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作者

陈旭 宋歌声 李爱银

作者单位

山东第一医科大学第一附属医院，山东省千佛山医院放射科 威海市中医院放射科 山东大学临床医学院

刊名

临床放射学杂志

年份

2022

卷号

第41卷

期号

第1期

页码

54-58

ISSN

1001-9324

关键词

乳腺影像报告和数据系统 乳腺肿瘤 影像组学 乳腺X线摄影

分类号

R737.9

摘要

目的探讨多模态X线影像组学模型在鉴别乳腺BI-RADS 4类肿块型病变良恶性方面的价值。方法回顾性分析山东省千佛山医院2017年8月至2020年4月,经全屏数字化乳腺X线摄影和数字乳腺断层合成摄影检查诊断为BI-RADS 4类乳腺病变并经病理证实的120例女性患者,年龄20～86岁,平均岁。患者均行乳腺FFDM及DBT头尾位和内外斜位扫描。分别在FFDM及DBT图像的CC位和MLO位上对病变进行感兴趣区勾画,其中DBT图像勾画病灶最清晰的五幅图像。利用组学软件进行分析,每个序列提取2818个特征值,并依次采用ANOVA和LASSO进行特征降维。以患者的病理结果为金标准,计算人工亚型分类的阳性预测值,并通过采用受试者工作特征曲线评价不同亚型分类的诊断效能。分别构建FFDM、DBT、FFDM+DBT三种分类预测模型,利用K最近邻模型进行机器学习,验证三种预测模型的诊断效能并采用ROC曲线成对对比进行三种预测模型之间的对比分析。使用SPSS 23.0进行统计分析。P<0.05为差异有统计学意义。结果 BI-RADS 4A、4B、4C亚型阳性预测值分别为17.1%,63.3%,91.8%...更多

目的探讨多模态X线影像组学模型在鉴别乳腺BI-RADS 4类肿块型病变良恶性方面的价值。方法回顾性分析山东省千佛山医院2017年8月至2020年4月,经全屏数字化乳腺X线摄影和数字乳腺断层合成摄影检查诊断为BI-RADS 4类乳腺病变并经病理证实的120例女性患者,年龄20～86岁,平均岁。患者均行乳腺FFDM及DBT头尾位和内外斜位扫描。分别在FFDM及DBT图像的CC位和MLO位上对病变进行感兴趣区勾画,其中DBT图像勾画病灶最清晰的五幅图像。利用组学软件进行分析,每个序列提取2818个特征值,并依次采用ANOVA和LASSO进行特征降维。以患者的病理结果为金标准,计算人工亚型分类的阳性预测值,并通过采用受试者工作特征曲线评价不同亚型分类的诊断效能。分别构建FFDM、DBT、FFDM+DBT三种分类预测模型,利用K最近邻模型进行机器学习,验证三种预测模型的诊断效能并采用ROC曲线成对对比进行三种预测模型之间的对比分析。使用SPSS 23.0进行统计分析。P<0.05为差异有统计学意义。结果 BI-RADS 4A、4B、4C亚型阳性预测值分别为17.1%,63.3%,91.8%,整体预测曲线下面积值为0.87,诊断敏感度、特异度分别为83%和86%。在FFDM、DBT、FFDM+DBT三种预测模型中,DBT组AUC值及特异度高于FFDM组,FFDM+DBT组AUC值及特异度均高于DBT组和FFDM组,三种预测模型敏感度相同,均为80%。三种预测模型两两比较后,仅FFDM+DBT组和FFDM组差异具有统计学意义,余两组之间不具有统计学差异。结论 FFDM结合DBT多模态X线影像组学模型有助于乳腺BI-RADS 4类肿块型疾病良恶性的鉴别,且其诊断效能高于临床亚型分类诊断方法。收起

学科

【教育部学科】医学

文献类型

期刊

浏览量

24