基于超声影像组学构建联合模型预测乳腺癌新辅助化疗疗效

作     者：杜瑶 冯晓丹 吴萌 刘灿 崔广和 刘菲菲 Du Yao;Feng Xiaodan;Wu Meng;Liu Can;Cui Guanghe;Liu Feifei

作者机构：滨州医学院附属医院超声医学科 滨州医学院烟台附属医院两腺外科 

出 版 物：《中国超声医学杂志》 (Chinese Journal of Ultrasound in Medicine)

年 卷 期：2023年第39卷第12期

页      面：1353-1356页

核心收录：

学科分类：0831[工学-生物医学工程（可授工学、理学、医学学位）] 1002[医学-临床医学] 08[工学] 100214[医学-肿瘤学] 10[医学] 

基　　金：山东省自然科学基金项目(No.ZR2023QH231) 

主　　题：影像组学 超声 乳腺癌 新辅助化疗 病理完全缓解 

摘      要：目的 探讨基于治疗前超声影像组学特征与免疫组化指标构建的诊断模型对乳腺癌新辅助化疗(NAC)疗效的预测价值。方法 回顾性收集接受NAC的乳腺癌患者247例，将其分为训练集和验证集，依据术后病理分为病理完全缓解组和非病理完全缓解组。基于超声图像提取并筛选影像组学特征，分析免疫组化指标等临床资料，采用极端梯度提升算法分别构建3种预测模型：影像组学模型、免疫组化模型、影像组学-免疫组化联合模型。通过受试者工作特征(ROC)曲线和决策曲线分析评估模型的预测效能和临床实用性。结果 6个影像组学特征被纳入影像组学模型，ER、HER-2、Ki-67被纳入免疫组化模型，影像组学模型输出的预测概率与ER、HER-2、Ki-67构建了联合模型。联合模型在训练集和验证集中均获得了最高的预测性能，曲线下面积(AUC)分别为：0.889、0.828,且临床决策曲线显示其临床获益良好。结论 基于治疗前乳腺癌原发灶的影像组学-免疫组化联合模型能较准确预测NAC疗效。