自动乳腺全容积扫描影像组学联合临床和超声特征列线图鉴别良、恶性乳腺导管内病变

作     者：刘梦涵 周汇明 肖际东 LIU Menghan;ZHOU Huiming;XIAO Jidong

作者机构：中南大学湘雅三医院超声科湖南长沙410013 湖南省妇幼保健院超声科湖南长沙410029 

出 版 物：《中国医学影像技术》 (Chinese Journal of Medical Imaging Technology)

年 卷 期：2024年第40卷第3期

页      面：366-371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）] 100207[医学-影像医学与核医学] 1002[医学-临床医学] 100210[医学-外科学(含：普外、骨外、泌尿外、胸心外、神外、整形、烧伤、野战外)] 08[工学] 1010[医学-医学技术（可授医学、理学学位）] 10[医学] 

基　　金：湖南省自然科学基金(2019JJ40459) 

主　　题：乳腺肿瘤 超声检查 乳腺影像报告和数据系统 影像组学 

摘      要：目的 观察自动乳腺全容积扫描(ABVS)影像组学联合临床及超声特征列线图鉴别良、恶性乳腺导管内病变的价值。方法 回顾性分析144例经病理证实乳腺导管内病变女性患者的临床及超声资料;按照2∶1比例将其随机分为训练集(n=96)及验证集(n=48)。基于ABVS图像提取并筛选最优影像组学特征,构建影像组学模型,计算影像组学评分(Radscore);将临床、超声特征及Radscore纳入单因素和多因素logistic回归分析,筛选鉴别良、恶性乳腺导管内病变的独立影响因素,构建临床-超声模型,并联合影像组学模型构建列线图模型;以受试者工作特征(ROC)曲线评估各模型鉴别良、恶性乳腺导管内病变的效能。结果 患者年龄[OR(95%CI)=1.104(1.045,1.180),P=0.001]、病变边缘[OR(95%CI)=0.273(0.075,0.917),P=0.039]、微小钙化灶[OR(95%CI)=9.759(2.240,60.730),P=0.006]及Radscore[OR(95%CI)=3.818(1.435,11.994),P=0.012]均为良、恶性乳腺导管内病变的独立影响因素。影像组学模型、临床-超声模型及列线图模型鉴别良、恶性乳腺导管内病变的曲线下面积(AUC)在训练集分别为0.766、0.866及0.901,在验证集分别为0.770、0.765及0.854。结论 ABVS影像组学联合临床及超声特征列线图鉴别良、恶性乳腺导管内病变效能良好。