基于DCE-MRI影像组学列线图预测非特殊型浸润性乳腺癌HER-2表达

Nomogram for Predicting HER-2 Expression in Invasive Breast Carcinoma of No Specific Type Based on Radiomics of DCE-MRI

二维码有效期 120s

摘要目的基于瘤内与瘤周的动态对比增强MRI(DCE-MRI)影像组学联合临床特征的列线图预测非特殊型浸润性乳腺癌人表皮生长因子受体2(HER-2)表达的价值.资料与方法回顾性收集川北医学院附属医院2021年 4 月—2023年6 月非特殊型浸润性乳腺癌患者 136 例,按 7∶3 随机分为训练集 95 例和验证集 41 例.手动分割DCE-MRI二期图像上乳腺肿瘤的感兴趣区(ROI),自动向外扩形5 mm并经调整后得到瘤周ROI,分别于瘤内ROI、瘤周ROI提取和筛选特征,建立瘤内、瘤周、瘤内联合瘤周的影像组学模型并计算影像组学评分;使用多因素 Logistic 回归分析筛选独立危险因素,构建临床模型;以影像组学标签评分和独立危险因素构建列线图模型.使用受试者工作特征曲线下面积评估各模型的预测性能.结果瘤内、瘤周、瘤内联合瘤周模型、临床模型、列线图模型在训练集中的曲线下面积分别为0.822、0.751、0.869、0.578、0.870;验证集中的曲线下面积分别为 0.755、0.790、0.817、0.626、0.821,列线图模型的预测效能最高.结论基于瘤内与瘤周的DCE-MRI影像组学联合临床特征列线图能有效预测非特殊型浸润性乳腺癌患者HER-2表达,为该肿瘤分型和临床治疗决策提供参考.