【摘 要】
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目的 构建基于临床资料、剪切波弹性成像参数和超声影像组学的列线图模型，探讨其鉴别BI-RADS 4类乳腺病变良恶性的临床价值。方法 回顾性收集3家医院共403例BI-RADS 4类乳腺病变患者（共403个病灶）的临床资料、剪切波弹性成像及病理检查资料，以2017年12月至2019年6月南京鼓楼医院和2019年6～12月安徽医科大学第一附属医院共282个病灶为训练集，2022年4月至2023年6月北
【基金项目】
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南京市科技发展计划项目（201803027）；
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目的 构建基于临床资料、剪切波弹性成像参数和超声影像组学的列线图模型，探讨其鉴别BI-RADS 4类乳腺病变良恶性的临床价值。方法 回顾性收集3家医院共403例BI-RADS 4类乳腺病变患者（共403个病灶）的临床资料、剪切波弹性成像及病理检查资料，以2017年12月至2019年6月南京鼓楼医院和2019年6～12月安徽医科大学第一附属医院共282个病灶为训练集，2022年4月至2023年6月北京世纪坛医院的121个病灶为验证集，根据病理结果将训练集和验证集分别分为良性组和恶性组。通过提取病灶灰阶超声影像组学特征计算影像组学评分（Rad-score）。采用单因素及多因素Logistic回归分析筛选鉴别BI-RADS 4类乳腺病变良恶性的影响因素，构建预测模型并绘制列线图；采用受试者工作特征曲线、校准曲线及临床决策曲线评估该模型的诊断效能。结果 训练集及验证集中恶性组年龄、病灶大小，以及病灶剪切波速度最大值、最小值、平均值和中位数（SWVmax、SWVmin、SWVmean和SWVmedian）均高于良性组，差异均有统计学意义（均P＜0.001）。经过特征提取及筛选，最终纳入13个影像组学特征用于计算Rad-score，验证集良、恶性组Rad-score分别为-1.07（-1.64,-0.37）分、0.07（-0.30,0.56）分，二者比较差异有统计学意义（P＜0.001）。多因素Logistic回归分析显示，年龄、SWVmax及Rad-score均为鉴别乳腺病变良恶性的独立影响因素（OR=1.107、3.919、4.180，均P＜0.001）。基于以上3个因素联合应用构建的列线图模型在训练集及验证集中鉴别BI-RADS 4类乳腺病变良恶性的曲线下面积均高于SWVmax和Rad-score单独应用（均P＜0.05）；校准曲线显示该模型的校准度均高（均P＞0.05）；在验证集中使用列线图模型鉴别BI-RADS 4类乳腺病变良恶性能获得更高的临床收益，将非必要穿刺活检率降低了61.16%。结论 基于患者年龄、SWVmax及Rad-score构建的列线图模型能有效鉴别BI-RADS 4类乳腺病变良恶性，降低非必要穿刺活检率，有一定的临床价值。
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