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目的 探讨动态对比增强MRI(dynamic contrast-enhanced MRI,DCE-MRI)影像组学特征联合表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)值预测乳腺癌Ki-67表达水平的临床价值.材料与方法 回顾性分析2018年12月至2021年12月间经病理证实的234例乳腺癌患者MRI影像资料,依据术后免疫组化结果,将其分为Ki-67高表达组(n=180)和低表达组(n=54),采用半自动分割的方式从DCE-MRI第1期增强图像中提取瘤体1906个组学特征,采用组内相关系数(intra-class correlation coefficient,ICC)、特征间线性相关性分析和最小绝对收缩与选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)最终筛选出4个最优特征构建影像组学模型,采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估影像组学、平均ADC值及二者联合模型的诊断效能.并使用校准曲线及决策曲线评价预测模型的临床实用性.结果 从瘤体提取1906个特征,ICC分析剔除207个、特征间线性相关性分析剔除1626个,剩余73个特征LASSO降维筛选出4个最优组学特征.最终筛选出的4个组学特征,平均ADC值在两组间差异均有统计学意义(P<0.05).影像组学、平均ADC值及联合模型预测Ki-67高表达的曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.820、0.676和0

作者:韩剑剑;马文俊;马培旗;谢玉海

来源:磁共振成像 2023 年 14卷 8期

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作者:
韩剑剑;马文俊;马培旗;谢玉海
来源:
磁共振成像 2023 年 14卷 8期
标签:
乳腺癌 Ki-67 影像组学 动态对比增强 扩散加权成像 磁共振成像 breast cancer Ki-67 radiomics dynamic contrast-enhanced diffusion weighted imaging magnetic resonance imaging
目的 探讨动态对比增强MRI(dynamic contrast-enhanced MRI,DCE-MRI)影像组学特征联合表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)值预测乳腺癌Ki-67表达水平的临床价值.材料与方法 回顾性分析2018年12月至2021年12月间经病理证实的234例乳腺癌患者MRI影像资料,依据术后免疫组化结果,将其分为Ki-67高表达组(n=180)和低表达组(n=54),采用半自动分割的方式从DCE-MRI第1期增强图像中提取瘤体1906个组学特征,采用组内相关系数(intra-class correlation coefficient,ICC)、特征间线性相关性分析和最小绝对收缩与选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)最终筛选出4个最优特征构建影像组学模型,采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估影像组学、平均ADC值及二者联合模型的诊断效能.并使用校准曲线及决策曲线评价预测模型的临床实用性.结果 从瘤体提取1906个特征,ICC分析剔除207个、特征间线性相关性分析剔除1626个,剩余73个特征LASSO降维筛选出4个最优组学特征.最终筛选出的4个组学特征,平均ADC值在两组间差异均有统计学意义(P<0.05).影像组学、平均ADC值及联合模型预测Ki-67高表达的曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.820、0.676和0