基于乳腺X线影像组学辅助诊断BI-RADS 4和5类良性病变

摘要

目的评价乳腺X线影像组学辅助诊断乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)4和5类良性病变的价值。方法回顾性分析经病理证实的344例乳腺病变患者,包括194例良性病变、150例恶性病变;根据接受乳腺X线检查时间将前70%归为训练集(n=240)、后30%归为验证集(n=104)。基于头足(CC)位和内外斜(MLO)位图像提取影像组学特征,以组内相关系数(ICC)、Spearman相关性及最小绝对收缩和选择算子(LASSO)筛选最佳影像组学特征,应用支持向量机建立组学模型,预测BI-RADS 4和5类中的良性病变。由2名放射科医师对训练集及验证集数据进行判断,采用受试者工作特征(ROC)曲线评估组学模型与放射科医师的诊断效能,并比较其差异。结果分别基于CC位和MLO位图像提取92个影像组学特征,并最终选出7个及2个最佳影像组学特征。ROC曲线显示,组学模型诊断训练集及验证集良性乳腺病变的曲线下面积(0.92、0.87)均大于放射科医师(0.76、0.75,Z=-4.20、-2.40,P均0.05)。结论乳腺X线影像组学有助于诊断BI-RADS 4和5类良性病变。