基于灰阶超声的影像组学预测乳腺肿瘤良恶性的价值

作者：肖榕; 周玮珺; 王玲^*

来源：中国超声医学杂志, 2020, 36(07): 610-613.

• 影像组学
• 灰阶超声
• 乳腺肿瘤
• 诊断

目的探讨基于灰阶超声的影像组学预测乳腺肿瘤良恶性的价值。方法回顾性分析经病理证实的362例患者乳腺肿瘤灰阶超声图像并提取影像特征。采用最小冗余最大相关性特征选择法(mRMR)及最小绝对收缩和选择算子(LASSO)筛选最优特征构建影像组学模型。绘制受试者工作特性曲线(ROC)分析模型预测性能,并比较模型与不同年资超声医师的诊断能力。结果最终精选出15个影像特征构建影像组学模型,训练队列及验证队列模型ROC曲线下面积、准确度、灵敏度、特异度分别为0.84、0.760%、0.839%、0.713%;0.84、0.714%、0.821%、0.652%。模型预测性能与年资10～12年医师相当(P>0.05),显著低于年资25～30年医师(P<0.001),但显著高于年资4～5年医师(P<0.001)。结论基于灰阶超声的影像组学能有效鉴别乳腺肿瘤良恶性。

• 单位
  安徽医科大学第一附属医院