目的探討MRI影像組學技術對于乳腺癌新輔助化療病理緩解的術前療效預測的準確性。方法回顧性收集經病理證實為局部進展期乳腺癌患者的術前基線增強MRI（CE-MRI）共55例（年齡23-70歲）。所有患者接受乳腺癌新輔助化療,根據術后病理評估,17例獲得病理完全緩解,38例未獲得病理完全緩解。使用“3DQI”影像組學分析平臺,在基線CE-MRI上進行病灶分割,計算出88個CE-MRI病灶容積紋理特征（形狀,直方圖、灰度共生矩陣、灰度游程矩陣、灰度區(qū)域大小矩陣等共6類）,77個病灶邊界容積紋理特征,以及616個小波分解的容積紋理特征,共計781個紋理特征。采用隨機森林的機器學習方法,對所有紋理特征首先進行特征篩選,選出重要特征建立預測模型,然后采用10倍交叉驗證方法,結合ROC曲線驗證預測模型的準確性。我們對所有55例乳腺癌患者,34例腫塊型乳腺癌患者和21例非腫塊型乳腺癌患者分別進行了影像組學預測模型的訓練和驗證。結果對所有乳腺癌患者,預測模型選出5個（LHH_RL_srlgle,HHH_RL_sre,HHH

【文章來源】：浙江中醫(yī)藥大學浙江省

【文章頁數】：49 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

篩選流程圖

55例乳腺癌邊界紋理pCR預測模型ROC，AUC=0.735

34例腫塊強化型乳腺癌邊界紋理pCR預測模型ROC，AUC=0.824

【參考文獻】：
期刊論文
[1]動態(tài)增強磁共振成像紋理分析預測乳腺癌新輔助化療療效[J]. 孫賽花,周純武,趙莉蕓,張仁知,歐陽漢.  中華腫瘤雜志. 2017 (05)
[2]動態(tài)增強MR定量分析早期預測乳腺癌新輔助化療療效的研究[J]. 趙莉蕓,張仁知,周純武,李靜,王琳.  中華放射學雜志. 2013 (08)
[3]磁共振擴散加權成像:治療前預測乳腺癌病人新輔助化療的效果[J]. S.H.Park,W.K.Moon,N.Cho,I.A.Park,李玥巍.  國際醫(yī)學放射學雜志. 2010(06)



本文編號：2942321