基于乳腺X线影像组学对类圆形肿块良恶性的预测价值

目的 探讨基于乳腺X线成像的影像组学特征在预测不伴有明显恶性或良性钙化特征的类圆形肿块良恶性中的应用价值.方法 回顾性分析2017年1月至2020年12月复旦大学附属闵行医院经手术病理证实的类圆形肿块129例患者资料.在良性组、恶性组中分别按照7∶3的比例随机选取训练集与验证集.应用ITK-SNAP软件手动勾画乳腺X线...     

基于X线摄影影像组学特征鉴别乳腺良恶性肿块的价值

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。     

多模态X线影像组学模型对乳腺BI-RADS4类肿块良恶性的辅助诊断价值

目的 探讨多模态X线影像组学模型在鉴别乳腺BI-RADS 4类肿块型病变良恶性方面的价值.方法 回顾性分析山东省千佛山医院2017年8月至2020年4月,经全屏数字化乳腺X线摄影(FFDM)和数字乳腺断层合成摄影(DBT)检查诊断为BI-RADS 4类乳腺病变并经病理证实的120例女性患者(4A 41例,良性34例、恶...     

乳腺钙化的X线影像评价

乳腺X线摄影经常发现钙化,但判断其性质是诊断难点。本文重点从钙化的形态和与之关联的密度、钙化的分布特点等方面系统评价乳腺钙化,并对乳腺钙化产生的原因和对钙化的诊断技巧进行探讨。     

基于乳腺钙化病灶乳腺X线摄影特征预测其浸润性的研究

目的：基于乳腺X线摄影钙化的形态及分布,探讨可能预测乳腺病灶浸润性的钙化特征。方法：回顾并分析乳腺X线摄影检出可疑钙化并经病理学检查证实的女性患者267例,患者平均年龄(48.1±9.7)岁。根据病理学检查结果,将浸润性癌及导管原位癌微浸润定义为浸润性病灶,将导管原位癌及各种良性病灶定义为非浸润性病灶。探讨可能预测病灶浸润性的钙化形态及分布状态：单因素分析采用χ2检验,多因素分析采用logistic回归分析以建立预测模型;绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线并计算曲线下面积(area under curve,AUC)以评估模型预测能力;采用Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评估模型整体拟合度。结果：单因素分析显示,伴点状/圆形钙化的可疑钙化及无定形钙化对乳腺非浸润性病灶具有预测价值(χ²=10.567,P=0.001;χ²=31.153,P<0.001);而细线样或细分枝状钙化及段样分布的可疑钙化对乳腺浸润性病灶具有预测价值(χ²=36.275...     

超声检查和乳腺X线摄影及数字乳腺断层摄影对乳腺肿块的应用

目的 探讨超声检查、乳腺X线摄影和数字乳腺断层摄影对致密型乳腺无钙化肿块的诊断价值.方法 收集100例致密型乳腺无钙化肿块患者的临床资料,以病理组织检查结果为金标准,进行乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)评价常规超声、乳腺X线摄影和数字乳腺断层摄影对疾病的检出率和符合率.结果 100例患者中,良性病变41例(41...     

多序列3D-MRI影像组学对乳腺小肿块的鉴别价值

目的 基于动态增强磁共振(DCE-MRI)序列及扩散加权成像(DWI)序列构建影像组学模型,探讨其对直径≤2 cm的乳腺肿块良恶性的鉴别价值.方法 选取2019 年1 月至2022 年8 月就诊于本院122 例患者,均接受MRI检查,且经测量肿块直径≤2 cm.将所有患者图像以DICOM格式上传至慧影大数据平台,使用双盲法在DWI及DCE第三期图像上逐层勾画感兴趣区(ROI),后将该病灶勾画的所有ROI融合成三维容积感兴趣区(3D-VOI)进行组学分析.按照4∶ 1 将数据集随机分为训练集与测试集,采用逻辑回归(LR)分类器,构建DCE、DWI及DCE与DWI联合鉴别模型,以病理检查为金标准,评价三种影像组学模型的鉴别效能,并比较三种模型的曲线下面积(AUC)、准确率、特异度及敏感度.结果 根据病理结果将122 例患者分为良性42 例,恶性80 例,以DCE构建组学模型鉴别乳腺小肿块的AUC值为0.83(0.65～1.00)、准确率67%、特异度81%、敏感度67%;以DWI构建组学模型鉴别乳腺小肿块的AUC值0.81(0.67～0.98)、准确率64%,特异度78%、敏感度75%;以DCE与DWI联合模型鉴别乳腺小肿块AUC值0.93(0.80～1.00)、准确率80%、特异度88%、敏感度89%.结论 DCE-MRI与DWI序列联合所建立的模型无创性鉴别乳腺小肿块良恶性的价值更高.