摘要目的 探讨基于MRI影像组学预测非特殊型浸润性乳腺癌Luminal型和非Luminal型的临床价值.材料与方法 回顾性分析本院2021年4月至2022年12月经病理证实为非特殊型浸润性乳腺癌的患者149例,均在治疗前两周进行了MRI平扫和增强扫描.收集全部入组患者的临床及病理资料,根据雌激素受体(estrogen receptor,ER)和孕激素受体(progesterone receptor,PR)的表达情况将患者分为Luminal型(n=90)和非Luminal型(n=59).以7∶3的比例随机将其分为训练组(n=104)和测试组(n=45).将提取的数据进行降维并筛选影像组学最优特征,基于随机森林法建立三个预测模型,分别是扩散加权成像(diffusion weighted imaging,DWI)序列模型、动态对比增强(dynamic contrast-enhanced,DCE)-MRI序列模型以及DWI和DCE序列联合模型.采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under the curve,AUC)评价模型的预测性能.不同模型的预测效能采用DeLong检验进行比较.结果 Luminal型和非Luminal型组间、训练组和测试组组间患者的临床病理特征(年龄、ER状态、PR状态、绝经状态、淋巴结转移情况)差异均无统计学意义(P>0.05).DWI模型、DCE模型和联合模型在训练组中的AUC分别为0.859、0.839、0.903,在测试组中的AUC分别为0.722、0.798、0.821.DeLong检验显示训练组的DCE模型和联合模型预测效能差异有统计学意义(P=0.03),除此之外三个模型两两比较预测效能差异均无统计学意义(P>0.05).结论 基于MRI影像组学构建的模型可以较好地预测非特殊型浸润性乳腺癌Luminal型和非Luminal型,并能为非特殊型浸润性乳腺癌临床治疗方案的决策提供帮助.