目的:探讨基于钼靶(MG)双体位联合MRI双序列的多模态影像组学列线图模型在术前预测三阴性乳腺癌(TNBC)的价值。方法:分析经病理证实的147例乳腺癌病人临床病理及MG、MRI影像资料,按照7∶3比例随机分为训练集(n=102)与测试集(n=45)。在...目的:探讨基于钼靶(MG)双体位联合MRI双序列的多模态影像组学列线图模型在术前预测三阴性乳腺癌(TNBC)的价值。方法:分析经病理证实的147例乳腺癌病人临床病理及MG、MRI影像资料,按照7∶3比例随机分为训练集(n=102)与测试集(n=45)。在所有病人MG的头尾位(CC)、内外斜位(MLO)及MRI的T2WI、DCE-MRI序列上勾画感兴趣区(ROI)。经最小最大值归一化、Select K Best、LASSO选出与TNBC有较高相关性的最优特征,采用逻辑回归(LR)及支持向量机(SVM)建立基于MG和MRI的多模态影像组学模型,并获取影像组学分数(Rad-score)。通过单及多因素logistic回归得出临床、MG、MRI影像特征独立危险因素构建临床模型。最终将Rad-score联合筛选出的临床-影像危险因素构建多模态影像组学列线图模型。利用受试者工作特征曲线下面积(AUC)评估模型的预测效能,使用校准曲线、决策曲线评估模型的稳定性和临床实用性。结果:多模态影像组学列线图模型预测TNBC的效能最佳,训练集AUC、敏感度、特异度、准确度分别为0.957、90.9%、97.5%、94.1%,测试集分别为0.923、88.9%、91.7%、86.7%。结论:基于MG双体位和MRI双序列的多模态影像组学列线图模型可以在术前较好地、无创预测TNBC。展开更多
文摘目的:探讨基于钼靶(MG)双体位联合MRI双序列的多模态影像组学列线图模型在术前预测三阴性乳腺癌(TNBC)的价值。方法:分析经病理证实的147例乳腺癌病人临床病理及MG、MRI影像资料,按照7∶3比例随机分为训练集(n=102)与测试集(n=45)。在所有病人MG的头尾位(CC)、内外斜位(MLO)及MRI的T2WI、DCE-MRI序列上勾画感兴趣区(ROI)。经最小最大值归一化、Select K Best、LASSO选出与TNBC有较高相关性的最优特征,采用逻辑回归(LR)及支持向量机(SVM)建立基于MG和MRI的多模态影像组学模型,并获取影像组学分数(Rad-score)。通过单及多因素logistic回归得出临床、MG、MRI影像特征独立危险因素构建临床模型。最终将Rad-score联合筛选出的临床-影像危险因素构建多模态影像组学列线图模型。利用受试者工作特征曲线下面积(AUC)评估模型的预测效能,使用校准曲线、决策曲线评估模型的稳定性和临床实用性。结果:多模态影像组学列线图模型预测TNBC的效能最佳,训练集AUC、敏感度、特异度、准确度分别为0.957、90.9%、97.5%、94.1%,测试集分别为0.923、88.9%、91.7%、86.7%。结论:基于MG双体位和MRI双序列的多模态影像组学列线图模型可以在术前较好地、无创预测TNBC。
