多模态MRI与乳腺X线摄影影像组学模型可预测乳腺癌腋窝淋巴结转移

摘要

目的 探讨多模态MRI与乳腺X线摄影（MG）影像组学模型预测乳腺癌腋窝淋巴结（ALN）转移的价值。方法 回顾性纳入2021年1月～2024年5月来自徐州市中心医院和淮安市第一人民医院的575例乳腺癌患者。通过比较ALN转移阳性组（n=259）与阴性组（n=316）的临床指标，筛选出2个与ALN转移相关的临床因素（P<0.05）：临床T分期和淋巴结触诊。基于动态对比增强MRI(DCE-MRI)和MG图像的病灶分割，提取并筛选保留24个非零系数特征，构建了3个随机森林模型，分别基于MRI肿瘤区域（MRI＿Tumor）、MRI淋巴结区域（MRI＿LN）,MG肿瘤区域（MG＿Tumor），以上3个模型结合得到无临床因素影像组学模型（All＿Imaging＿Fusion），结合临床T分期及淋巴结触诊，最终构建多模态影像组学模型（All＿Imaging+Clinical＿Fusion）。结果 多模态影像组学模型在训练集、内部验证集和外部验证集中的曲线下面积（AUC）分别为0.943、0.931和0.911，优于单一影像模态模型（P<0.05），其他预测效能值也显示出其优越性。决策曲线分析表明该模型具有较高的临床净收益。结论 融合DCEMRI、MG的影像组学特征和临床因素的多模态影像组学模型可无创、高效预测ALN转移，为个体化治疗提供新思路。

关键词

乳腺癌 / 腋窝淋巴结 / 影像组学 / 磁共振成像 / 乳腺X线摄影