【摘 要】
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目的:探讨乳腺X线不同方位不同区域影像组学在评估乳腺肿块良恶性与乳腺癌分子分型中的价值。方法:选择2020年1月至2021年7月于本院就诊患者125例,良性病灶46例,恶性79例。手动勾画收集患者影像肿块边缘、核心和整体感兴趣区（region of interest,ROI）,对勾画完成的图像使用pyradiomics软件包提取特征,利用LASSO算法对特征降维。将患者随机分为8:2的训练组和验证
【基金项目】
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自治区自然科学基金（2019D01A85）；
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目的:探讨乳腺X线不同方位不同区域影像组学在评估乳腺肿块良恶性与乳腺癌分子分型中的价值。方法:选择2020年1月至2021年7月于本院就诊患者125例,良性病灶46例,恶性79例。手动勾画收集患者影像肿块边缘、核心和整体感兴趣区（region of interest,ROI）,对勾画完成的图像使用pyradiomics软件包提取特征,利用LASSO算法对特征降维。将患者随机分为8:2的训练组和验证组,对每个典型参数进行逻辑回归分析,建立训练组良性肿块和恶性肿块的识别模型,然后在验证集中验证。根据免疫组化结果,将恶性肿瘤分为Luminal A型、Luminal B型、Her-2过表达型和三阴性型。对所提取的组学特征行logistic分析,建立模型,绘制各模型的ROC曲线并求取曲线下面积（area under the curve,AUC）值等数值进行效能对比。采用Hosmer-Lemeshow检验验证模型拟合优度。结果:良性和恶性乳腺病变患者年龄和BI-RADS分类组成的差异有统计学意义（均P＜0.05）。患者临床症状构成、各分子分型乳腺癌患者的年龄及病理类型构成比差异无统计学意义（均P＞0.05）。CC位上整体original＿glcm＿Cluster Shade特征模型具有鉴别良恶性能力（AUC＞0.7）;CC位的边缘、MLO位的边缘与整体的original＿glszm＿Size Zone Non Uniformity Normalized具有良恶性鉴别能力（均AUC＞0.7）。在两方位上联合诊断的鉴别能力均比传统诊断强（AUC分别为0.935、0.931,均＞0.886）。在CC位及MLO位上边缘的鉴别能力最强,训练组边缘的AUC值分别为（0.884、0.826）及验证集边缘的AUC值分别为（0.902、0.799）。在分子分型预测中,核心部分的original＿glcm＿Joint Entropy对鉴别乳腺癌肿块是否为luminal A型差异具有统计学意义（P＜0.05）。鉴别分子分型诊断效能最大特征AUC值分别为0.828（0.694-0.9619）、0.738（0.6208-0.8543）、0.75（0.6234-0.8766）和0.876（0.7977-0.9552）。结论:乳腺X线肿块边缘的组学特征对肿块良恶性具有较强的鉴别能力,肿块不同部位的组学特征对分子分型有一定预测价值,乳腺X线不同部位影像组学特征对临床诊断及治疗有一定的指导意义。
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