基于T2W-MRI影像组学标签术前预测浸润性乳腺癌组织学分级

• 作者: 刘再毅 梁翠珊 梁长虹 程梓轩 黄晓媚 黄裕存
• 来源期刊: 中南大学学报（医学版）
• 关键词: 浸润性乳腺癌 组织学分级 磁共振T2加权像 影像组学标签
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 影像组学专题
• 页码范围: 285-289
• 页数: 5页
• 字数: 3879字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11817/j.issn.1672-7347.2019.03.009

摘要

目的:构建并验证基于磁共振T2加权像(T2 weighted MRI,T2W-MRI)压脂序列图像术前预测浸润性乳腺癌组织学分级(Ⅰ/Ⅱ级、Ⅲ级)的影像组学标签.方法:回顾性收集2011年6月至2017年2月在广东省人民医院行MRI检查并经病理诊断证实的浸润性乳腺癌患者202例,并进一步将其分为训练组152例(Ⅰ/Ⅱ级91例,Ⅲ级61例)和验证组50例(Ⅰ/Ⅱ级30例,Ⅲ级20例).通过导出T2加权成像(T2 weighted imaging,T2WI)压脂序列中肿瘤最大层面图像并手动勾画肿瘤感兴趣区、提取影像组学特征后,应用最小绝对收缩和选择算子(the least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)-logistic回归模型筛选特征并构建影像组学标签.使用Mann-Whitney U检验分析影像组学标签与浸润性乳腺癌组织学分级之间的关系;应用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线并计算曲线下面积(area undercurve,AUC)、敏感度、特异度及准确度以评价影像组学标签术前预测浸润性乳腺癌组织学分级的效能;并在验证组中验证其效能.结果:在训练组中提取并筛选出8个特征用于构建影像组学标签,其在术前预测浸润性乳腺癌组织学分级的效能在训练组中AUC值为0.802(95％ CI:0.729～0.875),敏感度、特异度和准确度分别为78.7％,70.3％和73.7％;在验证组中,AUC值为0.812(95％ CI:0.686～0.938),敏感度、特异度及准确度分别为80.0％,73.3％和76.0％.结论:基于T2W-MRI压脂序列图像的影像组学标签可术前预测浸润性乳腺癌组织学分级,有望协助临床决策.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁长虹	南方医科大学第二临床医学院	170	1450	19.0	27.0
5	黄裕存	南方医科大学第二临床医学院	1	0	0.0	0.0
9	程梓轩	华南理工大学医学院	2	1	1.0	1.0
13	黄晓媚	南方医科大学第二临床医学院	1	0	0.0	0.0
17	梁翠珊	南方医科大学第二临床医学院	1	0	0.0	0.0
18	刘再毅	南方医科大学第二临床医学院	1	0	0.0	0.0