目的:探讨乳腺影像报告和数据系统（BI-RADS）分类联合影像组学预测模型鉴别X线摄影不同表现类型乳腺病灶良性与恶性的效能。方法:回顾性分析东南大学附属中大医院2013年5月至2020年8月接受乳腺X线摄影检查并经病理证实的2 055例女性患者。根据BI-RADS分类第5版将病灶分为肿块型及非肿块型，肿块型又分为小肿块（最大径≤2 cm）、大肿块（最大径>2 cm），非肿块型又分为非对称、钙化及结构扭曲。通过手动分割病灶感兴趣区提取影像组学特征并构建影像组学模型。使用受试者操作特征曲线及曲线下面积（AUC）评估BI-RADS分类、影像组学及两者联合鉴别诊断乳腺X线摄影不同表现类型良性与恶性病变的效能，采用DeLong检验比较3种模型的AUC。结果:BI-RADS分类、影像组学模型及BI-RADS分类联合影像组学模型诊断乳腺病灶良性与恶性AUC值分别为0.924±0.006、0.827±0.009及0.947±0.005；与BI-RADS分类、影像组学模型比较，联合模型的诊断的AUC最高，差异具有统计学意义（ Z值分别为9.29、14.94， P<0.001）。联合模型鉴别大肿块、小肿块及非肿块乳腺病灶良性与恶性的AUC（分别为0.958±0.007、0.933±0.013、0.939±0.008）均高于BI-RADS分类（AUC分别为0.937±0.010、0.896±0.020、0.916±0.011， Z值分别为5.32、3.90、5.08， P<0.001）、影像组学模型（AUC分别为0.872±0.012、0.851±0.021、0.758±0.016， Z值分别为7.86、4.53、12.13， P<0.001）。联合模型诊断非对称乳腺病灶良性与恶性的AUC（0.897±0.017）高于BI-RADS分类（AUC为0.866±0.020， Z=4.27， P<0.001）、影像组学模型（AUC为0.633±0.029， Z=7.44， P<0.001）；而联合模型诊断诊断钙化和结构扭曲乳腺病灶良性与恶性的AUC（分别为0.971±0.010、0.811±0.057）仅高于影像组学模型（AUC分别为0.827±0.021、0.586±0.075， Z值分别为7.40、3.15， P<0.001），与BI-RADS分类差异无统计学意义（AUC分别为0.959±0.012、0.800±0.061， Z分别为1.87、0.39， P>0.05）。 结论:BI-RADS分类结合影像组学模型预测X线摄影不同表现类型乳腺病灶良性与恶性的效能较高，具有重要的临床应用价值。

乳腺肿瘤;影像组学;乳房X线摄影术;诊断，鉴别

赵晓慧;刘万花;彭程宇;叶媛媛;王瑞;高飞;张番栋

东南大学附属中大医院放射科，南京　210009;深睿医疗人工智能研究院，北京　100080

中华放射学杂志

[1]赵晓慧;刘万花;彭程宇;叶媛媛;王瑞;高飞;张番栋-.乳腺影像报告和数据系统分类联合影像组学模型鉴别不同X线表型乳腺病灶良性与恶性的价值)[J].中华放射学杂志,2022(06):643-649

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