建立多参数模型预测早期三阴性乳腺癌

• 作者: 植彪 余建群 吕赛群
• 来源期刊: 放射学实践
• 关键词: 乳腺癌 风险因素 预测模型 决策树 随机森林 Logistic线性回归
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 乳腺影像学|Original Articles
• 页码范围: 1021-1025
• 页数: 5页
• 分类号: R737.9|R445.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.13609/j.cnki.1000-0313.2021.08.014

摘要

目的:探讨基于乳腺动态增强MRI、超声和临床资料建立的多参数模型对早期(T1-2N1M0)三阴性乳腺癌的预测价值.方法:回顾性将2014年1月-2019年6月同时行乳腺动态增强MRI及乳腺超声检查并经病理诊断为T1-2N1M0期乳腺癌的194例患者纳入研究,根据病理结果分为三阴组和非三阴组.采用秩和检验筛选出组间差异有统计学意义的临床指标及M RI和超声征象作为风险预测因子,利用决策树、随机森林、Logistic线性回归法分别建立风险预测模型,对三种预测模型的诊断效能进行比较.结果:三种方法建立的预测模型预测早期三阴性乳腺癌的符合率分别为0.763、0.932和0.887,敏感度分别为0.720、0.833和0.960,特异度分别为0.794、1.000和0.750,阳性预测值分别为0.720、1.000和0.877,阴性预测值分别为0.794、0.897和0.911.结论:决策树、随机森林和Logistic线性回归三种方法建立的预测模型均可用于早期三阴性乳腺癌的风险预测,随机森林法相对较好.