基于18F-PSMA-1007 PET/CT影像组学模型在前列腺癌与前列腺增生鉴别诊断中的价值

目的评估前列腺特异膜抗原(PSMA)PET/CT影像组学模型对前列腺癌和前列腺增生(BPH)鉴别诊断的价值。方法回顾性收集2020年5月至2022年9月在西安交通大学第一附属医院行前列腺穿刺活组织检查和18F-PSMA-1007 PET/CT显像的50例前列腺癌[年龄(70.0±8.8)岁]和25例BPH患者[年龄(66.9±9.4)岁]的资料, 采用随机种子数按7∶3分为训练集(n=53)和测试集(n=22)。基于PET/CT配准图像勾画前列腺ROI, 提取PET和CT影像组学特征, 使用最大相关最小冗余(mRMR)和最小绝对收缩和选择算子(LASSO)算法进行特征筛选。采用logistic回归分别构建PET和PET/CT影像组学模型。通过ROC曲线评价模型的诊断效能, 并与游离前列腺特异抗原(fPSA)/总前列腺特异性抗原(tPSA)比值、PET常规代谢参数以及前列腺癌分子成像标准化评估(PROMISE)等指标和参数进行比较(Delong检验)。结果 PET影像组学模型共纳入7个特征, PET/CT影像组学模型分别纳入3个CT特征和4个PET特征。训练集、测试集中PET和PET/C...     

18 F-FDG PET/CT在三阴性乳腺癌分子分型诊断中的价值

目的 探究¹⁸F-氟脱氧葡萄糖-正电子体层扫描成像(¹⁸F-FDG PET/CT)在三阴性乳腺癌分子分型诊断中的价值。方法 回顾性分析2010年1月1日至2022年12月31日在天津医科大学肿瘤医院行¹⁸F-FDG PET/CT检查的227例乳腺癌患者的临床和影像学资料,根据乳腺癌原发灶雌激素受体(ER)、孕激素受体(PR)及人表皮生长因子受体2(HER-2)表达状态将患者分为三阴性乳腺癌和非三阴性乳腺癌两组;基于PET图像和CT图像,提取影像组学特征,构建影像组学模型用于预测三阴性乳腺癌的分子分型;并比较两组患者的临床资料、CT形态学特征和PET代谢参数的差异,筛选出差异有统计学意义的指标,建立联合临床特征的综合性影像组学模型。结果 与非三阴性乳腺癌相比,三阴性乳腺癌在肿瘤直径、边缘、合并同侧腋下淋巴结转移、累犯邻近皮肤乳头及PET代谢参数等方面表现出更显著的侵袭性(t=-3.19,χ²=7.30、8.10、5.34,t=3.80、3.30、3.42,P＜ 0.05)。构建的¹⁸F-FDG PET/CT影像组学模型能够有效预测三阴性乳腺癌的分子分型,受试者工作特征(ROC)曲线分析显示,曲线下面积(AUC)为0.83(95%CI 0.78~0.88),预测准确度为75.9%,灵敏度为74.5%,特异度为77.2%。构建的综合性影像组学模型AUC为0.86(95%CI 0.81~0.90),预测准确度为77.2%,灵敏度为78.6%,特异度为75.9%。结论 ¹⁸F-FDG PET/CT在三阴性乳腺癌分子分型诊断中发挥重要价值,构建的影像组学模型和综合性影像组学模型进一步提高了PET代谢参数的预测效能,有助于临床上尽早制定准确的治疗方案,从而改善患者预后。     

基于18F－FDG PET/CT的机器学习模型对风湿性多肌痛的诊断价值

目的探讨基于18F-FDG PET/CT的机器学习模型对风湿性多肌痛(PMR)的诊断价值。方法回顾性分析2014年11月至2022年12月间入住常州市第一人民医院免疫风湿科, 疑似PMR并行18F-FDG PET/CT检查的177例患者[男119例、女58例, 年龄67.0(61.0, 72.0)岁]资料。将患者按照7∶3随机等比抽样分为训练集和验证集。利用分类和回归树(CART)、最小绝对收缩和选择算子(LASSO)算法和logistic回归3种机器学习模型对PET/CT影像学特征进行学习。通过ROC曲线分析评估各模型的诊断效能, 采用Delong检验比较不同AUC的差异。结果 PMR患者78例(44.1%, 78/177), 非PMR患者99例(55.9%, 99/177);训练集124例, 验证集53例。Logistic回归模型(训练集:AUC=0.961;验证集:AUC=0.930)在诊断PMR方面优于CART(训练集:AUC=0.902, z=2.96, P=0.003;验证集:AUC=0.844, z=2.46, P=0.014), 与LASSO算法诊断效能相似(训练集:A...     

