文章摘要
马明明，崔应谱，刘想，杨洁瑾，张耀峰，李昌欣，张晓东，秦乃姗，王霄英.基于乳腺X线摄影的影像组学对乳腺肿块和钙化良恶性分类的研究[J].放射学实践,2022,(03):325-330
基于乳腺X线摄影的影像组学对乳腺肿块和钙化良恶性分类的研究
  
DOI：10.13609/j.cnki.1000-0313.2022.03.008
中文关键词: 乳腺X线摄影  影像组学  肿块  钙化  二分类
基金项目:
作者单位
马明明，崔应谱，刘想，杨洁瑾，张耀峰，李昌欣，张晓东，秦乃姗，王霄英 100034北京，北京大学第一医院医学影像科（马明明、崔应谱、刘想、杨洁瑾、张晓东、秦乃姗、王霄英）；100011北京，北京赛迈特锐医学科技有限公司（张耀峰、李昌欣） 
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      【摘要】目的：探讨基于乳腺X线摄影的影像组学在乳腺肿块和钙化良恶性鉴别中的应用价值，并将结果与有经验的放射科医生相对比。方法：回顾性收集本院PACS系统中2014年5月1日-2020年3月1日诊断性乳腺X线图像，根据纳入和排除标准筛选出边界清晰的乳腺肿块性病变患者188例（316幅X线图像）和钙化性病变患者215例（364幅X线图像），训练集与测试集比例分别为222：94和256：108，良恶性病变比例约1：1。先采用深度学习的自动分割模型获取肿块和钙化区域ROI，再利用影像组学技术建立良恶性分类模型，计算模型预测病灶良恶性的曲线下面积（AUC），准确性（ACC），敏感度（SEN）和特异度（SPE），并且与有经验的放射科医师对比。结果：乳腺肿块影像组学良恶性分类模型的AUC、ACC、SPE、SEN分别为0.84、0.80、0.89、0.73，乳腺钙化影像组学良恶性分类模型的AUC、ACC、SPE、SEN分别为0.88、0.85、0.87、0.84，放射科医生鉴别乳腺肿块良恶性的ACC、SPE、SEN分别为0.80、0.88、0.76，放射科医生鉴别乳腺钙化良恶性ACC、SPE、SEN分别为0.84、0.80、0.86。两种方法的诊断结果一致性方面差异无统计学意义（P＞0.05）。结论：影像组学模型可以提取并量化乳腺X线图像纹理特征，在鉴别边界清晰的乳腺肿块和钙化的良恶性方面是可行的，有潜在的临床应用价值。
      
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