【摘 要】
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目的:探讨基于MRI动态增强扫描(DCE-MRI)的影像组学在预测乳腺癌前哨淋巴结(SLN)转移中的价值.方法:回顾性收集经病理证实并行DCE-MRI检查的浸润性乳腺癌164例(训练组124例,
【机 构】
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滨州医学院临床医学院医学影像学系,山东 烟台 264000青岛大学附属烟台毓璜顶医院影像科,山东 烟台 264000;青岛大学附属烟台毓璜顶医院影像科,山东 烟台,264000;GE Healthca
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目的:探讨基于MRI动态增强扫描(DCE-MRI)的影像组学在预测乳腺癌前哨淋巴结(SLN)转移中的价值.方法:回顾性收集经病理证实并行DCE-MRI检查的浸润性乳腺癌164例(训练组124例,验证组40例).在DCE-MRI图像上提取影像组学特征,并计算DCE参数,采用Lasso-Logistic回归模型对影像组学特征进行筛选.分别建立单纯影像组学模型、单纯DCE参数模型及联合模型.采用ROC的AUC评价不同模型的鉴别预测效能,并对模型的ROC曲线行DeLong检验;在验证队列中评估其预测效能.结果:共提取396个影像组学特征,经筛选得到28个特征,联合DCE参数分别建模.对于术前预测SLN转移的效能,在训练组中单纯影像组学模型AUC的95%CI为0.81(0.72,0.89),单纯DCE 参数模型AUC 的95%CI为0.77(0.68,0.86),联合预测模型AUC的95%CI为0.80(0.72,0.89);在验证组中单纯影像组学模型AUC的95%CI为0.74(0.59,0.89),单纯DCE参数模型AUC的95%CI为0.74(0.59,0.90),联合预测模型AUC的95%CI为0.76(0.61,0.91),Delong检验显示差异无统计学意义(P>0.05),联合模型的效能可能稍高.结论:基于DCE-MRI图像提取影像组学特征及DCE参数建立预测模型,作为一种无创性预测乳腺癌SLN转移的工具,有良好的应用前景.
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