基于18F-FDG PET/CT影像组学治疗前预测唾液腺癌颈部淋巴结转移

目的研究氟代脱氧葡萄糖正电子发射计算机断层显像(18F-FDG PET/CT)影像组学在预测唾液腺癌颈部淋巴结转移中的价值。方法对北京大学口腔医学68例唾液腺癌患者进行回顾性研究, 随机分为训练组(40例)、验证组(14例)和测试组(14例)。从PET图像中半自动勾画肿瘤原发病灶并提取影像组学特征。经过特征筛选和降维, 构建人工神经网络(ANN)预测模型。采用受试者操作特征(ROC)曲线、ROC曲线下面积(AUC)、准确度、灵敏度、特异度对模型预测性能进行评价, 采用Delong检验对各模型性能进行比较。结果基于影像组学特征构建的影像组学模型AUC为0.88(95%CI:0.78～0.95), 灵敏度为75%, 特异度为92.3%, 准确度为88.2%。结合PET/CT报告的淋巴结状态(cN)和影像组学特征构建的联合模型的AUC为0.97(95%CI:0.89～0.99), 灵敏度为87.5%, 特异度为100%, 准确度为97.1%。Delong检验显示联合模型与cN的差异具有统计学意义(Z=2.27, P<0.05), 影像组学模型与cN差异无统计学意义(P>0.05)...     

18F－FDG PET/CT代谢参数联合炎性反应指标对原发胃肠道DLBCL患者中期疗效的预测价值

目的探索18F-FDG PET/CT代谢参数联合炎性反应指标对原发胃肠道弥漫性大B细胞淋巴瘤(PGI-DLBCL)初诊患者中期化疗疗效的预测价值。方法回顾性分析2011年4月至2020年5月间于海军军医大学附属长海医院以18F-FDG PET/CT进行基线评估且采用环磷酰胺+阿霉素+长春新碱+泼尼松(CHOP)或利妥昔单克隆抗体+CHOP(R-CHOP)化疗方案的67例PGI-DLBCL患者(男37例、女30例, 年龄28～85岁)资料, 2～4个化疗周期后行中期疗效评估, 根据Lugano淋巴瘤疗效评估标准分为完全缓解(CR)组和非CR(NCR)组。采用Mann-WhitneyU检验比较2组间SUVmax、SUV峰值(SUVpeak)、肿瘤代谢体积(MTV)、病灶糖酵解总量(TLG)、血小板/淋巴细胞比值(PLR)和中性粒细胞/淋巴细胞比值(NLR)的差异。采用多因素logistic回归分析NCR的独立危险因素, 根据筛选结果建立二元logistic回归模型, 并用外部验证数据(n=15)对该模型进行检验。结果 67例PGI-DLBCL患者中, CR组28例(41.8%), NCR组...     

基于MRI影像组学预测宫颈癌Ki-67表达水平

目的:开发并验证基于多参数MRI图像特征的影像组学特征预测模型对术前宫颈癌症患者的Ki-67指数状态的预测。方法:回顾性分析来自两个不同机构的91例宫颈癌患者的MRI影像及病理结果。根据术后免疫组化结果，将Ki-67指数分为高表达组(>60%)及低表达组(≤60%)。从每位患者的T₂/SPAIR、ADC和CE T₁WI图像中共提取3390个影像学特征。单变量分析和最小绝对收缩选择算子(LASSO)对影像组学特征进行降维处理，最终筛选出关键特征。采用Logistic回归、决策树、支持向量模型(SVM)方法构建模型。采用受试者操作特征(ROC)曲线分析影像组学特征的预测准确性，计算曲线下面积(AUC)。结果:91例患者中，27例Ki-67低表达，64例Ki-67高表达。最终从T₂/SPAIR、CE T₁WI、ADC图像中分别筛选出4、6、5个影像学特征。对Ki-67状态的预测，三个序列对应的模型构建方法为Logistic回归、SVM、Logistic模型，最终获得的训练组AUC分别为0.801、0...     

