【摘 要】
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目的:采用机器学习方法,探讨锥光束乳腺CT影像组学特征在预测乳腺癌HER2受体表达状态中的应用价值。方法:回顾性分析了78例于重庆医科大学第一附属医院接受锥光束乳腺CT检查的患者。所有患者均为病理确诊乳腺癌,HER2受体表达状态采用免疫组化或荧光杂交检测确定,并在药物干预或手术治疗前进行锥光束乳腺CT扫描。基于BI-RADS判定乳腺癌病灶的CBBCT影像学特征。采用ITK-SNAP软件在CBBCT
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目的:采用机器学习方法,探讨锥光束乳腺CT影像组学特征在预测乳腺癌HER2受体表达状态中的应用价值。方法:回顾性分析了78例于重庆医科大学第一附属医院接受锥光束乳腺CT检查的患者。所有患者均为病理确诊乳腺癌,HER2受体表达状态采用免疫组化或荧光杂交检测确定,并在药物干预或手术治疗前进行锥光束乳腺CT扫描。基于BI-RADS判定乳腺癌病灶的CBBCT影像学特征。采用ITK-SNAP软件在CBBCT平扫图像上沿病灶边缘逐层手动勾画感兴趣区域（ROI）,应用Python软件提取病灶的CBBCT影像组学特征。通过z-score归一化处理后采用K-S检验、两个独立样本的曼-惠特尼U检验、T检验、相关性分析及Relief算法筛选影像组学特征。经筛选后的影像组学特征,采用SVM、KNN、LR、RF四种机器学习分类器分别构建影像组学模型,比较不同分类器的预测性能,以确定最佳预测效果的分类器。然后,基于影像学特征及影像组学特征,应用最佳分类器分别构建影像学模型、影像组学模型和联合模型。依据AUC、准确性、敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值对以上三种模型的预测性能进行比较。影像学模型、影像组学模型和联合模型AUC的差异采用De Long检验进行比较。结果:SVM为本研究最合适的机器学习分类器,具有更好的AUC（0.882,95%CI:0.742-0.978）、准确性（86.3%）、特异性（88.7%）、阳性预测值（87.3%）和阴性预测值（92.1%）。影像组学模型AUC为0.882（95%CI:0.742-0.978）,准确性为86.3%,敏感性为78.4%,特异性为88.7%,阳性预测值为87.3%,阴性预测值为92.1%。联合模型具有最佳的预测性能,在验证集中AUC为0.917（95%CI:0.835-0.989）,准确性为89.5%,敏感性为83.5%,特异性为95.3%,阳性预测值为86.7%,阴性预测值为94.8%。联合模型对HER2表达状态的预测能力优于影像学特征模型和影像组学特征模型（P=0.028和0.034,De Long检验）。结论:锥光束乳腺CT影像组学模型可以帮助预测乳腺癌HER2受体表达状态,具有较好的预测效能。
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