基于实时剪切波弹性成像参数构建乳腺癌并发腋窝淋巴结转移的预测模型
侯晓克1
郭强1
马俊强1
李盼盼1
韩国晖2
1.山西医科大学第八临床医学院(运城市中心医院)乳腺科,山西 运城 0440002.中国医学科学院肿瘤医院山西医院乳腺外科,太原 030000
摘要：目的 探讨剪切波弹性成像(SWE)联合临床参数预测乳腺癌并发腋窝淋巴结(ALN)转移的效能.方法 选择2023年1月到2024年12月期间运城市中心医院收治的305例乳腺癌患者为研究对象.根据7∶3的比例随机分为训练集(n=210)和测试集(n=95).根据组织病理结果将患者分为ALN阳性组和ALN阴性组.治疗前采集所有患者常规超声、SWE图像,并检测实验室指标.采用受试者特征工作曲线评估预测ALN阳性的价值,并计算曲线下面积(AUC)、灵敏度和特异度.结果 训练集包含113例ALN阴性和97例ALN阳性;测试集包含47例ALN阴性和48例ALN阳性.在训练集和测试集中,临床cT2期、超声报告的ALN阳性、乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)分类、SWE硬环征与ALN组织学转移有关(P<0.05).在训练集和测试集中,ALN阳性组ALN的平均SWV均显著高于ALN阴性组(P<0.05).在训练集中,SWV区分ALN转移阳性和阴性的AUC为0.846(95%CI:0.790～0.892),灵敏度为80.41%,特异度为92.04%.此外,在训练集和测试集中,ALN阳性组中性粒细胞计数/淋巴细胞计数(NLR)[训练集:3.05(2.47,3.95)vs.1.87(1.56,2.74);测试集:2.95(2.20,3.93)vs.1.87(1.37,2.40)]、血小板计数/淋巴细胞计数(PLR)[训练集:190.10(138.57,254.82)vs.128.39(107.81,165.92);测试集:188.00(143.31,269.78)vs.122.94(104.37,153.26)]、全身免疫炎症指数(SII)[训练集:860.81(534.71,1 349.74)vs.639.78(423.18,789.57);测试集:691.25(501.42,1 188.75)vs.586.14(417.64,834.54)]显著高于ALN阴性组(P<0.05).在训练集中,多因素Logistic回归结果显示,BI-RADS 5类、SWV、SWE硬环征、NLR和PLR与ALN转移阳性显著相关(P<0.05).纳入这5个特征变量构建Logistic回归模型:Logit(P)=-14.938+1.675×BI-RADS 5类+1.958×SWV+2.682×硬环征+1.062×NLR+0.017×PLR.经ROC曲线分析,该模型预测ALN转移的AUC值为0.971(95%CI:0.938～0.989),灵敏度为89.69%,特异度为96.46%.该模型在测试集中预测ALN转移的AUC值为0.980(95%CI:0.928～0.998),灵敏度为89.58%,特异度为95.74%.结论 基于BI-RADS5类、SWE硬环征、SWV、NLR和PLR构建的预测模型可有效预测乳腺癌患者ALN转移的风险,为乳腺癌患者ALN转移风险的无创评估提供了新的工具.
关键词：乳腺癌腋窝淋巴结转移剪切波弹性成像中性粒细胞计数/淋巴细胞计数血小板计数/淋巴细胞计数
资助基金：运城市科技计划项目(YCKJ-2022063)
论文发表日期：2025-12-28
在线出版日期：2026-01-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 1192-1198 )
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