体素内不相干运动扩散加权成像直方图分析评估浸润性乳腺癌分子亚型及预后因素研究

【摘要】目的：探讨基于体素内不相干运动扩散加权成像（IVIM-DWI）直方图参数分析评估浸润性乳腺癌分子亚型及预后因素的价值。方法：回顾性分析105例浸润性乳腺癌患者的临床、病理及影像资料。其中乳腺IVIM-DWI图像经后处理生成真实扩散系数(D)、伪扩散系数(D*)、灌注分数(f)定量参数图,并对参数图进行直方图分析,获得各参数的最小值、最大值、平均值、中位数以及第10、90百分位数(10th、90th)、偏度、峰度。应用Logistic回归构建乳腺癌分子亚型及预后因素的预测模型,采用受试者工作特征（ROC）曲线评价模型预测能力。结果：对于分子亚型的预测,HER2过表达型与非HER2过表达型模型的诊断效能最高,AUC达0.897(95%CI：0.822～0.948),Luminal型与非Luminal型模型的AUC为0.874(95%CI：0.795～0.931),三阴性型与非三阴性型模型的AUC为0.789(95%CI：0.698～0.862)。对于预后因素的预测,Ki-67表达情况模型的诊断效能最高,AUC达0.810(95%CI：0.722～0.880),淋巴结转移模型的AUC为0.718(95%CI：0.613～0.808)。结论：基于IVIM-DWI直方图参数构建的模型能较好地预测浸润性乳腺癌的分子亚型及部分预后因素。     

基于18F-FDG PET影像组学区分结节/肿块性肺结核与非小细胞肺癌

【摘要】目的：探讨18F-FDG PET影像组学对结节性或肿块性肺结核（PTB）与非小细胞肺癌（NSCLC）鉴别诊断价值。方法：回顾分析本院行18F-FDG PET/CT的PTB 40例与NSCLC 178例患者,所有患者均经病理证实,按照1：1比例分为训练集和验证集。使用Python软件从PET图像中提取影像组学特征。采用最大相关性最小冗余算法和最小绝对收缩和选择算子选择最优特征,构建影像组学标签评分（Rad-score）。Mann-WhitneyU检验比较组间差异;多因素logistic回归筛选病理类型影响因素。基于临床变量和Rad-score构建复合模型,通过受试者工作特征（ROC）曲线评价模型辨别PTB和NSCLC能力。结果：选择两个影像组学特征构建组学标签。PTB比NSCLC具有较低的Rad-score值（训练集：Z=-5.878,P<0.001;验证集：Z=-5.711,P<0.001）,其AUC分别为0.914 (95%CI,0.845~0.959)和0.918 (95%CI,0.850~0.962),高于临床变量(训练集:AUC=0.811;验证集：AUC=0.740)。综合临床变量和组学标签构建复合模型,模型对病理类型具有良好的辨别能力［训练集：AUC=0.955 (95%CI,0.897~0.985);验证集：AUC=0.928 (95%CI,0.862~0.969)］,且显著高于SUVmax（训练集：Z=3.930,P<0.001;验证集：Z=2.512,P=0.012）。结论：18F-FDG PET影像组学能有效区分结节/肿块性PTB和NSCLC,为后续临床治疗提供指导。     

