利用MRI影像組學(xué)模型可有效預(yù)測乳腺癌前哨淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移

摘要：目的" 探索基于不同乳腺M(fèi)RI序列聯(lián)合臨床病理因素的MRI影像組學(xué)模型預(yù)測乳腺癌前哨淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的潛在價值。方法" 回顧性分析182例經(jīng)病理確診為乳腺癌伴前哨淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移狀態(tài)患者，其中前哨淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移陽性組91例，前哨淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移陰性組91例，并按7：3的比例分訓(xùn)練組（陽性組64例、陰性組64例）和驗(yàn)證組（陽性組27例、陰性組27例）。對乳腺癌患者的臨床、影像及病理資料進(jìn)行單因素和多因素Logistic回歸分析并篩選出與乳腺癌前哨淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移相關(guān)的獨(dú)立風(fēng)險因素；基于T2WI、彌散加權(quán)成像、動態(tài)對比增強(qiáng)提取最佳影像組學(xué)特征，分別構(gòu)建多個單、多序列影像組學(xué)標(biāo)簽評分，并結(jié)合臨床、病理及影像特征獨(dú)立風(fēng)險因素建立影像組學(xué)聯(lián)合預(yù)測模型。繪制ROC曲線，計算曲線下面積，評價各模型預(yù)測乳腺癌前哨淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的效能。結(jié)果" 瘤周水腫（Plt;0.001）、腫瘤長徑（Plt;0.001）、腫瘤短徑（Plt;0.001）、病理分級（Plt;0.001）、脈管侵犯（Plt;0.001）、毛刺征（P=0.006）、彌散加權(quán)成像邊緣高信號征（P=0.028）及表觀彌散系數(shù)值（Plt;0.001）為乳腺癌前哨淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的獨(dú)立臨床病理因素。在影像組學(xué)標(biāo)簽評分中，T2WI+彌散加權(quán)成像+動態(tài)對比增強(qiáng)聯(lián)合序列的影像組學(xué)標(biāo)簽評分預(yù)測效能最佳，其驗(yàn)證組曲線下面積為0.744，進(jìn)一步聯(lián)合臨床、病理及影像特征獨(dú)立風(fēng)險因素建立的影像組學(xué)聯(lián)合預(yù)測模型的預(yù)測效能得到進(jìn)一步提高，其驗(yàn)證組曲線下面積為0.834。結(jié)論" 基于乳腺M(fèi)RI的影像組學(xué)模型在術(shù)前能夠有效預(yù)測乳腺癌前哨淋巴結(jié)的轉(zhuǎn)移。

關(guān)鍵詞：磁共振成像；乳腺癌；前哨淋巴結(jié)；影像組學(xué)

Breast MRI?based imaging radiomic model can effectively predict sentinel lymph node metastasis in breast cancer prior to surgery

LI Xinhua1， LU Zhendong1， DING Hui1， ZHANG Na2， WU Kangwei1， CHEN Pangfu1， LUO Wenxuan1

1Department of Radiation， 2Department of Obstetrics and Gynecology， Affiliated Hospital of Guangdong Medical University， Zhanjiang 524001， China

Abstract： Objective To explore the potential value of radiomics model based on different MRI sequences of breast combined with clinicopathological factors in predicting sentinel lymph node metastasis of breast cancer. Methods We retrospectively analyzed 182 cases of breast cancer with sentinel lymph node metastasis diagnosed by pathology， including 91 in the sentinel lymph node positive group and 91 in the sentinel lymph node negative group， and divided them into a training group （64 positive and 64 negative） and a validation group （27 positive and 27 negative） according to the ratio of 7：3. The clinical， imaging and pathological data of breast cancer patients were analyzed by univariate and multivariate logistic regression， and the independent risk factors related to sentinel lymph node metastasis of breast cancer were screened out. Based on T2WI， diffusion-weighted imaging and dynamic contrast enhancement， the best imaging features were extracted， and several single-sequence and multi-sequence radiomics label scores were constructed respectively， and the combined radiomics prediction model was constructed combined with the above independent risk factors of clinical， pathological and imaging features. The effectiveness of each model in predicting breast cancer sentinel lymph node metastasis was evaluated by plotting the ROC curves and calculating the area under the curve （AUC）. Results Peritumoural edema （Plt;0.001）， tumour long diameter （Plt;0.001）， tumour short diameter （Plt;0.001）， pathological grade （Plt;0.001） and vascular infiltration （Plt;0.001）， burr sign （P=0.006）， diffusion-weighted imaging rim high signal sign （P=0.028） and ADC value （Plt;0.001） were the independent clinicopathological factors of anterior sentinel lymph node metastasis in breast cancer. Among the radiomics label scores， the multi-sequence radiomics label score of T2WI+ diffusion-weighted imaging+dynamic contrast enhancement had the best predictive efficiency， its AUC in the validation group was 0.744， and the predictive efficiency of the combined radiomics prediction model established by combining clinical， pathological and imaging feature independent risk factors had been further improved， and its AUC in the validation group was 0.834. Conclusion The breast MRI-based imaging radiomic model can effectively predict sentinel lymph node metastasis in breast cancer prior to surgery.

