【摘 要】
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目的 本研究旨在建立和验证基于MRI的影像组学列线图来预测乳腺癌较小体积的腋窝淋巴结(axillary lymph node,ALN)转移.材料与方法 回顾性分析2018年1月至2021年4月238例经病理证实的乳腺癌患者,基于动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)及T2脂肪抑制序列提取ALN纹理特征,采用分层抽样的方式按照7:3比例分为训练组(n=168)和测试组(n=70),线性回归和LASSO
【机 构】
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安阳市肿瘤医院影像科,安阳 455000
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目的 本研究旨在建立和验证基于MRI的影像组学列线图来预测乳腺癌较小体积的腋窝淋巴结(axillary lymph node,ALN)转移.材料与方法 回顾性分析2018年1月至2021年4月238例经病理证实的乳腺癌患者,基于动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)及T2脂肪抑制序列提取ALN纹理特征,采用分层抽样的方式按照7:3比例分为训练组(n=168)和测试组(n=70),线性回归和LASSO回归用于特征筛选.结合影像组学和MRI影像学特征中的独立因素建立多因素Logistic回归模型,以列线图形式表现.采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线来评价模型的性能.使用Hosmer-Lemeshow检验并绘制校准曲线来评价模型的拟合优度.采用决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评价模型的临床应用价值.结果 单因素和多因素分析显示,影像组学标签评分(radiomics score,Rad-score)、短长轴比及ADC值为鉴别淋巴结转移的独立影响因素;Rad-score是最为重要的影响因素(0R=1.413,P<0.001),训练组和测试组ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.867、0.887;列线图由MRI影像学和影像组学特征组成,该模型显示出良好的校准和区分能力,AUC在训练集中为0.972(95％CI:0.950～0.994),在测试集中为0.938(95％CI:0.882～0.993).决策曲线分析表明具有临床使用价值.结论 基于MRI影像组学列线图可用于乳腺癌ALN转移的术前预测.
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