18F-FDG PET影像组学在术前预测肺腺癌脉管浸润及脏层胸膜侵犯中的应用价值

目的评估基于18F-FDG PET的影像组学模型在术前预测肺腺癌(LAC)脉管浸润(LVI)及脏层胸膜侵犯(VPI)的价值。方法对2018年8月至2022年8月期间在南京医科大学附属泰州人民医院经手术病理确诊的87例LAC患者[男42例、女45例, 年龄为(64.6±9.0)岁;共90个病灶]进行回顾性分析, 基于PET图像提取、筛选影像组学特征, 使用支持向量机(SVM)、逻辑回归(LR)、决策树(DT)和K-最近邻(KNN)算法构建机器学习模型;采用分层抽样法(Python中的StratifiedkFold函数)将数据按8∶2分成训练集和测试集, 使用5折交叉验证法验证模型性能的稳定性并绘制ROC曲线, 计算并比较AUC(Delong检验), 评价影像组学模型预测LAC LVI及VPI的价值。结果 SVM、LR、DT、KNN模型预测LAC患者LVI的训练集AUC分别为0.91、0.90、0.91、0.91, 测试集AUC为0.85、0.87、0.77、0.78;在预测VPI时, 训练集AUC分别为0.86、0.86、0.84、0.81, 测试集分别为0.82、0.80、0.69、0...     

乳腺癌18F-FDG PET/CT和3.0T MRI联合显像评分与Ki-67表达水平的相关性分析

目的 探讨18F-FDG PET/CT和3.0T MRI联合显像评分与Ki-67（一种增殖细胞核抗原）表达水平的相关性。 方法 18例经病理确诊的原发性乳腺癌患者术前行18F-FDG PET/CT和3.0T MRI联合显像,对显像结果进行评分并与Ki-67的表达水平进行相关性分析。联合显像和术后病理标本的免疫组化检测在一周内完成。 结果 ① 乳腺癌最大标准化摄取值与Ki-67的表达水平呈正相关（r=0.473,P＜0.05）;②PET/CT和3.0T MRI联合显像评分与Ki-67的表达水平呈明显正相关（r=0.674,P＜0.01）。 结论 18F-FDG PET/CT和3.0T MRI联合显像在乳腺癌的预后判断中可能具有重要的潜在价值。     

淋巴瘤18F－FDG PET/CT影像组学的应用及研究进展

18F-FDG PET/CT是诊断淋巴瘤最重要的检查方法之一, 其在淋巴瘤的诊断分期、疗效评估、预后预测及临床决策等方面发挥着重要作用。影像组学是一种利用复杂的生物信息学方法从医学图像中提取定量信息来表征肿瘤异质性的技术。18F-FDG PET/CT影像组学方法已应用于量化肿瘤内异质性, 在淋巴瘤的研究颇具潜力和价值。该文就18F-FDG PET/CT影像组学在淋巴瘤的应用及研究进展进行综述。     

双层探测器光谱CT定量参数术前预测食管鳞状细胞癌Ki-67表达的效能

目的探讨双层探测器光谱CT定量参数术前预测食管鳞状细胞癌(ESCC)Ki-67表达的效能。方法回顾性收集2021年12月至2022年12月辽宁省肿瘤医院64例ESCC患者。采用免疫组化法检测ESCC瘤组织中Ki-67的表达水平, Ki-67表达指数≥30%为Ki-67高表达组(47例), <30%为Ki-67低表达组(17例)。测量光谱CT定量参数值, 包括动脉期和静脉期120 kVp混合能量图CT值、40 keV虚拟单能级图CT值、碘密度(ID)值、标准化碘密度(NID)和有效原子序数。采用独立样本t检验比较Ki-67高表达组与低表达组间各参数的差异, 绘制受试者操作特征(ROC)曲线评价各参数预测Ki-67表达的效能, 曲线下面积(AUC)的比较采用DeLong检验。结果 Ki-67高表达组动脉期120 kVp CT值、40 keV CT值、ID、有效原子序数和静脉期120 kVp CT值、40 keV CT值、ID、NID、有效原子序数均高于Ki-67低表达组, 差异有统计学意义(P<0.05), 两组间动脉期NID差异无统计学意义(t=1.85, P=0.070)。...     

