基于支持向量机的全乳纹理分析预测乳腺癌新辅助化疗疗效的价值

摘要：

目的 探讨基于支持向量机的全乳纹理分析预测局部进展晚期乳腺癌新辅助化疗疗效(NAC)的应用价值.方法 纳入2013年9月-2019年9月北京大学深圳医院收治的乳腺癌患者152例,均行3次动态增强磁共振检查(治疗前标记为E1、NAC 2个周期后标记为E2、NAC 4个周期后标记为E3),完成8个周期标准NAC后接受根治性乳房切除.根据病理Miller-Payne评级分为组织学显著反应组(MHR)与组织学非显著反应组(NMHR).从动态增强磁共振图像中提取基于灰度直方的均值、方差、一致性、偏度、峰度以及灰度共生矩阵的能量、熵、惯性矩、相关性、逆差距的患侧全乳纹理特征,在R project构建径向基函数内核的支持向量机模型预测乳腺癌NAC疗效,其中训练病例114例,测试病例38例,分析模型预测准确度及受试者工作特征曲线、曲线下面积.结果 152例病例中MHR组54例,NMHR组98例.两组不同年龄、月经状态、家族史、肿瘤分期、分子分型及化疗方案比较,差异无统计学意义(>0.05);NMHR组逆差距(E1、E2)、灰度一致性(E2、E3)及比值(E3/E1)、灰度偏度比值(E2/E1、E3/E1)和峰度比值(E3/E1)高于MHR组,而惯性矩(E2)低于MHR组,差异有统计学意义(<0.05);逆差距(E1、E2)、惯性矩(E2)、灰度一致性(E2、E3)及比值(E3/E1)、灰度偏度比值(E2/E1、E3/E1)和峰度比值(E3/E1)单独预测NAC疗效的AUC值介于0.5797～0.6419,诊断效能较低.E1+E2、E1+E3、E1+E2+E3三种组合模型中,E1+E2+E3组合的预测效能最高,在训练组准确度为77.20％,曲线下面积为0.90,在测试组准确度为71.10％,曲线下面积为0.76.结论 基于支持向量机的全乳纹理可以预测乳腺癌新辅助化疗疗效.

关键词：乳腺癌、新辅助化疗、纹理特征、支持向量机

所属期刊栏目：35

分类号：R737.9(肿瘤学)

资助基金：北京大学深圳医院科研项目LCYJ2017006

在线出版日期：2022-11-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：60-64