【摘 要】
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目的:通过挖掘MRI图像的影像组学特征,建立多种用于鉴别乳腺小肿块（≤2cm）良恶性的机器学习模型,探讨基于多模态MRI的影像组学方法在鉴别小乳腺癌应用方面的潜在价值。方法:本研究回顾性分析了于我院2017年9月至2020年10月间进行乳腺MRI检查并符合纳入、排除标准的110名乳腺小肿块（最大径≤2cm）患者（共128个小肿块）。收集研究对象MRI各序列T1WI、T2WI、DWI、ADC、DCE
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目的:通过挖掘MRI图像的影像组学特征,建立多种用于鉴别乳腺小肿块（≤2cm）良恶性的机器学习模型,探讨基于多模态MRI的影像组学方法在鉴别小乳腺癌应用方面的潜在价值。方法:本研究回顾性分析了于我院2017年9月至2020年10月间进行乳腺MRI检查并符合纳入、排除标准的110名乳腺小肿块（最大径≤2cm）患者（共128个小肿块）。收集研究对象MRI各序列T1WI、T2WI、DWI、ADC、DCE-MRI（5个单模态组）的DICOM图像及临床、病理资料。并以病理结果为金标准,将其分为良、恶性两组。通过纹理分析软件,采用半自动分割法于T1WI、T2WI、DCE-MRI图像上分割三维感兴趣容积,于DWI、ADC图像上分割二维感兴趣区,并分别从中提取影像组学特征,每位患者共提取483个定量特征。将T1WI和T2WI归为平扫组,DWI和ADC图归为扩散组,DCE-MRI为增强组。将这3个基本组组合为4个多模态组:平扫联合增强组（T1WI+T2WI+DCE-MRI）、平扫联合扩散组（T1WI+T2WI+DWI+ADC）、扩散联合增强组（DWI+ADC+DCE-MRI）、平扫联合增强联合扩散组（T1WI+T2WI+DWI+ADC+DCE）。采用基于相关性的特征选择法（CFS）来筛选关键特征,分别从5个单模态组、3个基本组、4个多模态组的组学特征中获取关键特征子集。首先,基于5组单模态关键特征子集分别建立随机森林（RF）、朴素贝叶斯（NB）、支持向量机（SVM）和K最近邻（KNN）4类机器学习模型（共20个）,通过比较各模型性能来选择最佳机器学习算法。之后,将上阶段中选择的最佳机器学习算法分别应用于3个基本组和4个多模态组的关键特征子集来建立模型,绘制各模型ROC曲线并评价其效能。以上模型均采用10折交叉验证法对诊断效能进行验证。结果:128个小肿块中,包括60个良性肿块和68个恶性肿块。通过CFS算法,分别从5个单模态组的影像组学特征中筛选出9个关键特征,3个基本组（增强组同单模态DCE-MRI）和4个多模态组中各选出12个关键特征。通过比较基于5个单模态构建的4类分类器的20个模型,发现基于RF算法构建的分类模型对于本研究的数据集而言具有较好且稳定的效能,其中基于ADC的RF模型诊断效能最高（AUC值为0.837,准确率为79.69%）。因此,后续研究的模型构建均采用RF算法。在三个基本组中,基于扩散组的RF分类模型具有较高的诊断效能,AUC值为0.847,准确率为79.69%;在四个多模态组中,平扫联合增强联合扩散组构建RF分类模型表现出了本研究所有模型中最佳的诊断效能,其AUC值为0.926,准确率为87.5%,其次是扩散联合增强组（AUC值为0.906,准确率为82.03%）。结论:从多模态MRI图像中提取定量特征来构建影像组学模型对小乳腺癌（≤2cm）的诊断有较高的价值,其中基于平扫联合增强联合扩散组（T1WI+T2WI+DCE-MRI+DWI+ADC）的RF模型诊断效能最佳,对于早期诊断小乳腺病变具有重要意义。
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