基于超快DCE-MRI和ADC定量图谱的放射组学列线图预测临床T1-2期浸润性乳腺癌腋窝淋巴结状态

《BMC Cancer》：Radiomics nomogram based on ultrafast DCE-MRI and ADC map: preoperative evaluation of axillary lymph node status in clinical T1-2 invasive breast cancer

　　摘要**目的**：建立一个整合超快动态增强磁共振成像（超快DCE-MRI）和表观扩散系数（ADC）定量图谱提取的特征，以及临床病理和影像学风险特征的放射组学列线图模型，用于术前预测临床T1-2期浸润性乳腺癌的腋窝淋巴结（ALN）状态。**方法**：回顾性纳入201例患者，按7:3的比例随机分为训练组和测试组。从定量图谱（Ktrans、Kep、Ve和ADC）中提取放射组学特征。通过支持向量机（SVM）分类器构建基于序列组合的模型，并计算放射组学特征签名。采用单因素和多因素logistic回归分析确定构建列线图模型的独立危险因素。通过受试者工作特征（ROC）曲线分析和校准曲线评估模型的诊断性能。**结果**：使用11个选定的放射组学特征构建了放射组学特征签名，在训练组和测试组中分别达到了0.831和0.821的ROC曲线下面积（AUC）。整合了放射组学特征签名、多灶性和MRI报告ALN状态的放射组学列线图模型表现出更优的性能，在训练组和测试组中的AUC值分别为0.890和0.905。校准曲线结果表明该列线图预测具有较好的临床实用性。**结论**：基于超快DCE-MRI和ADC定量图谱的放射组学及列线图在评估临床T1-2期浸润性乳腺癌的ALN状态方面显示出有价值的预测能力。