基于乳腺X线摄影影像组学列线图预测BI-RAD S4～5类钙化病灶恶性风险

摘要：

目的 探讨基于乳腺X线摄影(MG)影像组学列线图在预测乳腺影像报告与数据系统(BI-RADS)4～5类钙化恶性风险中的价值.方法 回顾2017年1月至2020年12月浙江省立同德医院和蚌埠医学院第一附属医院经病理检查证实的292例MG表现为乳腺影像报告与数据系统(BI-RADS)4～5类钙化患者的临床及影像资料,其中良性121例,恶性171例.所有患者以7:3比例分成训练集(204例)及验证集(88例),对头尾位(CC)和内外斜位(MLO)图像进行手工分割并提取影像组学特征,并应用最小冗余最大相关(mRMR)及最小绝对值收敛和选择算子(LASSO)回归筛选最有价值的特征.采用logistic回归构建影像组学模型,从临床因素中筛选差异有统计学意义的危险因素并建立临床模型,再联合临床-影像组学特征建立联合模型,基于联合模型勾画列线图.采用ROC曲线评价各模型的效能,应用决策曲线比较各模型的临床应用价值.结果 分别从CC、MLO图像中提取并筛选出4个和6个影像组学特征构建影像组学模型,其验证集中的AUC为0.714,灵敏度为0.792,特异度为0.600,准确度为0.705.年龄和BI-RADS分类是钙化恶性风险预测的独立危险因素,两者构建成临床模型,其验证集AUC为0.833,灵敏度为0.646,特异度为0.850,准确度为0.739.联合模型验证集AUC为0.844,灵敏度为0.708,特异度为0.900,准确度为0.795.校准曲线及决策曲线显示列线图具有良好的一致性及临床预测价值.结论 联合模型对MG BI-RADS 4～5类钙化恶性风险预测效能优于单纯影像组学模型及临床模型,基于联合模型构建的列线图具有较好的临床应用价值.

关键词：乳腺X线摄影、钙化、影像组学、列线图

所属期刊栏目：45

分类号：R737.9;R445.1;J405

资助基金：浙江省医药卫生科技计划项目2021KY611

在线出版日期：2023-03-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：239-244