证中,LR、SVM、RF、k NN和NB的AUC依次为0.890、0.832、0.821、0.746和0.703,其中LR和SVM曲线差异有统计学意义（P<0.05）;6.校准曲线显示LR和SVM的校准度较好,其它相对较低。结论:以影像组学量化特征为基础,运用不同机器学习算法所建立的的乳腺癌超声预测模型,表现出较高的诊断性能但也存在差异,其中LR模型表现较佳;选择合适的机器学习算法有利于进一步提高最终模型的诊断性能,提供更加准确的量化预测结果。
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