發(fā)布時間：2020-06-14 22:34

【摘要】：目的:探討基于動態(tài)增強MRI(dynamic contrast enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)的影像組學在預測乳腺癌Luminal型和非Luminal型中的價值。方法:回顧性分析行乳腺DCE-MRI掃描,并經(jīng)手術(shù)病理證實為乳腺癌的42例患者圖像,根據(jù)時間信號強度曲線(time-signal intensity curve,TIC)選取強化最明顯的時相,導入RadCloud軟件進行分析,采用手動分割法逐層勾畫病灶提取影像組學特征。根據(jù)雌激素受體(estrogen receptor,ER)和孕激素受體(progesterone receptor,PR)的表達情況將所有病例分為Luminal型和非Luminal型,使用方差選擇和最小絕對收縮算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)進行數(shù)據(jù)降維并構(gòu)建影像組學標簽,采用Spearman相關分析評估篩選出的特征值與ER、PR及人表皮生長因子受體2(human epidermal growth factor receptor-2,HER2)的相關性;分別構(gòu)建了基于邏輯回歸(logistic regression,LR)、隨機森林(random forest,RF)、K近鄰(K nearest neighbor,KNN)和支持向量機(support vector machine,SVM)的分類器,并用5折交叉驗證法對分類器的預測性能進行驗證,計算分類器的敏感度、特異度、準確度及受試者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲線下面積(area under the curve,AUC)。結(jié)果:本研究共納入42例乳腺癌患者,其中Luminal型32例和非Luminal型10例。最終選出4個最優(yōu)特征值,包括1個形狀特征和3個小波特征,其中Original_Shape_Maximum 2D Diameter Row、Wavelet-LLH_GLCM_Idn和Wavelet-HHH_GLCM_Correlation這3個特征值與ER和PR的表達情況均具有顯著相關性,4個特征值與HER2的表達情況均不具有顯著相關性�；赗F的分類器對乳腺癌Luminal型的預測性能最佳,其敏感度、特異度、準確度及AUC分別為0.838、0.900、0.853和0.876。結(jié)論:基于DCE-MRI的影像組學可以作為預測乳腺癌Luminal型和非Luminal型的方法,基于RF的預測模型的預測性能最佳。
【學位授予單位】：重慶醫(yī)科大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：R737.9;R445.2
【圖文】：

圖 2. Lasso 篩選出的 4 個最優(yōu)特征及其系數(shù)Fig.2 4 optimal features and their coefficients selected by Lasso

圖 2. Lasso 篩選出的 4 個最優(yōu)特征及其系數(shù)Fig.2 4 optimal features and their coefficients selected by Lasso

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本文編號：2713457