目的 探讨基于常规超声的影像组学特征预测乳腺癌腋窝淋巴结转移的应用价值.方法 回顾性收集2020年1月至2020年10月于中山大学肿瘤防治中心就诊经手术病理确诊的265例乳腺癌患者的临床资料和术前超声图像,按超声检查时间顺序,将患者分为训练集(159例)和验证集(106例).应用ImageJ软件手动勾画病灶区域,使用Pyradiomics从每个病灶区域中提取影像组学特征,采用多种方法逐步筛选特征,应用Logistic回归构建预测乳腺癌腋窝淋巴结转移的超声影像组学标签.在训练集和验证集上采用ROC曲线、校准曲线和决策曲线评估超声影像组学标签预测乳腺癌腋窝淋巴结转移的效能.结果 最终筛选出8个关键超声影像组学特征用于构建超声影像组学标签.该标签在训练集和验证集中预测乳腺癌腋窝淋巴结转移的ROC曲线下面积分别为0.805(95％CI:0.734～0.876)、0.793(95％CI:0.706～0.880).在校准曲线中,该标签在训练集和验证集均表现出较好的校准度(P=0.592、0.593),决策曲线分析进一步表明了该标签具有一定的临床实用性.结论 基于超声的影像组学标签在预测乳腺癌腋窝淋巴结转移方面具有一定价值,可为治疗前乳腺癌的准确分期以及治疗方案的合理选择提供参考依据.

超声检查;影像组学;乳腺肿瘤;腋窝淋巴结;预测模型;人工智能

王瑛;陈英格;叶素敏;陈东;刘宇;刘再毅;刘敏

510120 广州医科大学附属第一医院超声科;650118 昆明医科大学第三附属医院(云南省肿瘤医院)超声科;510080广州,广东省人民医院放射科;510060广州,华南肿瘤学国家重点实验室 肿瘤医学省部共建协同创新中心 中山大学肿瘤防治中心(中山大学附属肿瘤医院)超声科

中华医学超声杂志（电子版）

[1]王瑛;陈英格;叶素敏;陈东;刘宇;刘再毅;刘敏-.超声影像组学标签对乳腺癌腋窝淋巴结转移的预测价值)[J].中华医学超声杂志（电子版）,2022(08):774-778

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