简介：摘要目的探讨基于早期动态增强MRI（DCE-MRI）瘤内及瘤周的影像组学模型鉴别乳腺影像报告和数据系统（BI-RADS）4类肿瘤良性与恶性的价值。方法回顾性分析蚌埠医学院第一附属医院2016年1月至2020年12月经乳腺MR检查诊断为BI-RADS 4类且有明确病理诊断结果的191例乳腺肿瘤患者，其中良性77例，恶性114例，年龄23~68（46±10）岁。选取DCE-MRI第二期图像上病灶最大层面勾画感兴趣区，并自动适形外扩5 mm，提取瘤内及瘤周影像组学特征。将纳入病例按8∶2的比例随机分为训练集和测试集，通过统计和机器学习方法降维，保留纳入模型的最优特征，采用logistic回归作为分类器，分别建立瘤内、瘤周、瘤内联合瘤周影像组学模型；通过单因素和多因素logistic回归，筛选出能够预测乳腺肿瘤良性与恶性的独立危险因素作为临床、影像特征，建立临床、影像模型；最终瘤内及瘤周影像组学特征联合临床、影像特征建立三者联合模型。采用受试者操作特征曲线（ROC）分析各模型的预测效能并计算曲线下面积（AUC），AUC的比较采用DeLong检验。通过10折交叉验证检验三者联合诊断模型的稳定性，并对三者联合诊断模型绘制列线图和校准曲线将模型可视化。结果训练集中，三者联合诊断模型鉴别乳腺BI-RADS 4类肿瘤良性与恶性的AUC明显高于瘤内影像组学模型（Z=3.38，P<0.001）、瘤周影像组学模型（Z=4.01，P<0.001）、瘤内联合瘤周影像组学模型（Z=3.11，P=0.002）、临床及影像特征模型的AUC（Z=3.24，P=0.001）；三者联合诊断模型的AUC、灵敏度、特异度、准确度、F1分数分别为0.932、91.2%、86.9%、87.0%、0.89。测试集中，三者联合诊断模型也具有最高的AUC值（0.875），诊断灵敏度、特异度、准确度、F1分数分别为95.7%、62.5%、76.9%、0.82。通过10折交叉验证得到的AUC为0.90（0.85~0.92）。校准曲线中三者联合诊断模型的预测曲线与理想曲线一致性较好。结论基于早期DCE-MRI瘤内及瘤周影像组学特征联合临床、影像特征建立的三者联合诊断模型在鉴别乳腺BI-RADS 4类肿瘤良性与恶性中具有较好的性能和稳定性，能够无创地为临床决策提供指导。

简介：摘要目的探讨基于MRI、钼靶影像特征联合临床病理因素构建的列线图在预测肿块型乳腺浸润性导管癌前哨淋巴结(sentinel lymph node，SLN)转移中的价值。材料与方法回顾性分析经病理证实为浸润性导管癌患者的临床病理及影像资料312例，按3∶1随机分成训练组(234例)与验证组(78例)，两组间比较采用χ2检验或Fisher精确检验。在训练组中，SLN阴性组158例，阳性组76例，对两组患者的临床病理因素、MRI、钼靶影像特征进行分析。通过多因素Logistic回归分析筛选出独立预测因子，构建预测SLN转移的列线图模型。使用受试者操作特征(receiver operating characteristic，ROC)曲线、校准曲线、Hosmer-Lemeshow检验拟合优度对模型进行评价。结果临床病理因素、MRI、钼靶影像特征在训练组及验证组间差异无统计学意义(P＞0.05)。在训练组中，肿瘤最大径、临床T分期、淋巴结触诊、孕激素受体、人类表皮生长因子受体2、脉管浸润、MRI [肿块形状、乳腺影像报告和数据系统(Breast Imaging Reporting and Data System，BI-RADS)分类、腋窝淋巴结状态]、钼靶(BI-RADS分类、腋窝淋巴结状态)这11个变量在SLN阴性组和阳性组间差异有统计学意义(P＜0.05)。通过多因素Logistic回归分析得到，肿瘤最大径、淋巴结触诊、MRI (腋窝淋巴结状态)、钼靶(腋窝淋巴结状态)以及脉管浸润为预测SLN转移的独立危险因素。基于这5个变量构建模型，训练组及验证组ROC曲线下面积分别为0.908和0.897；Hosmer-Lemeshow检验拟合优度P值分别为0.883和0.579 (P＞0.05)。结论基于MRI及钼靶的术前影像学特征联合临床病理因素构建的列线图模型能较好地预测肿块型浸润性导管癌患者SLN转移情况。