Keywords： magnetic resonance imaging; breast cancer; sentinel lymph node; radiomics

收稿日期：2023-08-31

基金項(xiàng)目：湛江市科技攻關(guān)計劃項(xiàng)目（2022B01053）

作者簡介：李新華，碩士，主治醫(yī)師，E-mail： 18718303516@163.com

通信作者：羅文暄，碩士，主治醫(yī)師，E-mail： 378590588@qq.com

乳腺癌已經(jīng)成為女性的眾癌之首［1-2］，其主要死因是遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移以及局部復(fù)發(fā)，其中前哨淋巴結(jié)（SLN）轉(zhuǎn)移是最關(guān)鍵轉(zhuǎn)移途徑［3］。SLN狀態(tài)是乳腺癌患者預(yù)后的關(guān)鍵因素，并對臨床醫(yī)生對病情的判定及最終臨床治療方案的選擇產(chǎn)生影響，包括確定術(shù)中清掃范圍及新輔助化療方案的選擇［4-6］。乳腺癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的金標(biāo)準(zhǔn)是SLN穿刺或手術(shù)病理活檢，但SLN活檢術(shù)具有創(chuàng)傷性，容易導(dǎo)致淋巴水腫、肌力下降和感覺障礙等并發(fā)癥，造成患者的生活質(zhì)量下降［5， 7］。在乳腺諸多的傳統(tǒng)影像學(xué)檢查手段中，MRI無輻射及創(chuàng)傷，具有多參數(shù)、多方位成像、組織分辨率高及信息豐富等優(yōu)勢，在臨床上被廣泛應(yīng)用于乳腺癌早期診斷、術(shù)前指導(dǎo)手術(shù)方案制訂和療效評估［8］。影像組學(xué)能提取腫瘤中人類肉眼無法察覺到的高通量圖像異質(zhì)性信息，在指導(dǎo)臨床診療方案制定及預(yù)后預(yù)測方面影像組學(xué)具有獨(dú)特能力及巨大潛能［9-10］。

自影像組學(xué)興起后，已有基于MRI的影像組學(xué)預(yù)測乳腺癌SLN轉(zhuǎn)移的相關(guān)研究，但大部分研究是基于MRI單序列的研究，或者是沒有聯(lián)合臨床資料、病理結(jié)果及一般影像特征建立的影像組學(xué)預(yù)測模型的研究。然而單序列的影像組學(xué)難以全面反映出乳腺癌與SLN轉(zhuǎn)移相關(guān)豐富而復(fù)雜的異質(zhì)性及生物學(xué)信息；部分臨床、病理信息、一般影像特征與乳腺癌SLN狀態(tài)有關(guān)，甚至是獨(dú)立的預(yù)測因子。本研究基于MRI不同序列和聯(lián)合序列的影像標(biāo)簽評分及聯(lián)合臨床資料、病理結(jié)果及一般影像特征建立更高效能的預(yù)測乳腺癌SLN轉(zhuǎn)移的預(yù)測模型，現(xiàn)報道如下。

1" 資料與方法

1.1" 一般資料

本回顧性研究經(jīng)廣東醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院機(jī)構(gòu)審查委員會批準(zhǔn)（批準(zhǔn)文號：PJKT2023-087）。回顧性收集2015年3月26日～2022年11月24日于廣東醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院放射影像中心進(jìn)行乳腺磁共振掃描檢查并且經(jīng)穿刺和（或）手術(shù)病理證實(shí)的182例乳腺癌患者的臨床、病理及影像資料。患者均為女性，年齡21～78（47±10.60）歲，其中91例患者存在SLN轉(zhuǎn)移，91例患者無SLN轉(zhuǎn)移。納入標(biāo)準(zhǔn)：手術(shù)時間在乳腺M(fèi)RI檢查2周內(nèi)進(jìn)行；僅限于腫塊或結(jié)節(jié)型單病灶；既往無放化療及內(nèi)分泌治療。排除標(biāo)準(zhǔn)：磁共振檢查前已穿刺活檢；患者既往有放射、化學(xué)藥物治療及乳腺腫瘤手術(shù)史；臨床病理資料不全；圖像資料質(zhì)量差。記錄患者臨床資料、病理結(jié)果及形態(tài)學(xué)特征，包括年齡、乳腺腺體類型、病理組織學(xué)分級、脈管侵犯、人表皮生長因子受體-2（HER-2）、孕激素受體（PR）、增殖細(xì)胞核抗原-67（Ki-67）和雌激素受體（ER）的情況、時間-信號強(qiáng)度曲線（TIC）類型、彌散加權(quán)成像（DWI）邊緣高信號征、磁共振波譜成像（MRS）-Cho峰、瘤周水腫、邊緣強(qiáng)化征、腫瘤長徑、腫瘤短徑、腫瘤長徑/短徑比例和表觀彌散系數(shù)（ADC）值。檢查前患者均簽署知情同意書。

