基于X线摄影影像组学特征鉴别乳腺良恶性肿块的价值
万宏燕1
徐井旭2
杨瑜1
卢艳丽1
韩媛媛1
姬胜杰1
吴俊1
柳朝晖2
黄陈翠2
王振常3
1.北京市隆福医院放射科 北京 1000102.北京深睿博联科技有限责任公司研发中心 北京 1000803.首都医科大学附属北京友谊医院放射科 北京 100050
摘要：目的 探讨X线摄影影像组学对乳腺肿块良、恶性鉴别诊断的价值.方法 选取乳腺肿块136例患者的相关X线摄影及病理资料,采用人工智能Mask R-CNN算法对乳腺肿块的精确分割,应用回归算法建立模型并验证,利用ROC曲线及决策曲线评价模型,并使用Delong检验比较不同模型的效能,同时将Shap方法应用于模型的解释.结果 筛选后最终纳入乳腺侧斜位(MLO)视角21个特征,头尾位(CC)视角20个特征,两个融合视角38个特征进行建模.三个模型在测试集中对乳腺肿块良恶性判别的AUC值分别为0.842、0.843、0.955.且MLO视角的组学特征建模模型和CC视角的组学特征建模模型效能差异无统计学意义(P=0.9454),两个单视角模型与融合视角模型ROC曲线下面积差异有统计学意义(P=0.0012和P=0.0059).结论 基于乳腺X线摄影多视角融合模型对良、恶性肿块的鉴别具有较大的应用价值.
关键词：乳腺X线摄影乳腺肿瘤深度学习影像组学
分类号：R737.9(泌尿生殖器肿瘤)R445.1(诊断学)
资助基金：北京市东城区卫生科技计划项目(2021-9)
论文发表日期：2023-05-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 773-776 )
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