超声影像组学对BI-RADS 4a类不规则乳腺结节良恶性的鉴别价值

作者：米拉·也尔兰; 张海见; 胡峙珩; 冷晓玲^*

来源：分子影像学杂志, 2023, 46(01): 12-20.

• 超声检查
• 影像组学
• 乳腺肿瘤
• 预测
• 活检

目的 探讨超声影像组学对BI-RADS 4a类不规则乳腺结节良恶性的鉴别价值，并结合影像组学、超声特征及临床独立危险因素特征建立列线图，评估其在减少不必要活检中的价值。方法 回顾性收集常规超声检查筛选出的BI-RADS 4a类不规则乳腺结节905例，随机分为训练队列（n=634）和验证队列（n=271），比例为7∶3。共收集851个影像组学特征，以手术病理结果为金标准，通过Logistic回归模型构建影像组学模型，同时利用单因素逻辑分析及多因素逻辑分析结合影像组学特征、超声特征及临床独立危险因素建立影像组学模型，通过ROC曲线评估影像组学模型及列线图模型对超声BI-RADS 4a类形态不规则乳腺结节的诊断效能。结果 905例不规则乳腺结节中，恶性结节485个，良性结节420个；患者年龄22～83(50.05±11.13)岁，训练队列及验证队列的年龄、Rad-score值、肿块直径等结果差异无统计学意义（P>0.05）；训练队列影像组学模型AUC值为0.927(95%CI:0.900～0.950)，验证队列影像组学模型AUC值为0.946(95%CI:0.908～0.976)，该模型训练队列的敏感度、准确度、特异性、F1值、精确度分别为0.879、0.879、0.877、0.909、0.940，该模型验证队列的敏感度、准确度、特异性、F1值、精确度分别为0.890、0.896、0.909、0.921、0.956；校准曲线显示该模型训练队列和验证队列有较好的校准度；训练队列列线图模型AUC值为0.943(95%CI:0.912～0.960)，验证队列列线图模型AUC值为0.968(95%CI:0.924～0.970)。结论 超声影像组学及列线图模型在提高BI-RADS 4a类形态不规则乳腺结节良恶性的诊断效能有重要价值，对BI-RADS 4a类不规则乳腺结节有更好的预测效能，并且能够减少不必要的活检。

• 单位
  新疆医科大学附属肿瘤医院