【摘 要】
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目的探讨基于18F-FDG PET/CT影像组学的综合模型,预测乳腺癌腋窝淋巴结（ALN）转移的价值。方法回顾性分析本院2012年3月-2021年9月就诊并于治疗前行18F-FDG PET/CT检查的乳腺癌患者175例,按照手术后病理结果分为淋巴结转移组和淋巴结非转移组。根据PET/CT检查时间分为训练集140例（检查时间:2012年3月至2020年12月）和验证集35例（检查时间:2021年1月
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目的探讨基于18F-FDG PET/CT影像组学的综合模型,预测乳腺癌腋窝淋巴结（ALN）转移的价值。方法回顾性分析本院2012年3月-2021年9月就诊并于治疗前行18F-FDG PET/CT检查的乳腺癌患者175例,按照手术后病理结果分为淋巴结转移组和淋巴结非转移组。根据PET/CT检查时间分为训练集140例（检查时间:2012年3月至2020年12月）和验证集35例（检查时间:2021年1月至2021年9月）。在训练集140例患者中建立预测ALN转移的影像组学综合模型,并在验证集35例患者中进行验证。首先将各患者的CT图像以DICOM格式导出,PET图像导出至工作站,采用ITK-SNAP软件及LIFEx软件勾画肿瘤的三维感兴趣区（ROI）,并提取影像组学特征。随后通过LASSO算法选择最佳影像组学特征并构建影像组学特征模型,同时计算出每位患者的影像组学得分。同时对所纳入所有患者的临床信息、免疫组化信息及18F-FDG PET/CT代谢参数进行单因素及多因素Logistic回归分析,筛选出预测乳腺癌淋巴结转移的独立危险因素,构建临床特征模型。再通过多因素Logistic回归分析构建联合影像组学特征和独立危险因素的综合模型,并进一步绘制列线图。采用受试者工作特征（ROC）曲线评估三种模型的预测效能,同时采用校准曲线评估综合模型的拟合度。并通过Delong检验比较临床特征模型与综合模型之间预测效能的差异是否具有统计学意义。最后通过决策曲线（DCA）评价综合模型预测乳腺癌ALN转移的净获益。结果最终筛选出14个最佳影像组学特征,以此构建影像组学模型,该模型在训练集和验证集中预测乳腺癌ALN转移的ROC曲线下面积（AUC）分别为0.83（95%CI:0.76～0.90）、0.80（95%CI:0.64～0.96）。同时筛选出2个独立危险因素（包括T分期、SUVmean）用于构建临床特征模型,通过独立危险因素构建的临床特征模型在训练集和验证集中预测乳腺癌ALN转移的AUC分别为0.78（95%CI:0.69～0.87）、0.74（95%CI:0.54～0.95）。联合独立危险因素和影像组学特征构建的综合模型在训练集和验证集中预测乳腺癌ALN转移的ROC曲线下面积分别为0.85（95%CI:0.78～0.92）、0.80（95%CI:0.65～0.95）。同时,绘制的校正曲线也显示出综合模型预测乳腺癌ALN转移具有较好的拟合性。Delong检验结果显示,在训练集中,临床特征模型与综合模型间的预测效能差异具有统计学意义（Z=2.243,P＜0.05）。DCA表明基于18F-FDG PET/CT影像组学的综合模型在预测乳腺癌ALN转移具有较高的净获益。结论本研究基于18F-FDG PET/CT影像组学特征及临床特征、代谢参数构建的综合模型对预测乳腺癌ALN转移具有较高的预测价值,进一步说明了影像组学对临床模型具有重要的增益价值,可作为乳腺癌淋巴结转移辅助诊断的工具,为临床决策提供参考,进一步指导乳腺癌患者的个体化诊疗。
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