关键词:
超声检查
超声影像组学
长轴最大切面
短轴垂直切面
乳腺肿块
良恶性
摘要:
目的基于双切面(长轴最大切面、短轴垂直切面)超声影像组学构建联合模型,探讨其鉴别诊断乳腺肿块良恶性的临床价值。方法选取浙江大学医学院附属邵逸夫医院、云南省曲靖市第一人民医院经病理确诊的237例乳腺肿块患者,均为单发病灶,按照7∶3比例将其随机分为训练集166例(良性肿块88例,恶性肿块78例)和验证集71例(良性肿块39例,恶性肿块32例),比较训练集中乳腺良恶性肿块患者年龄及超声图像特征的差异,使用多因素Logistic回归分析构建临床超声特征模型(模型1);使用3D-Slicer软件分别于长轴最大切面、短轴垂直切面勾画感兴趣区,同时自动适形外扩3 mm,使用Slicer Radiomics插件提取肿块双切面影像组学特征,经过标准化处理及特征筛选降维,使用支持向量机(SVM)分别构建长轴最大切面模型(模型2)、短轴垂直切面模型(模型3)、双切面(长轴最大切面+短轴垂直切面)模型(模型4)、双切面联合临床超声特征模型(模型5)。绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析各模型在训练集和验证集中鉴别诊断乳腺肿块良恶性的诊断效能;临床决策曲线评价各模型的临床适用性。结果训练集中乳腺良恶性肿块患者年龄及肿块最大径、血流分级、BI-RADS分类比较差异有统计学意义(均P<0.05)。将其纳入多因素Logistic回归分析,结果显示患者年龄、BI-RADS分类均为鉴别诊断乳腺肿块良恶性的独立影响因素(OR=1.061、19.100,均P<0.001)。模型1在训练集和验证集中鉴别诊断乳腺肿块良恶性的曲线下面积(AUC)分别为0.89、0.89,灵敏度、特异度、准确率分别为88.4%、80.7%、84.3%和87.5%、82.0%、84.5%;模型2在训练集和验证集中鉴别诊断乳腺肿块良恶性的AUC分别为0.87、0.85,灵敏度、特异度、准确率分别为75.6%、88.6%、82.5%和78.1%、76.9%、77.4%;模型3在训练集和验证集中鉴别诊断乳腺肿块良恶性的AUC为0.90、0.90,灵敏度、特异度、准确率分别为76.9%、84.1%、80.7%和78.1%、89.7%、84.5%;模型4在训练集和验证集中鉴别诊断乳腺肿块良恶性的AUC为0.92、0.92,灵敏度、特异度、准确率分别为74.3%、89.8%、82.5%和75.0%、89.7%、83.1%;模型5在训练集和验证集中鉴别诊断乳腺肿块良恶性的AUC为0.98、0.94,灵敏度、特异度、准确率分别为94.9%、88.6%、91.6%和87.5%、94.9%、91.55,其中模型5的AUC高于模型1、模型2,模型4的AUC高于模型2,差异均有统计学意义(均P<0.05);模型3、模型4、模型5的特异度高于模型1,模型5、模型1的灵敏度高于模型2、模型3、模型4,差异均有统计学意义(均P<0.05)。临床决策曲线分析显示,在验证集中模型5在概率阈值为0.30~0.95时临床净获益最高,模型4在概率阈值为0.40~0.90时临床净获益次之,模型1、模型2、模型3在概率阈值为0.40~0.90时临床净获益均小于模型4、模型5。结论基于双切面超声影像组学的联合模型在鉴别诊断乳腺肿块良恶性中具有较高的临床价值。