【摘 要】
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【目的】基于自动乳腺全容积成像（automated breast volume scanner,ABVS）技术,构建五种影像组学模型并筛选用于预测乳腺肿瘤良恶性、腋窝淋巴结转移及负荷的最优影像组学模型,并对比其与超声医生诊断效能的差异。【方法】1.回顾性分析经病理证实的230例乳腺肿瘤患者的临床及超声影像资料,其中包括良性肿瘤患者85例,恶性肿瘤患者145例。超声医师根据患者超声图像协商判定肿瘤性
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【目的】基于自动乳腺全容积成像（automated breast volume scanner,ABVS）技术,构建五种影像组学模型并筛选用于预测乳腺肿瘤良恶性、腋窝淋巴结转移及负荷的最优影像组学模型,并对比其与超声医生诊断效能的差异。【方法】1.回顾性分析经病理证实的230例乳腺肿瘤患者的临床及超声影像资料,其中包括良性肿瘤患者85例,恶性肿瘤患者145例。超声医师根据患者超声图像协商判定肿瘤性质并基于患者乳腺肿瘤ABVS图像逐层勾画感兴趣区（region of interest,ROI）,用于提取影像组学特征。构建五种影像组学模型并筛选用于预测乳腺肿瘤良恶性的最优影像组学模型。对比最优模型与超声医师诊断效能的差异。2.回顾性分析经病理证实的134例乳腺癌患者的临床及超声影像资料,其中包括淋巴结转移阳性患者66例,淋巴结转移阴性患者68例。超声医师根据患者超声图像协商判定其腋窝淋巴结转移状态,并基于患者乳腺肿瘤ABVS图像逐层勾画感兴趣区用于提取影像组学特征,构建五种影像组学模型并筛选用于预测腋窝淋巴结转移的最优影像组学模型。对比最优模型与超声医师诊断效能的差异。3.回顾性分析经病理证实的51例有淋巴结转移的乳腺癌患者的临床及超声影像资料,其中包括淋巴结转移低负荷（转移性淋巴结＜3个）患者32例,淋巴结转移高负荷（转移性淋巴结≥3个）患者19例。超声医师根据患者超声图像协商判定其腋窝淋巴结转移数目,并基于患者乳腺肿瘤ABVS图像逐层勾画感兴趣区用于提取影像组学特征,构建五种影像组学模型并筛选用于预测腋窝淋巴结负荷的最优影像组学模型。对比最优模型与超声医师诊断效能的差异。【结果】1.超声医师基于超声图像（包括二维图像、三维图像及多普勒图像）诊断乳腺肿瘤的受试者工作特征曲线下面积（area under receiver operating characteristic curve,AUC）为0.820[95%置信区间（confidence interval,CI）:0.764-0.867],敏感性为0.827,特异性为0.812,阳性预测值为0.882,阴性预测值为0.734,约登指数为0.639。五种影像组学模型中随机森林（random forest,RF）为最优模型,其在测试集的AUC为0.956（95%CI:0.851-0.995）,敏感性为0.862,特异性为1.000,阳性预测值为1.000,阴性预测值为0.810,约登指数为0.862。该模型的AUC值、特异性、阳性预测值和约登指数均高于超声医师,表明其诊断性能良好。2.超声医师基于超声图像（包括二维图像、三维图像及多普勒图像）预测腋窝淋巴结转移阳性的AUC为0.685（95%CI:0.599-0.763）,敏感性为0.591,特异性为0.779,阳性预测值为0.722,阴性预测值为0.663,约登指数为0.370。五种影像组学模型中RF模型为最优模型,其在测试集的AUC为0.794（95%CI:0.595-0.924）,敏感性为0.923,特异性为0.785,阳性预测值为0.800,阴性预测值为0.917,约登指数为0.701。该模型的AUC值、敏感性、阳性预测值、阴性预测值和约登指数均高于超声医师,表明其诊断性能良好。3.超声医师基于超声图像（包括二维图像、三维图像及多普勒图像）诊断腋窝淋巴结转移负荷的AUC为0.617（95%CI:0.470-0.749）,敏感性为0.421,特异性为0.812,阳性预测值为0.571,阴性预测值为0.703,约登指数为0.233。五种影像组学模型中RF模型为最优模型,其在测试集的AUC为0.714（95%CI:0.378-0.933）,敏感性为0.750,特异性为0.857,阳性预测值为0.750,阴性预测值为0.857,约登指数为0.607。该模型的AUC值、敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值和约登指数均高于超声医师,表明其诊断性能良好。【结论】基于乳腺肿瘤的ABVS图像的RF模型可用于术前准确判定乳腺肿瘤性质、预测乳腺癌患者淋巴结转移状态及负荷,为临床提供更多有价值的影像学信息。
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