【摘 要】
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目的:基于动态对比增强磁共振成像（dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI）功能参数图瘤内及瘤周区域的影像组学特征,构建术前无创评估乳腺癌患者人表皮生长因子受体2（human epidermal growth factor receptor type 2,HER-2）和Ki-67状态的影像组学评分（radiomics
【基金项目】
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辽宁省自然基金指导计划（No.2019-ZD-0743）； 沈阳市重大科技创新研发计划（No.19-112-4-105）； 中国医科大学健康医疗大数据研究（No.HMB201902105）；
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目的:基于动态对比增强磁共振成像（dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI）功能参数图瘤内及瘤周区域的影像组学特征,构建术前无创评估乳腺癌患者人表皮生长因子受体2（human epidermal growth factor receptor type 2,HER-2）和Ki-67状态的影像组学评分（radiomics scores,RSs）。研究方法:本研究回顾性纳入351例经病理证实的乳腺癌女性患者。根据手术时间,将选择的患者按7:3的比例分配到训练集（n=243）和测试集（n=108）。所有患者均行术前乳腺DCE-MRI检查。从图像存档和通信系统导出患者的图像数据。利用DCE-MRI时间-信号强度曲线分别计算了最大上升斜率、信号强度斜率、初始峰值增强百分比、早期信号增强率、峰值增强百分比和第二增强百分比功能参数图。使用MATLAB 2018a在DCE-MRI减影图像上刻画瘤内和瘤周感兴趣区域（region of interests,ROIs）,并将其映射到功能参数图像的相应位置。基于6个功能参数图的瘤内和瘤周ROIs,共提取4934个影像组学特征。通过组内相关系数（intraclass correlation coefficient,ICC）对特征提取的重复性和稳定性进行分析,并选择具有高稳定性和重复性的特征进行影像组学分析。在瘤内、瘤周和联合瘤内及瘤周影像组学特征组中,使用威尔科克森秩和符号检验、最小冗余最大相关性和最小绝对收缩和选择算子进行特征选择。然后,使用逻辑回归建立预测HER-2和Ki-67状态的3个RSs。利用受试者工作特性曲线下面积（area under the receiver operating characteristic curve,AUC）评估训练集和测试集中RSs的诊断性能。结果:有69.7%的影像组学特征显示出很好的一致性（ICC＞0.8）。从瘤内、瘤周和联合瘤内及瘤周的特征组中分别选择17、20和20个特征用于构建识别HER-2状态的RSs。为了构建预测Ki-67状态的RSs,分别从瘤内、瘤周和联合瘤内及瘤周特征组中选择18、20和19个特征。联合瘤内和瘤周特征的RSs在预测HER-2和Ki-67状态中获得最佳的诊断性能,在训练集和测试集中AUC值分别为0.808/0.713和0.875/0.749。在训练集和测试集中,预测HER-2状态瘤内和瘤周RSs获得的AUC值分别为0.773/0.683和0.784/0.690。在训练集和测试集中,识别Ki-67状态的瘤内和瘤周RSs产生的AUC值分别为0.845/0.714和0.835/0.692。结论:利用术前DCE-MRI功能参数图瘤内和瘤周影像组学特征建立联合RSs能够很好地评估乳腺癌HER-2和Ki-67状态,可为临床医生决策提供帮助。
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