换一批基于超声和DCE-MRI的双模态影像组学模型预测乳腺癌腋窝淋巴结转移负荷
Dual-Modal Radiomics Model Based on Ultrasound and DCE-MRI for Predicting Axillary Lymph Node Metastasis Burden in Breast Cancer
摘要目的 探讨基于乳腺癌原发灶超声图像和动态对比增强磁共振成像(DCE-MRI)构建的双模态影像组学模型对乳腺癌腋窝淋巴结(ALN)转移负荷的预测价值.方法 回顾性收集滨州医学院附属医院具有完整超声图像和DCE-MRI图像的357例乳腺癌患者,基于超声和MRI图像提取并筛选影像组学特征,采用极端梯度提升(XGBoost)算法构建超声模型、MRI模型及超声+MRI联合模型,分两步预测乳腺癌ALN转移负荷.结果 第一步预测乳腺癌ALN有无转移:超声+MRI模型训练组(249例)和验证组(108例)的受试者工作特征曲线下面积(AUC)分别为0.865、0.871,高于单模态模型;第二步预测ALN转移负荷:超声+MRI模型性能最佳,AUC分别为0.867、0.893.超声+MRI模型在管腔型与非管腔型乳腺癌亚组ALN有无转移方面预测性能同样均优于单模态模型,AUC分别为0.878、0.906;0.879、0.917.结论 基于超声、DCE-MRI图像的双模态影像组学模型能较有效预测乳腺癌ALN转移负荷,有助于及时指导临床确定腋窝管理方案.
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关键词
影像组学超声磁共振成像乳腺癌腋窝淋巴结转移RadiomicsUltrasoundMagnetic resonance imagingBreast cancerAxillary lymph node metas-tasis
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1002-0101.2025.10.007
发布时间
2025-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
山东省自然科学基金（No.ZR2023QH231）
山东省医药卫生科技重点项目（No.202409021312）
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