1.2" 儀器與方法

采用GE Discovery MR 750 3.0T磁共振設(shè)備及專用8通道乳腺相控陣線圈掃描。掃描參數(shù)：T2WI：TR 5139.0 ms，TE 85.0 ms，層厚4.0 mm，層間距1 mm，矩陣320×320；DWI：TR 5500 ms，TE 60.6 ms，層厚4.0 mm，層間距1 mm，b值為1000 s/mm2；DCE-MRI：乳腺容積成像，動態(tài)增強(qiáng)前先掃蒙片，再經(jīng)肘靜脈團(tuán)注Gd-DTPA 20 mL（0.3 mm/kg），注射速率為3.0 mL/s，注入對比劑后采用三維快速梯度回波序列連續(xù)掃描7期，每個時相采集60 s，掃描參數(shù)：TR 6.1 ms，TE 3.0 ms，矩陣448×350，層厚1.4 mm，層數(shù)112層，F(xiàn)OV：3.3 cm×3.3 cm；MRS：TR 700 ms，TE 120 ms。乳腺M(fèi)RI影像學(xué)特征由具備乳腺影像診斷經(jīng)驗(yàn)的高年資主治醫(yī)師和副主任醫(yī)師獨(dú)立分析，并記錄乳腺癌病灶影像學(xué)特征，當(dāng)出現(xiàn)分歧時共同討論得出結(jié)論。另由2位醫(yī)師采用雙盲法利用A.K.影像組學(xué)后處理軟件在T2WI、DWI及DCE強(qiáng)化最顯著期分割腫瘤三維區(qū)域作為感興趣區(qū)（ROI），提取腫瘤影像學(xué)特征。2位影像醫(yī)師提取影像組學(xué)紋理特征的一致性通過組內(nèi)相關(guān)系數(shù)（ICC）來評價，剔除ICClt;0.75的特征。病理資料在病理系統(tǒng)收集。

1.3" 統(tǒng)計學(xué)分析及構(gòu)建模型

采用SPSS26.0統(tǒng)計軟件對患者臨床、病理及影像特征行統(tǒng)計分析。符合正態(tài)分布的數(shù)據(jù)用均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差表示，符合偏態(tài)分布的數(shù)據(jù)則用中位數(shù)（上下四分位數(shù)）表示。符合正態(tài)分布且方差齊的計量資料組間比較采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)；若符合偏態(tài)分布或方差不齊，組間采用秩和檢驗(yàn)。所有計數(shù)資料以n（%）表示，組間比較采用卡方檢驗(yàn)。影像組學(xué)數(shù)據(jù)在IPMs數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計平臺進(jìn)行統(tǒng)計分析；在測試組中通過單因素特征篩選和多因素特征篩選進(jìn)行篩選出最佳影像特征，其中單因素篩選包括根據(jù)自變量與自變量的相關(guān)系數(shù)篩選、根據(jù)自變量與因變量的相關(guān)系數(shù)篩選）、根據(jù)方差篩選、單因素邏輯回歸進(jìn)行分析，多因素篩選包括降維至選定主成分、采用逐步邏輯回歸進(jìn)行分析及保留對分類貢獻(xiàn)大的自變量方法。根據(jù)最佳影像組學(xué)特征建立單序列及多序列影像組學(xué)標(biāo)簽，并聯(lián)合臨床、病理及影像特征建立影像組學(xué)聯(lián)合預(yù)測模型。繪制ROC曲線，計算曲線下面積（AUC），評估各影像組學(xué)標(biāo)簽評分及影像組學(xué)聯(lián)合模型預(yù)測乳腺癌SLN轉(zhuǎn)移的效能。以Plt;0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2" 結(jié)果

