目的:探讨基于MRI多期增强影像组学联合临床影像特征的预测模型术前预测乳腺癌Ki-67表达状态的价值。方法:本研究为回顾性研究。收集2016年6月至2017年5月就诊于中国医学科学院北京协和医学院肿瘤医院并接受手术治疗的乳腺癌患者213例，均为女性，年龄24~78（51±10）岁。所有患者均在术前2周内接受常规乳腺MR检查。根据术后病理Ki-67表达不同分为高表达组（Ki-67≥20%，153例）和低表达组（Ki-67<20%，60例）。从动态增强扫描第2期（CE-2）和第7期（CE-7）图像提取乳腺癌病变的影像组学特征，将所有病例根据MR检查时间先后顺序以7∶3分为训练集和测试集。首先采用方差分析和Wilcoxon符号秩检验选出具有显著分类性能的特征值，随后采用最小绝对收缩和选择算子法回归模型的方法，筛选出最佳特征值。同时对临床信息及常规影像学特征［包括腺体分型、背景实质强化程度、是否多灶/多中心、病灶位置、病灶形态、病灶长径、病灶短径、T 2WI信号特征、扩散加权成像（DWI）信号特征、表观扩散系数（ADC）值、时间-信号强度曲线（TIC）类型、腋窝是否伴有短径>1.0 cm淋巴结］采用同样的方法进行参数筛选。随后采用支持向量机（SVM）构建Ki-67高低表达状态的预测模型。模型的预测效能采用受试者操作特性（ROC）曲线和曲线下面积进行评价。 结果:由CE-2和CE-7图像分别提取1 029个影像组学特征，经过筛选分别得到9个及7个最佳特征值，并将两组特征值组合共16个特征值构成CE-2+CE-7图像影像组学最佳特征值。临床影像特征筛选得到5个有价值的参数分别为病变位置、病变短径、DWI信号特征、ADC值、是否腋窝淋巴结短径>1.0 cm。由CE-2和CE-7图像影像组学特征所得SVM模型在训练集及测试集中预测Ki-67表达状态的ROC曲线下面积均较高（>0.70）。将CE-2、CE-7、CE-2+CE-7图像影像组学特征分别联合临床影像特征构建模型预测Ki-67表达状态的效能较单独使用CE-2、CE-7、CE-2+CE-7图像影像组学特征所得模型有不同程度提高。其中CE-2+CE-7+临床影像特征模型预测效能最佳，其在训练集中预测Ki-67表达状态的AUC、准确度、灵敏度、特异度分别为0.895、84.6%、87.9%、76.2%；在测试集中分别为0.822、70.3%、76.1%、55.6%。结论:基于MRI多期增强影像组学特征的SVM模型能有效预测Ki-67表达状态，将影像组学特征与临床影像特征联合，能够进一步提高模型预测效能。

乳腺肿瘤;磁共振成像;Ki-67;影像组学;预测模型

车树楠;薛梅;李静;田原;胡杰思;王思聪;赵心明;周纯武

国家癌症中心　国家肿瘤临床医学研究中心　中国医学科学院北京协和医学院肿瘤医院影像诊断科，北京100021;GE医疗精准医疗研究院，北京　100176

中华放射学杂志

[1]车树楠;薛梅;李静;田原;胡杰思;王思聪;赵心明;周纯武-.基于MRI多期增强影像组学联合临床影像特征模型术前预测乳腺癌Ki-67表达状态)[J].中华放射学杂志,2022(09):967-975

2+CE

多期,学联,影像特征,特征模型,术前预测,Ki,回顾性研究,中国医学科学院北京协和医学院,肿瘤医院,乳腺癌患者,内接,术后病理,低表达,动态增强扫描,图像提取,癌病,影像组学特征,检查时间,先后顺序,训练集,测试集,Wilcoxon,符号秩检验,分类性能,最小绝对收缩和选择算子,临床信息,影像学特征,腺体,背景实质强化,多灶,多中心,病灶位置,病灶形态,长径,T ,2WI,信号特征,扩散加权成像,DWI,表观扩散系数,ADC,信号强度,强度曲线,TIC,参数筛选,预测效能,过筛,合共,图像影像,特征筛选,选得,病变位置,变短,腋窝淋巴结,特征构建,构建模型,7+,特征联合,乳腺肿瘤,磁共振成像

0.256897