基于多期相动态对比增强磁共振影像组学在预测浸润性乳腺癌前哨淋巴结转移中的价值

摘要

目的探讨基于多期相动态对比增强磁共振(dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)影像组学在预测浸润性乳腺癌前哨淋巴结(sentinel lymph node,SLN)转移中的价值。方法回顾性收集2018年11月至2021年9月在济宁市第一人民医院术前接受乳腺DCE-MRI检查且经病理证实的150名浸润性乳腺癌患者的临床、病理及MRI资料,其中,SLN转移阳性者61名,阴性者89名,并将其以8∶2的比例随机划分为训练集(n=120)与测试集(n=30)。在乳腺DCE-MRI(增强早期、增强峰值期及增强末期)剪影图像上进行手动逐层勾画感兴趣区(region of interest,ROI),获得三维容积感兴趣区域(volume of interest,VOI),再对各期进行提取影像组学特征,使用Z分数(Z-Score)归一化对特征进行归一化处理,然后再使用Select K Best和最小绝对收缩与选择算法(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)筛选出最优特征,并构建logistic回归(logistic regression,LR)模型。绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线及曲线下面积(area under the curve,AUC)。运用ROC曲线与决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)对模型进行评价。结果分别从增强早期、增强峰值期、增强末期及三期联合期相的图像中得到了10、10、10及11个最优特征,通过LR共构建4个预测模型。在训练集中,4个模型的AUC值分别为0.859、0.801、0.768、0.834。在测试集中,4个模型AUC值分别为0.843、0.806、0.806、0.866。DCA显示联合期相模型表现出了较高的净收益。结论DCE-MRI增强早期、增强峰值期及增强末期影像组学模型在预测浸润性乳腺癌SLN转移中均具有较好的预测效能,且测试集中联合期相的效能略高于单独期相。