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基于DCE-MRI瘤内及瘤周影像组学联合TIC分型及Ki-67预测乳腺癌患者HER-2表达

Chinese Journal of Magnetic Resonance Imaging(2023)

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Abstract
目的 探讨基于动态对比增强MRI(dynamic contrast enhancement MRI,DCE-MRI)瘤内及瘤周的影像组学模型联合临床、影像学指标预测乳腺癌患者人表皮生长因子受体2(human epidermal growth factor receptor 2,HER-2)表达状态的价值.材料与方法 回顾性收集2018年6月至2022年9月经病理证实为乳腺癌的患者病例资料272例,其中HER-2阳性139例,阴性133例,所有病例均在治疗前进行DCE-MRI检查.采取7:3的比例随机分为训练集和验证集.在训练集中使用皮尔森相关系数、递归特征消除法、逻辑回归对瘤内及瘤周影像组学数据进行降维及模型构建;利用多因素logistic回归筛选临床及影像学资料中的独立危险因素,以此构建临床模型;最终以瘤内、瘤周及临床特征构建联合模型.采用受试者工作特征曲线下面积(area under the curve,AUC)评价模型的效能,应用决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评估模型的临床价值.结果 临床模型、瘤内模型、瘤周模型、瘤内+瘤周模型及联合模型在训练集的AUC分别为0.736、0.784、0.806、0.831、0.854,准确度分别为69.5%、70.5%、75.8%、73.7%、76.8%,敏感度分别为87.6%、53.6%、71.1%、62.9%、72.2%,特异度分别为50.5%、88.2%、80.6%、84.9%、81.7%;在验证集中的AUC分别为0.731、0.724、0.713、0.780、0.799,准确度分别为73.2%、70.7%、68.3%、73.1%、78.0%,敏感度分别为76.2%、61.9%、88.1%、76.2%、78.6%,特异度分别为70.0%、80.0%、47.5%、70.0%、77.5%.经DeLong检验,训练集中联合模型与临床模型、瘤内模型、瘤周模型之间差异有统计学意义(Z=3.660、2.791、2.201,P=0.0003、0.005、0.028),联合模型与瘤内+瘤周模型之间差异无统计学意义(Z=1.583,P=0.114).结果 表明在训练集和验证集中联合模型对预测HER-2的状态优于临床模型、瘤内模型、瘤周模型及瘤内+瘤周模型.DCA显示在训练集中风险阈值在13%~60%时联合模型较临床模型、瘤内模型、瘤周模型及瘤内+瘤周模型具有更高的临床价值.结论 基于DCE-MRI瘤内及瘤周影像组学联合临床、影像学特征构建的联合模型能够较好地预测乳腺癌患者HER-2的表达状态.
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