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目的 探讨基于动态对比增强MRI(DCE-MRI)的影像组学模型预测乳腺癌新辅助化疗病理完全缓解的价值.方法 回顾性分析2016年1月至2018年7月梅州市人民manbet官网登录 行乳腺癌新辅助化疗并具有病理疗效评估结果的女性患者91例,63例为训练组,28例为测试组.依据病理评估结果将患者分为病理完全缓解组23例,非病理完全缓解组68例.所有患者均在新辅助化疗前行DCE-MRI检查.采用A.K软件进行影像组学特征提取并行特征筛选以建立影像组学标签,采用多元logistic回归构建预测模型,采用ROC评价模型的预测效能.结果 建立的影像组学模型对预测乳腺癌病理完全缓解具有较好的效能,其训练组和测试组的ROC曲线下面积分别为0.750和0.789.联合雌激素受体、孕激素受体和影像组学标签构建的联合诊断模型在训练组和测试组中预测乳腺癌病理完全缓解的ROC下面积分别为0.859和0.905.结论 通过联合基于治疗前DCE-MRI影像组学标签和雌激素受体、孕激素受体建立的联合诊断模型对预测新辅助化疗病理完全缓解具有较好的价值.

作者:杨志企;陈小凤;杨佳达;范伟雄;陈湘光

来源:中华放射学杂志 2019 年 53卷 9期

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作者:
杨志企;陈小凤;杨佳达;范伟雄;陈湘光
来源:
中华放射学杂志 2019 年 53卷 9期
标签:
乳腺肿瘤 磁共振成像 影像组学 新辅助化疗 Breast neoplasms Magnetic resonance imaging Radiomics Neoadjuvant chemotherapy
目的 探讨基于动态对比增强MRI(DCE-MRI)的影像组学模型预测乳腺癌新辅助化疗病理完全缓解的价值.方法 回顾性分析2016年1月至2018年7月梅州市人民manbet官网登录 行乳腺癌新辅助化疗并具有病理疗效评估结果的女性患者91例,63例为训练组,28例为测试组.依据病理评估结果将患者分为病理完全缓解组23例,非病理完全缓解组68例.所有患者均在新辅助化疗前行DCE-MRI检查.采用A.K软件进行影像组学特征提取并行特征筛选以建立影像组学标签,采用多元logistic回归构建预测模型,采用ROC评价模型的预测效能.结果 建立的影像组学模型对预测乳腺癌病理完全缓解具有较好的效能,其训练组和测试组的ROC曲线下面积分别为0.750和0.789.联合雌激素受体、孕激素受体和影像组学标签构建的联合诊断模型在训练组和测试组中预测乳腺癌病理完全缓解的ROC下面积分别为0.859和0.905.结论 通过联合基于治疗前DCE-MRI影像组学标签和雌激素受体、孕激素受体建立的联合诊断模型对预测新辅助化疗病理完全缓解具有较好的价值.