18F－FDG PET/CT图像特征与代谢参数对胃肠道间质瘤恶性程度的预测价值

目的探讨18F-FDG PET/CT图像特征及代谢参数对胃肠道间质瘤(GIST)恶性危险度的预测价值。方法回顾性分析2014年3月至2020年6月间在华中科技大学同济医学院附属协和医院与武汉大学中南医院治疗前行18F-FDG PET/CT检查的35例GIST患者(男27例、女8例, 年龄44～84岁)临床及影像资料。将18F-FDG PET/CT中GIST病灶按照图像特征分为环形摄取和非环形摄取, 使用Fisher确切概率法分析图像特征不同分组间肿瘤坏死、美国国立卫生研究院(NIH)危险度分级(简称NIH分级)之间的差异。采用Mann-WhitneyU检验分析SUVmax、基于SUVmax不同阈值(2.5、40%和50%)下的肿瘤代谢体积(MTV;MTV2.5、MTV40%、MTV50%)和病灶糖酵解总量(TLG;TLG2.5、TLG40%、TLG50%)与临床病理特征(病变部位、肿瘤最大径、核分裂象、细胞增殖核抗原Ki-67、坏死、图像特征、NIH分级)的关系。采用Spearman秩相关分析临床病理特征与代谢参数的相关性。绘制不同代谢参数诊断NIH分级的ROC曲线, 采用Delong...     

基于CESM影像与病理指标预测乳腺癌HER-2和Ki-67表达的价值

目的:基于对比增强能谱X线摄影(CESM)影像与病理指标构建预测模型，用于预测乳腺癌的HER-2、Ki-67表达水平。方法:回顾性分析200例肿块型乳腺癌的CESM影像及病理资料，按照7:3比例分为训练集(n=140)和验证集(n=60)。根据HER-2、Ki-67表达水平，分为阴性组和阳性组。比较阴性组和阳性组间CESM特征及病理指标的差异。利用logistic回归筛选出独立危险因素，构建预测模型。采用受试者操作特征(ROC)曲线下面积(AUC)、校准曲线和决策曲线分析评估预测模型的效能。结果:Logistic回归分析示乳腺癌边缘毛刺征、强化均匀性、可疑恶性微钙化、腋窝淋巴结转移是HER-2阳性的独立预测因子；肿块最大径、边缘毛刺征、强化均匀性、RS%_CC、组织学分级是Ki-67阳性的独立预测因子。基于上述特征构建的HER-2和Ki-67预测模型均具有较好的预测能力，其AUC值分别为0.858～0.899、0.901～0.916。其校准曲线及DCA曲线提示预测结果接近实际结果，该预测模型有良好的临床应用价值。结论:HER-2和Ki-67预测模型可作为一种有效和简...     

联合CT影像组学与深度学习特征建立列线图预测食管鳞癌放疗近期疗效

目的:探讨基于CT影像组学特征与深度学习特征建立列线图对食管癌放疗近期疗效的预测价值。方法:回顾性分析137例食管鳞癌患者的临床及影像资料。从CT图像中提取影像组学特征和深度学习特征。通过最小绝对收缩和选择算子方法分别对影像组学特征和深度学习特征进行降维并计算得到影像组学得分(Radscore)和深度学习得分(Deepscore)。采用多因素logistic回归分析建立预测模型,并绘制列线图。对列线图的校准度、诊断效能和临床价值进行评价。结果:筛选得到6个影像组学特征参与计算Radscore, 6个深度学习特征参与计算Deepscore。多因素logistic回归结果显示Radscore、Deepscore、TNM分期为联合模型的独立预测因子。联合预测模型在训练集中预测食管鳞癌患者放疗近期疗效的曲线下面积(AUC)为0.904,高于临床模型(AUC=0.662)和影像组学模型(AUC=0.814),且AUC差异均有统计学意义(P<0.001、P=0.004)。验证集中联合模型的AUC为0.938,高于临床模型(AUC=0.644)和影像组学模型(AUC=0.852),联合模型与临...     

