10.13929/j.issn.1003-3289.2024.01.011
基于乳腺二维超声及自动乳腺容积扫描构建影像组学及列线图模型预测乳腺癌分子分型
目的 观察基于乳腺二维超声及自动乳腺容积扫描(ABVS)构建的影像组学及列线图模型预测乳腺癌分子分型的价值.方法 回顾性分析326例经病理证实的女性单发乳腺癌患者资料,以8∶2比例将其分为训练集(n=260)及验证集(n=66),根据免疫组织化学结果划分Luminal与非Luminal亚组;基于乳腺二维超声及ABVS图像提取影像组学特征构建相应模型及联合模型.采用单因素及多因素logistic回归分析筛选乳腺癌分子分型的独立预测因素,联合影像组学评分构建列线图模型.绘制受试者工作特征(ROC)曲线,评估各模型预测乳腺癌分子分型的效能.结果 肿瘤最大径(OR=1.029)及有无汇聚征(OR=0.408)均为乳腺癌分子分型的独立预测因素(P均<0.05).二维超声、ABVS、联合影像组学模型及列线图模型预测验证集乳腺癌分子分型的曲线下面积(AUC)分别为0.67、0.75、0.84及0.83,其中,联合影像组学模型与列线图模型AUC差异无统计学意义(P>0.05)并均高于二维超声及ABVS模型(P均<0.05).结论 基于二维超声及ABVS构建的联合影像组学模型及列线图模型均可有效预测乳腺癌分子分型.
乳腺肿瘤、超声检查、影像组学、分子分型
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R737.9;R445(肿瘤学)
湖南省自然科学基金项目;湖南省卫生健康委员会课题
2024-02-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
55-61