基于超声影像组学列线图预测T1期乳腺癌同侧腋窝淋巴结转移的价值

作     者：魏伟 冯慧俊 王晔 韦天军 何丽英 张霞 张伟 江峰 WEI Wei;FENG Huijun;WANG Ye;WEI Tianjun;HE Liying;ZHANG Xia;ZHANG Wei;JIANG Feng

作者机构：皖南医学院第一附属医院(弋矶山医院)超声医学科安徽芜湖241000 皖南医学院第一附属医院(弋矶山医院)病理科安徽芜湖241000 

出 版 物：《中国医学影像学杂志》 (Chinese Journal of Medical Imaging)

年 卷 期：2024年第32卷第8期

页      面：796-802,808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] 08[工学] 1010[医学-医学技术（可授医学、理学学位）] 100214[医学-肿瘤学] 10[医学] 

主　　题：乳腺肿瘤 超声检查 淋巴转移 影像组学 列线图表 预测 

摘      要：目的建立并验证基于超声影像组学的诺模图预测T1期乳腺癌同侧腋窝淋巴结转移的价值。资料与方法回顾性收集2012年1月—2021年6月皖南医学院第一附属医院(弋矶山医院)经病理证实的T1期乳腺癌443例,按7∶3随机分为训练组310例和验证组133例。使用ITK-SNAP勾画肿瘤边缘感兴趣区,利用Pyradiomics软件提取特征,筛选特征后构建影像组学模型及标签得分Rad-score。分别建立临床模型、影像组学模型及联合诊断模型,并构建联合模型的预测诺模图,采用受试者工作特征曲线评价各模型的预测价值。结果多因素分Logistic回归析显示,腋窝超声检查阳性、高回声晕及病灶内部血供丰富是预测腋窝淋巴结转移的独立危险因素,构建临床诊断模型。通过特征筛选构建影像组学模型。基于临床、影像组学特征构建联合诊断模型,训练组联合模型的曲线下面积为0.822,大于临床模型及影像组学模型的0.765、0.723(P=0.0021、0.0018);验证组中联合模型的曲线下面积大于影像组学模型(0.846比0.686,P=0.0018),与临床模型(0.783)差异无统计学意义(P=0.1113)。结论基于超声影像组学构建的联合诊断模型,能够有效预测T1期乳腺癌同侧腋窝淋巴结转移,具有很高的临床预测效能。