基于18F-FDG PET/CT图像建立的多元影像组学模型对乳腺癌原发灶HER-2表达状态的预测价值

目的 评估基于18F-氟脱氧葡萄糖（FDG） PET/CT图像建立的多元影像组学模型对乳腺癌原发灶人表皮生长因子受体2（HER-2）表达状态的预测价值。 方法 回顾性分析2010年1月1日至2019年12月31日于天津医科大学肿瘤医院行18F-FDG PET/CT检查的273例女性乳腺癌患者的临床和影像学资料,年龄26~78（51.8±10.8）岁。根据乳腺癌原发灶HER-2表达状态的不同将患者分为HER-2阳性组和HER-2阴性组,比较2组患者的临床特征和PET/CT代谢参数的差异。勾画原发灶的感兴趣区,提取所有影像组学特征并建立基于PET/CT图像的影像组学特征模型,将样本中70%的患者作为训练集,剩余30%的患者作为测试集,采用受试者工作特征曲线比较PET/CT代谢参数及影像组学模型对乳腺癌原发灶HER-2表达状态的预测能力,采用十折交叉验证计算预测模型的平均性能。采用Wilcoxon秩和检验比较组间各PET代谢参数是否存在差异。计数资料的比较采用χ2检验,计量资料的比较采用两独立样本t检验和Mann-Whitney U秩和检验。 结果 HER-2阳性组患者106例、阴性组患者167例。HER-2阴性组患者合并腋下淋巴结转移的比例较HER-2阳性组患者高[85.03%（80/106）对75.47%（142/167）],且差异有统计学意义（χ2=3.900,P<0.05）。除腋下淋巴结转移情况外,2组患者的年龄、病理学类型及肿瘤分期间的差异均无统计学意义（t=?0.028,χ2=5.429、1.891,均P>0.05）。2组患者的PET代谢参数最大标准化摄取值、平均标准化摄取值、标准化摄取值峰值、肿瘤代谢体积、病灶糖酵解总量之间的差异均无统计学意义（Z=?1.583~?0.064,均P>0.05）。最终筛选出具有较好预测价值的37个影像组学特征建立组学特征模型,其中,PET影像组学参数8个、CT影像组学参数29个。在训练集中,影像组学特征模型曲线下面积（AUC）、准确率、灵敏度和特异度分别为0.913（95% CI:0.871~0.954）、0.882（95%CI:0.832~0.922）、0.849（95%CI:0.759~0.910）和0.910（95%CI:0.841~0.952）;在测试集中,影像组学特征模型AUC、准确率、灵敏度和特异度分别为0.820（95%CI:0.723~0.918）、0.830（95%CI:0.738~0.900）、0.875（95%CI:0.701~0.959）和0.807（95%CI:0.683~0.892）;经十折交叉验证后,影像组学模型的AUC、准确率、灵敏度、特异度的均值分别为0.818、0.847、0.908、0.764。 结论 相较于传统的PET代谢参数,基于18F-FDG PET/CT图像建立的多元影像组学模型对乳腺癌原发灶HER-2表达状态有较好的预测价值,有助于临床医师筛选曲妥珠单抗受试人群,改善患者预后。     

CT影像组学联合传统影像特征对胃肠道间质瘤Ki-67指数表达的预测价值

【摘要】目的：探讨基于增强CT的影像组学联合传统影像特征对无创性预测胃肠道间质瘤（GIST）Ki-67增殖指数（Ki-67 PI）表达的价值。方法：回顾性搜集我院2010年9月至2020年9月经手术病理确诊的原发性GIST患者的病例资料。诊断医师采用盲法独立分析增强CT图像,提取传统的影像征象。利用ITK-SNAP软件在增强CT图像上勾画病灶感兴趣区,利用AK软件提取纹理特征,将患者随机分为训练集与验证集。采用逻辑回归筛选特征参数并构建影像组学模型。再分别建立传统影像特征模型、组学模型及联合两者的组合模型。结果：传统影像特征模型的诊断效能尚可,其ROC曲线的曲线下面积（AUC）在训练集和验证集中分别为0.720（95%CI：0.651～0.788）及0.665（95%CI：0.547～0.784）。影像组学模型的诊断效能良好,其AUC在训练集中具有最优值,为0.802（95%CI：0.744～0.860）,其AUC在验证集中为0.730（95%CI：0.623～0.836）。此外,联合影像组学和传统影像特征组成的多参数组合模型在训练集中效能良好,AUC值为0.823（95%CI：0.768～0.878）,其在验证集中具有最优的诊断效能,AUC值为0.731（95%CI：0.626～0.836）。结论：基于增强CT的影像组学联合传统影像特征建立的组合模型具有无创预测GIST患者Ki-67 PI表达状态的价值。     

