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摘要
目的 应用影像组学技术观察常规超声(US)、超声造影(CEUS)及二者联合检查中乳腺良恶性肿物的影像组学特点，分析其应用价值。方法 选择手术病理结果完整的158例乳腺肿物患者，有效乳腺病灶共165个，其中良性组病灶45个，恶性组病灶120个。对患者同时行常规超声及超声造影检查，于有效图像上找到敏感目标区，对该区域手动勾画。利用最大相关最小冗余算法(maximum relevance minimum redundancy, mRMR)提取和筛选有效影像组学特点，利用Logistic回归分析建立常规超声、超声造影及二者联合的影像组学多因素回归模型，对患者乳腺肿物的良恶性进行诊断。针对模型性能通过五折交叉验证法进行检验诊断。结果 分析乳腺肿物US及CEUS图像特点后发现，与乳腺肿物良恶性鉴别关联性最强的影像组学特点是经滤波变换后影像中的纹理特点。在构建的US、CEUS及US联合CEUS影像组学多因素Logistic回归模型中，均对乳腺肿物良恶性鉴别具有较好的诊断效能，联合模型诊断效能优于单组模型，US模型优于CEUS;联合模型诊断正确率最高，其曲线下面积(area under curve, AUC)均值为0.949,准确率、特异度、敏感性、阳性预测值及阴性预测值分别为0.842、0.807、0.868、0.917及0.722。结论 US和CEUS影像组学在乳腺肿瘤良恶性鉴别诊断中具有一定诊断价值，可辅助超声医生发现隐藏在图像中的影像组学特点，更好地判断肿瘤的良恶性。US联合CEUS影像组学模型较单组模型在乳腺肿物良恶性鉴别中更具诊断效能，诊断准确率更高。
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