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磁共振影像组学特征在鉴别乳腺良恶性肿瘤及乳腺癌分子分型中的应用

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摘要

第1章 前言

1．1 乳腺癌与乳腺MRI检查

1．2 影像组学

1．3 基于乳腺MRI的影像组学在乳腺疾病中的应用

1．4 本研究的主要目的

1．1 患者资料

1．2 MR图像采集

1．3 图像分析及参数提取

1．3．2 乳腺肿瘤分割

1．3．3 乳腺肿瘤影像组学特征提取与降维

1．4 病理学检查

1．5 统计学分析

1．5．1 乳腺良恶性肿瘤鉴别的统计学分析

1．5．2 乳腺癌分子分型鉴别的统计学分析

第3章 结果

1．1 患者临床病理资料

1．2 乳腺MRI传统参数及影像组学特征在鉴别乳腺良恶肿瘤中的应用

1．2．1 各参数在乳腺良恶性肿瘤的组间比较

1．2．2 乳腺良恶性肿瘤鉴别模型的建立与验证

1．3 乳腺MRI传统参数及影像组学特征在鉴别乳腺癌分子分型中的应用

1．3．1 各参数在不同乳腺癌分子分型的组间比较

1．3．2 传统乳腺MRI参数及影像组学标签鉴别不同乳腺癌分子分型的单因素logistic回归分析

1．3．3 多因素logistic回归分析建立乳腺癌分子分型鉴别模型

第4章 讨论

1．1 乳腺MRI图像的选择与特征降维

1．2 乳腺MRI传统参数及影像组学特征在鉴别乳腺良恶性病变中的应用

1．2．1 乳腺MRI传统参数与乳腺良恶性肿瘤的关系

1．2．2 影像组学标签与乳腺良恶性肿瘤的关系

1．3．1 乳腺MRI传统参数与分子分型的关系

1．3．2 影像组学标签与分子分型的关系

1．4 本研究局限性

第五章 结论

综述

参考文献

攻读硕士学位期间成果

致谢

声明

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摘要

目的：
　　1.研究基于扩散加权成像(DWI)和动态增强(DCE)MRI的影像组学特征在鉴别乳腺良恶性肿瘤方面的价值。
　　2.探讨基于DWI和DCE MRI的影像组学特征与乳腺癌分子分型的关系。
　　资料与方法：
　　回顾性分析我院2015年6月-2016年6月符合纳入标准的153例单发肿块型乳腺肿瘤患者，包括71例乳腺纤维腺瘤（良性）和82例乳腺癌（恶性）。采用Philips1.5T MRI扫描仪进行检查，获取DWI和DCE MRI图像，并后处理获得ADC图。由两名放射科医师分别测量病灶的ADC值和IER值，手动分割ADC图和DCE图上的病灶并提取影像组学特征，降维后各选出5个影像组学标签。将患者随机分配到训练集和验证集，比例为60％∶40％，对各参数采用单因素分析后进行logistic回归分析，在训练集中建立乳腺良恶性肿瘤的鉴别诊断模型，并在验证集中进行验证。再根据病理结果，将乳腺癌患者分为Luminal A型、Luminal B型、HER2过表达型和三阴性(TN)型等4型。对各参数进行单因素和多因素logistic回归分析，建立乳腺癌分子分型的鉴别诊断模型。对各模型均绘制ROC并计算ROC下面积(AUC)，比较各模型的诊断效能。采用Hosmer-Lemeshow检验对模型的拟合优度进行检验。
　　结果：
　　1.单因素分析显示，除R_variance外，各参数在乳腺良恶性肿瘤中均存在显著差异，乳腺良性肿瘤的ADC、D_entropy、L_min、L_mean和R_sum variance值均显著高于恶性者，余参数相反。在训练组和验证组中，ADC值和IER值单独进行乳腺良恶性肿瘤鉴别的AUC值分别为0.96和0.94、0.79和0.71;基于ADC图和DCE图的影像组学模型的AUC值则分别为0.98和0.97、0.95和0.91。Delong检验结果显示，无论在训练组还是验证组中，IER值模型的AUC值明显低于其他三个模型(P＜0.05)，其他三个模型之间AUC值的差异无统计学意义(P＞0.05)。
　　2.单因素分析显示，ADC值、IER值、L_min、R_IMC1、L_mean和L_homogeneity1在4个乳腺癌分子分型组间的总体分布无差异(P＞0.05)，其余6个影像组学标签则有差异(P＜0.05)。单因素logistic回归分析显示，ADC、IER值在鉴别各分子分型时，AUC值均＜0.70;而影像组学特征在鉴别各分子分型时，至少有1个影像特征AUC＞0.70，其中L autocorrelation鉴别TN的AUC最高(0.941)。多因素logistic回归显示，鉴别LuminalA和非LuminalA型、LuminalB和非Luminal B型、TN和非TN的最佳模型的AUC分别为0.786、0.733和0.941。
　　结论：
　　1.乳腺MRI传统参数中，ADC值在鉴别乳腺良恶性肿瘤方面具有很高价值，IER价值有限，而基于DWI和DCE MRI的影像组学特征可以作为乳腺MRI传统定量参数（尤其是IER值）鉴别乳腺良恶性肿瘤的有效补充。
　　2.乳腺MRI传统参数(ADC值和IER值)在鉴别乳腺癌的分子分型方面价值不大，而基于DWI和DCE MRI的影像组学特征在鉴别乳腺癌的分子亚型方面具有较大价值，可能是潜在的生物学标志。

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