基于DBT瘤内、瘤周影像组学的列线图对乳腺BI-RADS 4类病变良恶性的鉴别诊断价值研究

摘要

目的：探讨基于乳腺断层摄影（Digital breast tomosynthesis,DBT）瘤内、瘤周影像组学特征及临床影像学特征构建的列线图模型能否鉴别乳腺BI-RADS 4类病变的良恶性。方法：回顾性分析2021年8月—2024年12月南京医科大学第二附属医院190例乳腺BI-RADS 4类病变患者的DBT检查资料。按7∶3比例随机分为训练集（n=133）和验证集（n=57）。使用3D-Slicer勾画瘤内感兴趣区（ROI），并向外周扩展2 mm获取瘤周ROI。使用Python提取影像组学特征，使用t检验、最小绝对收缩和选择法筛选最优特征，构建瘤内、瘤内+瘤周影像组学模型，计算影像组学评分（RadScore）。使用Logistic回归筛选独立预测因子建立临床模型，结合RadScore构建列线图模型。使用受试者工作特征（ROC）曲线的曲线下面积（AUC）、校准曲线和决策曲线评估性能。结果：瘤内、瘤内+瘤周模型在训练集的AUC分别为0.808、0.856，在验证集的AUC分别为0.702、0.830。Logistic回归显示肿块形态不规则、伴有肿大淋巴结和年龄是乳腺病变良恶性的独立预测因子（P<0.05）。临床模型在训练集和验证集的AUC分别为0.674、0.684。列线图模型在训练集和验证集的AUC分别为0.900、0.872，性能优于单一模型（P<0.05）。结论：基于DBT瘤内、瘤周影像组学特征及临床影像学特征的列线图模型能够较准确预测乳腺BI-RADS 4类病灶的良恶性。

关键词

乳腺肿瘤 / 放射摄影术

基金资助

南京医科大学科技发展基金项目（NMUB20230032）