基线ADC图全容积ROI影像组学模型预测肿块样乳腺癌新辅助化疗后获得病理完全缓解的价值

Whole volume ROI radiomics analysis of mass-like breast cancer based on pretreatment ADC images for the prediction of pathological complete response to neoadjuvant chemotherapy

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摘要目的:基于基线期ADC图全容积ROI特征提取构建影像组学预测模型,探讨其对肿块样乳腺癌新辅助化疗(NAC)疗效的预测价值.方法:将2016年1月-2017年12月在本院经粗针穿刺活检病理证实为浸润性乳腺癌的94例女性患者纳入研究,并按照7:3的比例随机分为训练组(66例)和验证组(28例).所有患者在NAC后采用Miller-Payne(M-P)病理分级系统评估疗效,其中获得病理完全缓解(PCR)者14例(14.9％).回顾性分析每例患者NAC前、后的的临床资料及NAC前3.0T MRI检查资料.采用ITK-SNAP软件获得肿瘤的容积ROI,并采用A.K软件提取影像组学特征,序贯采用最大相关最小冗余(mRMR)特征选择方法和最小绝对收缩和选择算子(LASSO)进行降维分析,并构建影像组学模型(Radscore).采用ROC曲线和临床决策曲线综合评价模型的预测效能和临床应用价值.结果:基于ADC图全容积ROI影像组学模型预测乳腺癌PCR,在训练组中的AUC和符合率分别为0.87(95％CI:0.75～0.99)和0.848,在验证组中分别为0.85(95％CI:0.71～1.00)和0.821.决策曲线显示,风险因素的概率阈值为10％～80％时,影像组学模型增加了更多的临床收益.结论:基于基线期ADC图全容积ROI影像组学模型对肿块样乳腺癌NAC后疗效(病理评估)有较好的预测效能.