乳腺癌18F-FDG摄取与雄激素受体表达的相关性分析

目的 探讨乳腺癌及其分子亚型的雄激素受体(androgen receptor,AR)表达与¹⁸F-FDG摄取的相关性。方法 选取143例女性患者经穿刺活检或手术病理确诊为乳腺癌，且均在治疗前接受了¹⁸F-FDG PET/CT检查，对乳腺癌病灶勾画感兴趣区，获得相应的最大标准摄取值(maximum standardized uptake value,SUV_max)以反映乳腺癌的¹⁸F-FDG摄取水平。根据ER、PR、HER-2和Ki-67的免疫组化和荧光原位杂交(fluorescence in situ hybridization,FISH)结果进一步将乳腺癌分为Luminal A型、Luminal B(HER-2阴性)型、Luminal B(HER-2阳性)型、HER-2过表达型、三阴型。AR的表达也根据免疫组化染色评价，阳性细胞数<10%为阴性(-)，10%～25%为(1+),26%～50%为(2+),>50%为(3+)。结果 乳腺癌AR总体阳性表达率77.62%,Luminal A型...     

乳腺癌~(18)F-FDG PET/CT代谢参数与免疫分型相关性研究

目的探讨乳腺癌原发灶~(18)F-FDG PET/CT显像SUVmax、MTV、TLG与ER、PR、HER2、ki-67之间的关系,以期提高~(18)F-FDG PET/CT在乳腺癌免疫参数方面的预测价值。方法回顾性分析本院2016年1月～2018年12月经手术或穿刺病理证实的乳腺癌患者36例,所有病例均做了ER、PR、HER2、ki-67免疫检测,并于术前均行~(18)F-FDG PET/CT检查。分析原发灶~(18)F-FDG PET代谢参数与ER、PR、HER2、ki-67之间的关系。结果原发灶SUVmax最大值27.71,最小值为2.06,平均值9.76±6.59,TLG最大值2199.70,最小值2.39,平均值136.60±376.96,MTV最大值200.79,最小值1.65,平均值19.47±37.97,ki-67最大值80%,最小值5%,平均值31.80±21.78,ER阳性27例,最大值95%,最小值1%,平均值66.15±30.37,PR阳性18例,最大值95%,最小值3%,平均值45.44±31.07,HER2阴性15例,阳性21例,其中强阳性12例。结论乳腺癌原发灶代谢参数,尤其是肿瘤代谢体积在肿瘤细胞增殖因子ki-67预测方面有一定的参考价值,而对免疫参数ER、PR及HER2无明显预测价值。     

基于扩散峰度成像多参数回归模型预测雌激素受体阳性、人表皮生长因子受体2阴性乳腺癌的复发风险

目的探讨基于扩散峰度成像(DKI)参数的回归模型预测雌激素受体(ER)阳性、人表皮生长因子受体2(HER-2)阴性早期浸润性乳腺癌患者的复发风险。方法该研究为横断面研究。回顾性分析2016年1月至2018年12月在无锡市人民医院接受诊治的ER阳性、HER-2阴性早期浸润性乳腺癌患者50例(50个病灶)的临床病理(年龄、组织学分级、Ki-67水平等)及影像资料。所有患者均为女性, 年龄29～81岁, 术前均接受常规MRI及DKI检查, 评估记录乳腺纤维腺体组织量(FGT)、背景实质强化(BPE)、内部强化特征等, 测量并计算强化峰值(PH)、峰值强化率、达峰时间、平均峰度(MK)、平均扩散率(MD)等指标。根据患者21基因复发评分将50例患者分为低复发风险组和中高复发风险组。采用独立样本t检验、Mann-WhitneyU检验、χ2检验比较2组间各指标的差异。将年龄、PH、MD、MK为自变量构建的logistic模型为Pre1, 以Ki-67、年龄、PH、MD、MK为自变量构建logistic模型为Pre2, 采用受试者操作特征曲线及曲线下面积(AUC)评估模型预测患者低复发风险的效能。结...