基于双序列MRI影像组学模型可预测乳腺癌患者Ki-67表达水平
梁啸寒1
乔佳业2
陈岩1
马宜传1
1.蚌埠医科大学第一附属医院放射科,安徽 蚌埠 233004;蚌埠医科大学医学影像诊断学教研室,安徽 蚌埠 2330302.蚌埠医科大学第一附属医院放射科,安徽 蚌埠 233004
摘要：目的 探讨双序列MRI影像组学模型预测乳腺癌患者Ki-67表达水平的价值。方法 回顾性分析2023年1月~2024年8月在蚌埠医科大学第一附属医院经术后病理证实为乳腺癌的177例患者的MRI影像及临床资料。根据免疫组化结果将其分为低表达组和高表达组，使用3D Slicer软件手动从动态增强第2期及DWI图像上提取影像组学特征并筛选最佳特征组合。使用单-多因素logistic 回归筛选临床、影像资料的独立危险因素，并建立临床模型、单序列及双序列影像组学模型及联合模型，采用ROC曲线评估各模型诊断性能，并应用校准曲线及决策分析曲线评价模型的临床价值。结果 与临床及单序列影像组学模型相比，双序列影像组学模型诊断效能较好，在训练组及验证组中的AUC值分别为0.83、0.74，联合模型诊断效能进一步提高，在训练组及验证组中的AUC值分别为0.85、0.83；校准曲线和决策曲线分析图显示出良好的一致性和临床适用性。结论 基于双序列MRI影像组学模型在预测乳腺癌患者Ki-67表达水平方面具有良好的诊断效能，优于单序列影像组学模型及临床模型，表明其有望成为非侵入性工具，为临床选择个体化治疗决策提供帮助.
关键词：乳腺癌Ki-67影像组学磁共振成像
资助基金：蚌埠医科大学自然科学重点科技项目(2023byzd065)
论文发表日期：2025-08-20
在线出版日期：2025-09-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 984-990 )
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