目的 探讨基于动态对比增强MRI(dynamic contrast-enhanced MRI,DCE-MRI)图像的纹理特征术前预测乳腺癌分子分型的价值.材料与方法 回顾性分析宜昌市第一人民manbet官网登录
2021年10月至2022年10月75例经术后病理证实的乳腺癌患者的术前MRI图像及临床病理资料.采用χ2检验、方差分析对患者一般资料进行分析.对分子亚型以是与非作为二分类指标在DCE-MRI图像上提取特征参数,通过标准化、最优特征筛选器进行特征参数降维,采用独立样本t检验或Mann-Whitney U检验识别不同组间差异有统计学意义的最优纹理参数,采用ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)评价纹理分析的诊断效能.另基于DCE-MRI纹理特征构建逻辑回归分类模型,绘制ROC曲线并评价模型对不同分子亚型的诊断效能.结果 Luminal A型11例、Luminal B型36例、人表皮生长因子受体2(human epidermal growth factor receptor 2,HER-2)过表达型14例及三阴性乳腺癌(triple negative breast cancer,TNBC)14例,各亚型乳腺癌患者间年龄、绝经状态、病理学分型、MRI强化情况、淋巴结状态的差异皆无统计学意义(P＞0.05).基于MRI图像特征参数所建立的预测Luminal A型、Luminal B型、HER-2过表达型、TNBC 的 AUC[95
作者：林倩；陈爱华；张婷婷
来源：磁共振成像 2023 年 14卷 12期
