基于影像组学分析的良恶性乳腺肿瘤临床诊断与预测模型研究

目的 探讨在良恶性乳腺肿瘤中钼靶、单光子发射计算机断层成像(SPE/CT)、动态对比增强磁共振成像(DCE-MRI)影像组学分析的临床诊断价值与预测模型研究.方法 选取首次确诊为乳腺肿瘤的184例患者,均行钼靶、SPE/CT及DCE-MRI检查,并按照1︰1比例随机分为训练组(92例)和验证组(92例),其中恶性肿瘤106例(57.6％),2组患者在年龄占比、肥胖占比及肿瘤恶性程度占比上无明显差异性.由3位放射科医生对影像数据进行提取及量化,采用最小绝对收缩与选择算子算法(LASSO)对所有影像学特征进行降维处理,采用训练组数据构建模型,用验证组数据进行模型检测和组间分析,并采用受试者工作特征(ROC)曲线比较不同检查方法的诊断效能.结果 本研究共筛选出钼靶、SPE/CT、DCE-MRI的影像学特征分别为312、206、257个,经过LASSO降维选出钼靶、SPE/CT、DCE-MRI的影像学特征分别为10、7、12个.进行诺模校准后提示模型拟合度良好,钼靶影像组模型在验证组曲线下面积(AUC)为0.85,最佳特异度和灵敏度分别为70％和83％,SPE/CT影像组模型在验证组AUC为0.88,最佳特异度和灵敏度分别为76％和85％,DCE-MRI影像组模型在验证组AUC为0.90,最佳特异度和灵敏度分别为86％和91％.DCE-MRI影像组数据模型AUC及最佳特异度和灵敏度均高于SPE/CT影像组(Z=3.164,P<0.05)和钼靶影像组(Z=4.261,P<0.05),组间对比有明显差异性.结论 钼靶、SPE/CT、DCE-MRI影像组学分析的良恶性乳腺肿瘤临床诊断与预测模型是有效的,并且DCE-MRI诊断效能更高.