换一批基于术前超声、炎症指标及超声影像组学联合模型预测乳腺癌腋窝淋巴结转移
Combined models based on preoperative ultrasound,inflammatory indicators and ultrasound radiomics for predicting axillary lymph node metastasis of breast cancer
摘要目的 探讨基于术前超声特征、炎症指标及超声影像组学特征构建的模型预测乳腺癌腋窝淋巴结(axillary lymph node,ALN)转移的价值.方法 回顾性分析175 例乳腺癌患者的乳腺超声图像和临床资料,使用3D Slicer软件勾画感兴趣区并提取影像组学特征,运用组间相关系数、皮尔森相关系数和递归特征消除法筛选特征,计算影像组学评分(radiomics score,Radscore),构建影像组学模型.通过单因素、多因素逻辑回归筛选临床危险因素构建临床模型,加入Radscore构建联合预测模型.使用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线、校准曲线及决策曲线分析评估各模型的预测效能和临床价值.结果 18 个影像组学特征被纳入影像组学模型,肿瘤大小、超声ALN状态和血小板/淋巴细胞比值(platelet to lymphocyte ratio,PLR)被纳入临床模型,肿瘤大小、超声ALN状态、PLR与Radscore被纳入联合预测模型.联合预测模型的预测效能最高,在训练集和验证集的曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为 0.935、0.858.结论 基于肿瘤大小、超声ALN状态、炎症指标PLR及超声影像组学构建的联合预测模型能有效预测乳腺癌患者ALN转移.
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关键词
乳腺癌腋窝淋巴结转移超声检查影像组学炎症指标Breast cancerAxillary lymph node metastasisUltrasonographyRadiomicsInflammatory indicators
栏目名称
DOI
10.6040/j.issn.1671-7554.0.2024.0810
发布时间
2025-03-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
河北省医学科学研究课题计划项目（No.20220595）
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