基于影像组学构建乳腺癌前哨淋巴结转移预测模型的研究

作者：刘梅婕; 毛宁; 马恒; 史英红; 董建军; 杨平; 张堃; 车凯莉; 段绍峰; 张学喜; 谢海柱^*

来源：中国中西医结合影像学杂志, 2020, 18(03): 227-231.

• 乳腺癌
• 前哨淋巴结
• 动态增强磁共振
• 影像组学
• DCE参数

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。

• 单位
  烟台毓璜顶医院; 青岛大学; 滨州医学院