【摘 要】
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目的探讨基于多中心超声影像组学模型预测三阴性乳腺癌(TNBC)患者无病生存期(DFS)的有效性。方法2012年7月至2016年12月从南京医科大学第一附属医院、江苏省中医院、中国人民解放军东部战区总医院招募418例TNBC患者。来自机构1(南京医科大学第一附属医院)的271例患者构成训练集，采用LASSO逻辑回归算法筛选出与患者DFS相关的最优特征构建影像组学标签，并计算每位患者的影像组学分数(R
【机 构】
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南京医科大学第一附属医院超声科 210029,南京医科大学第一附属医院超声科 210029,南京医科大学第一附属医院超声科 210029,南京医科大学第一附属医院超声科 210029,南京医科大学第一
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目的探讨基于多中心超声影像组学模型预测三阴性乳腺癌(TNBC)患者无病生存期(DFS)的有效性。
方法2012年7月至2016年12月从南京医科大学第一附属医院、江苏省中医院、中国人民解放军东部战区总医院招募418例TNBC患者。来自机构1(南京医科大学第一附属医院)的271例患者构成训练集，采用LASSO逻辑回归算法筛选出与患者DFS相关的最优特征构建影像组学标签，并计算每位患者的影像组学分数(Rad-score)。根据Rad-score最佳阈值将患者分为复发高风险及复发低风险组，并评估Rad-score与DFS的关系。采用单变量和多变量Cox回归分析确定差异有统计意义的影像组学特征和临床病理变量，用于构建影像组学模型，并通过一致性指数(C-index)及校准曲线评估模型的辨别度和校准度。另147例来自其他两个医疗机构的TNBC患者构成独立的外部验证队列，用于验证预测模型的效能。
结果筛选出10个重要的影像组学特征构建成的组学标签，在训练集和验证集中均是预测DFS独立的风险因素(P<0.05)。影像组学模型由腋窝淋巴结分期、Ki-67指数和影像组学标签构成，在训练集和验证集中，影像组学模型的预测效能优于临床病理模型或TNM分期系统(P<0.01)，C-index分别为0.75(95%CI＝0.72～0.78)和0.73(95%CI＝0.71～0.75)。校准曲线展示影像组学模型具有较好的一致性，临床决策曲线也证实其良好的临床应用价值。
结论基于10个超声影像组学特征构成的影像组学标签是评估TNBC患者DFS的有力预测因子。由此构建的影像组学预测模型可显著提高临床预测模型及传统TNM分期预测TNBC患者DFS的效能，为TNBC患者治疗前进行复发风险分层、个体化肿瘤治疗方案的制定提供了依据。
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