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弥散加权成像瘤内及瘤周影像组学预测乳腺癌组织学分级
1
作者 郭亚欣 王贇霞 +5 位作者 尚怡研 魏焕焕 海梦璐 李晓栋 王梅云 谭红娜 《中国介入影像与治疗学》 北大核心 2024年第3期160-165,共6页
目的观察弥散加权成像(DWI)瘤内及瘤周影像组学预测乳腺癌组织学分级的价值。方法回顾性分析700例经病理诊断单发乳腺癌患者术前DWI,按8∶2比例分为训练集(n=560,含381例Ⅰ+Ⅱ级和179例Ⅲ级)和测试集(n=140,含95例Ⅰ+Ⅱ级和45例Ⅲ级)。... 目的观察弥散加权成像(DWI)瘤内及瘤周影像组学预测乳腺癌组织学分级的价值。方法回顾性分析700例经病理诊断单发乳腺癌患者术前DWI,按8∶2比例分为训练集(n=560,含381例Ⅰ+Ⅱ级和179例Ⅲ级)和测试集(n=140,含95例Ⅰ+Ⅱ级和45例Ⅲ级)。手动勾画瘤内ROI(ROI瘤内),将其自动外扩3、5 mm,获得瘤周ROI(ROI+3 mm和ROI+5 mm),以及瘤内-瘤周ROI(ROI瘤内+3 mm、ROI瘤内+5 mm)。提取并筛选最佳影像组学特征,构建影像组学模型(RM)用于预测乳腺癌组织学分级;绘制受试者工作特征曲线,计算曲线下面积(AUC),评估各模型预测效能。以校准曲线评估模型校准度,以决策曲线分析(DCA)评估其临床实用性。结果RM瘤内、RM+3 mm、RM+5 mm、RM瘤内+3 mm及RM瘤内+5 mm在训练集的AUC分别为0.750、0.724、0.749、0.833及0.807,在测试集分别为0.723、0.718、0.736、0.759及0.782。各模型AUC差异在训练集中均有(P均<0.01)而在测试集均无统计学意义(P均>0.05),且校准度均较高。DCA显示阈值为0.02~0.88时RM瘤内+瘤周在训练集、阈值为0.40~0.72时其在测试集的临床净收益更大。结论DWI瘤内及瘤周影像组学均可有效预测乳腺癌组织学分级,瘤内-瘤周影像组学诊断效能更高。 展开更多
关键词 乳腺肿瘤 磁共振成像 组织学分级 影像组学
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基于MRI影像组学方法预测乳腺癌新辅助治疗疗效的现状及进展 被引量：1
2
作者 尚怡研 谭红娜 《磁共振成像》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期181-185,191,共6页
乳腺癌是目前女性最常见的恶性肿瘤之一,新辅助治疗(neoadjuvant therapy,NAT)已广泛用于局部晚期乳腺癌的术前治疗,治疗目的在于降低肿瘤分期、提高保乳率。诸多研究表明通过磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)技术可预测乳腺... 乳腺癌是目前女性最常见的恶性肿瘤之一,新辅助治疗(neoadjuvant therapy,NAT)已广泛用于局部晚期乳腺癌的术前治疗,治疗目的在于降低肿瘤分期、提高保乳率。诸多研究表明通过磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)技术可预测乳腺癌NAT的疗效。近年来,影像组学受到了国内外学者的广泛关注,诸多学者就乳腺MRI影像组学特征在乳腺癌NAT疗效评价方面进行了大量的研究和探索。本文就MRI影像组学方法预测乳腺癌NAT疗效的现状及进展做一综述,以期提高临床医生和影像科医生对MRI影像组学方法在乳腺癌NAT疗效评价中应用的认识。 展开更多
关键词 乳腺癌 新辅助治疗 疗效评估 磁共振成像 影像组学 动态对比增强磁共振成像 扩散加权成像
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DCE-MRI影像组学特征在预测乳腺癌腋窝淋巴结转移中的价值 被引量：1
3
作者 王贇霞 尚怡研 +6 位作者 郭亚欣 海梦璐 高扬 魏焕焕 李晓栋 王梅云 谭红娜 《磁共振成像》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期21-27,共7页
目的探讨动态对比增强MRI(dynamic contrast enhanced MRI,DCE-MRI)影像组学特征在预测乳腺癌腋窝淋巴结(axillary lymph node,ALN)转移中的价值。材料与方法回顾性分析2017年1月至2020年12月间经河南省人民医院手术病理证实为乳腺癌患... 目的探讨动态对比增强MRI(dynamic contrast enhanced MRI,DCE-MRI)影像组学特征在预测乳腺癌腋窝淋巴结(axillary lymph node,ALN)转移中的价值。材料与方法回顾性分析2017年1月至2020年12月间经河南省人民医院手术病理证实为乳腺癌患者的首次术前MRI图像及临床病理资料(包括患者年龄、病灶的位置和大小、SBR分级,ER、PR、HER-2及Ki-67的表达情况,ALN是否转移及脉管癌栓的有无),共入组356例患者,年龄26~82(49.17±10.75)岁,并按8∶2的比例将其随机分为训练集(n=284)和测试集(n=72)。提取DCE-T1WI序列第3期图像的影像组学特征,并通过Mann-Whitney U检验、Z分数归一化、方差阈值、K最佳及最小绝对值收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法筛选与ALN转移强相关的定量影像组学特征;应用多种分类器算法以排列组合方式分别构建影像组学标签,并利用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线得到的曲线下面积(area under the curve,AUC)、敏感度、特异度及准确度评价模型的预测性能,根据模型效能从中确定最佳影像组学预测模型。结果356例乳腺癌患者中ALN转移组117例(32.9%,117/356),无ALN转移组239例(67.1%,239/356);HER-2阳性表达在ALN转移组和无转移组之间的差异有统计学意义(χ^(2)=5.433,P=0.020),其余临床病理指标在两组间的差异均无统计学意义(P>0.05);且临床病理指标在训练集与测试集患者中的差异均无统计学意义(P>0.05)。从初始653个影像组学特征中共筛选得到18个与ALN转移强相关的影像组学特征,包括形态特征、一阶特征及纹理特征各6个。基于绝对值最大归一化和Bagging决策树算法构建的影像组学标签是预测ALN转移的最佳模型,该模型在训练集和测试集的AUC、敏感度、特异度和准确度分别为0.929[95%置信区间(confidence interval,CI):0.897~0.960]、69.9%、96.9%、88.0%和0.803(95%CI:0.701~0.905)、75.0%、75.0%、75.0%。结论基于DCE-MRI影像组学特征构建的预测模型有助于乳腺癌术前ALN评估。 展开更多
关键词 乳腺癌 腋窝淋巴结转移 预测效能 影像组学 磁共振成像
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