文章摘要
张文, 何兰, 范志豪, 黄晓媚, 杨晓君, 梁长虹, 刘再毅.基于术前分期CT的影像组学标签预测三阴性乳腺癌[J].放射学实践,2019,(09):947-951
基于术前分期CT的影像组学标签预测三阴性乳腺癌
  
DOI：10.13609/j.cnki.1000-0313.2019.09.003
中文关键词: 乳腺肿瘤  三阴性乳腺癌  影像组学  体层摄影术,X线计算机  分子分型  预测
基金项目:国家重点研发计划（2017YFC1309100）；广东省省级科技计划项目（2017B020227012）
作者单位
张文, 何兰, 范志豪, 黄晓媚, 杨晓君, 梁长虹, 刘再毅 510515广州，南方医科大学第二临床医学院（张文、刘再毅）；510080广州，广东省人民医院放射科 广东省医学科学院（张文、何兰、范志豪、黄晓媚、杨晓君、梁长虹、刘再毅） 
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中文摘要:
      【摘要】目的：探讨基于术前分期CT的影像组学标签在预测三阴性乳腺癌分子分型中的附加价值。方法：回顾性收集2016年1月至2018年5月经手术病理证实且均为临床术前评估分期需行常规胸部CT增强扫描的481例肿块型乳腺浸润性癌患者，按照样本量1∶2随机抽样选取三阴性乳腺癌与非三阴性乳腺癌共计150例患者（90例作为训练组，60例作为验证组）。所有患者均经免疫组织化学检测，获得乳腺癌分子分型。对所有患者基于病灶三维图像提取影像组学特征，并采用Lasso logistic回归模型进行特征降维及筛选，以建立影像组学标签。采用ROC曲线评价影像组学标签对三阴性乳腺癌的鉴别诊断效能。结果：由5个关键影像组学特征构成的影像组学标签与乳腺癌三阴性分子分型相关（P<0.0001）。建立的影像组学标签对于鉴别三阴性乳腺癌具有较好的预测效能，其在训练组和验证组的ROC曲线下面积（AUC）分别为0.766（95% CI：0.743~0.789）和0.758（95% CI：0.718~0.798）。结论：基于术前分期CT建立的影像组学标签有助于三阴性与非三阴性乳腺癌的鉴别，这是术前常规胸部增强CT扫描在辅助临床分期之外的附加价值，可为临床治疗决策提供参考。
      
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