【摘 要】
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目的探讨基于乳腺癌压脂T2WI图像和DCE-MRI图像的影像组学模型预测其生物学指标ER、PR、Her-2及Ki-67表达的可行性及应用价值。方法本研究回顾性分析经术后病理证实的122例乳腺癌患者,术前均行MRI扫描（平扫+增强）。使用软件ITK-SNAP分别在压脂T2WI图像、DCE-MRI图像上手动勾画感兴趣区（ROI）,利用Artificial Intelligence Kit（GE Hea
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目的探讨基于乳腺癌压脂T2WI图像和DCE-MRI图像的影像组学模型预测其生物学指标ER、PR、Her-2及Ki-67表达的可行性及应用价值。方法本研究回顾性分析经术后病理证实的122例乳腺癌患者,术前均行MRI扫描（平扫+增强）。使用软件ITK-SNAP分别在压脂T2WI图像、DCE-MRI图像上手动勾画感兴趣区（ROI）,利用Artificial Intelligence Kit（GE Healthcare,Life Science,China）软件对其进行影像组学特征提取及分析。以免疫组织化学染色检测组织中ER、PR、Her-2及Ki-67的表达水平为参考标准,使用单因素逻辑回归法、相关性分析及套索算法（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator,LASSO）进行特征筛选并降维,采用Logistic回归算法分别建立模型。绘制受试者工作特征（ROC）曲线来评价模型预测生物学指标表达水平的效能。结果根据ER、PR、Her-2及Ki-67的表达水平,分别于压脂T2WI图像选取了7、7、6、3个关键特征建模,DCE-MRI图像选取了3、5、5、6个关键特征建模。基于压脂T2WI图像的ER、PR、Her-2、Ki-67预测模型的AUC值分别为0.783（95%置信区间:0.700-0.861）、0.760（95%置信区间:0.686-0.829）、0.746（95%置信区间:0.654-0.828）、0.754（95%置信区间:0.676-0.829）。基于DCE-MRI图像的ER、PR、Her-2、Ki-67预测模型的AUC值分别为0.700（95%置信区间:0.596-0.795）、0.729（95%置信区间:0.652-0.802）、0.695（95%置信区间:0.611-0.775）、0.779（95%置信区间:0.704-0.847）。结论（1）基于MRI图像（压脂T2WI和DCE-MRI）的影像组学模型可以预测乳腺癌生物学指标（ER、PR、Her-2、Ki-67）的表达,可以为临床提供关于肿瘤生物学行为的量化参数,间接对乳腺癌的生物学行为进行活体评价,从而为患者个性化治疗方案的制定提供依据。（2）所建模型中,基于压脂T2WI图像上预测ER表达情况的Logistic回归模型效能最高,基于DCE-MRI图像上预测Ki-67表达情况的Logistic回归模型效能最高。
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