基于深度学习技术探讨乳腺X线密度与乳腺癌临床及病理的相关性

摘要：

目的:基于深度学习技术探讨乳腺癌患者乳腺X线密度(mammographic density,MD)与临床及病理学指标的相关性,以期为个体化治疗及预后评估提供影像学依据.方法:回顾并分析2019年4—12月于深圳市人民医院经病理学检查证实的205例乳腺癌患者的临床、病理及术前乳腺X线摄影检查资料.根据第5版乳腺影像报告和数据系统(Breast Imaging Reporting and Data System,BI-RADS)中乳腺构成分类的标准,采用深度学习技术辅助放射科医师对MD进行评估,将a型(脂肪型)和b型(散在纤维腺体型)乳腺归为非致密组,c型(不均匀致密型)和d型(极度致密型)乳腺归为致密组,采用χ2检验比较两组间临床(年龄、绝经状态、家族史)及病理学(肿瘤大小、组织学分级、淋巴结状态、神经或脉管侵犯情况、病理学类型及各免疫组织化学指标)资料的差异性.采用Spearman等级相关分析MD与年龄组、孕激素受体(progesterone receptor,PR)表达状态的相关性.结果:205例患者中,非致密组56例,致密组149例.两组间年龄、绝经状态的差异有统计学意义(P<0.001),年龄组小、绝经前女性患者MD高于年龄组大和绝经后,而家族史的差异无统计学意义(P>0.05).两组间PR表达状态差异有统计学意义(P<0.05),致密组PR阳性表达率(77.85％,116/149)高于非致密组(60.71％,34/56),而肿瘤大小、组织学分级、淋巴结状态、是否神经或脉管侵犯、病理学类型、雌激素受体(estrogen receptor,ER)、人表皮生长因子受体2(human epidermal growth factor receptor 2,HER2)及Ki-67表达情况的差异均无统计学意义(P均>0.05);Spearman等级相关分析显示,MD与年龄呈显著负相关(r=-0.481,P<0.001),与PR表达呈正相关(r=0.196,P<0.05).结论:MD与年龄、绝经状态及PR表达有一定的相关性,对乳腺癌预后具有潜在的预测作用.

关键词：乳腺癌、乳腺X线摄影、密度、临床指标、病理学指标

所属期刊栏目：29

分类号：R737.9;R445.4(肿瘤学)

资助基金：广东省医学科学技术研究基金项目;深圳市科技研发资金

在线出版日期：2020-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：250-257