关键词:
乳腺癌
早期复发
磁共振成像
影像组学
21基因检测
摘要:
目的:探讨磁共振动态对比增强和高b值弥散加权成像的影像基因组学预测乳腺癌早期复发的价值。方法:回顾性分析广西医科大学第一附属医院及桂林市中医医院在2017年1月—2019年4月间收治的共100例经手术或穿刺活检病理证实为乳腺癌的患者。患者临床及影像资料,包括发病年龄、绝经状态、免疫组化(包括ER、PR、HER-2、Ki-67等)、21基因检测结果,肿瘤大小,淋巴结转移,复发,肿瘤增强模式,肿瘤边缘(无毛刺或/分叶),肿瘤形态,肿瘤增强曲线。根据21基因检测结果将乳腺癌患者分为中高危组(RS≥18)和低危组(RS<18)。从PACS系统输出b值高的患者弥散加权成像(高b值DWI)和对比增强T_(1)加权(T_(1)+C)图像,由两位经验丰富的放射科医生手工勾画出感兴趣区(ROI)。采用汇医慧影软件从选定的ROI中提取动态对比增强(DCE)和高b值DWI图像中影像组学特征,运用不同方法对MRI的特征降维,运用KNN法建立影像组学标签与21基因检测结果的预测乳腺癌早期复发的模型,将患者按7:3比例划分为训练集(70例)和测试集(30例),比较两组患者的曲线下面积(AUC)、95%CI、灵敏度及特异度;随后将提取的影像组特征学与一般临床资料进行机器学习,将患者按8:2的比例划分训练集(80例)和测试集(20例),比较两组患者临床病理资料+影像基因组学组合模型的AUC、95%CI、灵敏度及特异度,最后比较两者的预测效能。结果:在100例女性乳腺癌患者中,包括32例浸润性导管癌伴导管原位癌,55例浸润性导管癌,导管原位癌3例,浸润性导管癌伴小叶癌2例,黏液腺癌3例,浸润性小叶癌3例,髓样癌1例,浸润性导管癌伴乳头状Patcher病1例,复发5例。采用最小绝对收缩算子(LASSO)特征选择方法降维,采用KNN算法建立影像基因组学模型和临床+影像基因组学特征组合模型;两种模型预测乳腺癌早期复发的AUC、灵敏度和特异度比较,中高危险组:训练集0.78、67%、73%vs 0.91、80%、86%,测试集:0.78、73%、67%vs 0.91、86%、80%;低危险组:训练集0.59、69%、53%vs 0.68、62%、75%,测试集:0.59、53%、69%vs0.68、75%、62%。结论:基于磁共振DWI及DCE图像中提取的影像特征、21基因检测及临床特征建立的临床+影像基因组学组合模型对乳腺癌早期复发具较好的预测价值。