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基于瘤内与瘤周乳腺断层合成X线摄影影像组学列线图可有效预测乳腺癌腋窝淋巴结转移

Value of predicting axillary lymph node metastasis of breast cancer based on intra-tumoral and peri-tumoral digital breast tomosynthesis imaging Nomogram

摘要目的 探讨基于乳腺断层合成X线摄影(DBT)的瘤内联合瘤周影像组学特征及临床因素的列线图在乳腺癌腋窝淋巴结(ALN)转移术前预测中的价值.方法 回顾性收集2019年1月~2023年12月于蚌埠医科大学第一附属医院行乳腺DBT检查的210例女性乳腺癌患者资料,以7:3比例随机分为训练集(n=147)与验证集(n=63).选择DBT图像肿块最大层面,医师手动勾画瘤内感兴趣区域,自动外扩3mm获取瘤周感兴趣区域;提取并筛选影像组学特征,利用支持向量机构建瘤内、瘤周、瘤内+瘤周组学模型并计算预测值;选择效能最高的组学模型预测值联合临床特征构建列线图模型.以ROC曲线、校准曲线及决策曲线评估模型预测性能.结果 与单一瘤内、瘤周模型相比,由15个最优组学特征构建的瘤内+瘤周组学模型诊断性能最优.ALN触诊、DBT_ALN及瘤内+瘤周模型预测值为独立危险因素(P<0.05),所构建的列线图模型敏感度、特异度、准确度、曲线下面积在训练集中分别为82.7%、94.7%、86.4%、0.942,在验证集中分别为90.5%、83.3%、87.3%、0.932,实现了最佳预测效能.结论 基于DBT瘤内联合瘤周影像组学特征及临床因素的列线图可于术前有效预测乳腺癌ALN转移,可作为一种无创预测方法指导临床决策.

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作者 陈修婷 [1] 李欣欣 [1] 周大伟 [1] 李杰 [1] 高之振 [2] 学术成果认领
作者单位 蚌埠医科大学第一附属医院放射科,安徽 蚌埠 233004;蚌埠医科大学研究生院,安徽 蚌埠 233030 [1] 蚌埠医科大学第一附属医院放射科,安徽 蚌埠 233004 [2]
栏目名称 临床研究
DOI 10.12122/j.issn.1674-4500.2024.05.03
发布时间 2024-06-25
基金项目
蚌埠医科大学研究生科研创新基金
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