2.1" 患者臨床、病理及影像特征

SLN轉(zhuǎn)移陽性組和SLN轉(zhuǎn)移陰性組患者的病理組織學(xué)分級、脈管侵犯、Ki-67、瘤周水腫、腫瘤長徑、腫瘤短徑、毛刺征、DWI邊緣高信號征、邊緣強(qiáng)化征及ADC值的差異有統(tǒng)計學(xué)意義（Plt;0.05），其他特征的差異無統(tǒng)計學(xué)意義（Pgt;0.05，表1）。

2.2" 建立影像組學(xué)標(biāo)簽評分

通過降維后從T2WI、DWI、DCE、T2WI+DWI+DCE分別獲得11、16、15、7個最優(yōu)影像特征，分別建立3個單序列影像組學(xué)標(biāo)簽評分和1個多序列影像組學(xué)標(biāo)簽評分，并對以上4個影像組學(xué)標(biāo)簽評分的訓(xùn)練組和驗(yàn)證組進(jìn)行ROC曲線分析，在訓(xùn)練組中T2WI影像組學(xué)標(biāo)簽評分的AUC 為0.748（95% CI： 0.672～0.821），DWI影像組學(xué)標(biāo)簽評分的 AUC 為0.731（95% CI： 0.654～0.801），DCE影像組學(xué)標(biāo)簽評分的 AUC 為0.724（95% CI： 0.600～0.832），T2WI+DWI+DCE影像組學(xué)標(biāo)簽評分的 AUC 為0.752（95% CI： 0.678～0.823）；在驗(yàn)證組中T2WI影像組學(xué)標(biāo)簽評分的AUC 為0.742（95% CI： 0.618～0.858），DWI影像組學(xué)標(biāo)簽評分的AUC 為0.724（95% CI： 0.600～0.832），DCE影像組學(xué)標(biāo)簽評分的 AUC 為0.723（95% CI： 0.599～0.842），T2WI+DWI+DCE多序列影像組學(xué)標(biāo)簽評分的 AUC 為0.744（95% CI： 0.619～0.858）。多序列影像組學(xué)標(biāo)簽評分的診斷效能稍高，其在驗(yàn)證組中的敏感度為78.6%，特異性為 74.3%（圖1～4）。

2.3" 建立影像組學(xué)預(yù)測模型

將臨床、病理及影像特征聯(lián)合多序列影像組學(xué)標(biāo)簽評分采用多因素Logistic回歸建立影像組學(xué)聯(lián)合預(yù)測模型，模型納入的變量有病理組織學(xué)分級、脈管侵犯、Ki-67、瘤周水腫、腫瘤長徑、腫瘤短徑、毛刺征、DWI邊緣高信號征、邊緣強(qiáng)化征及ADC值，影像組學(xué)聯(lián)合預(yù)測模型在訓(xùn)練集和測試集的AUC值分別為0.906、0.834，優(yōu)于單純影像組學(xué)標(biāo)簽評分的診斷效能（表2、圖5）。

3" 討論

本研究為預(yù)測術(shù)前乳腺癌SLN狀態(tài)，建立了不同單序列及多序列影像組學(xué)標(biāo)簽評分，并進(jìn)一步納入與乳腺癌SLN狀態(tài)相關(guān)的臨床、病理及影像學(xué)因素建立了影像組學(xué)聯(lián)合預(yù)測模型，結(jié)果顯示多序列影像組學(xué)標(biāo)簽評分預(yù)測乳腺癌SLN轉(zhuǎn)移的診斷效能較好，并且影像組學(xué)聯(lián)合預(yù)測模型的診斷效能優(yōu)于單純多序列影像組學(xué)標(biāo)簽評分的診斷效能。

研究表明，與SLN轉(zhuǎn)移相關(guān)的臨床病理特征獨(dú)立預(yù)測因子包含：患者年齡、乳腺癌腫瘤位置、腫瘤大小、組織學(xué)分級、組織病理類型、淋巴管及脈管侵犯等［11-12］ 。在本研究中SLN陽性組患者腫瘤長徑及短徑較陰性組更大（Plt;0.05），這一研究結(jié)果與既往研究［13-14］ 相符，其研究認(rèn)為，隨著乳腺原發(fā)腫瘤瘤體增大，接觸淋巴管幾率增加，進(jìn)而引起淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的概率增高［15-16］ 。毛刺征是判斷肺部和乳腺腫瘤良惡性的重要征象之一，表現(xiàn)為惡性病變邊緣見毛刺或不規(guī)則狀，有研究認(rèn)為乳腺癌的毛刺征象提示腫瘤周圍組織的浸潤程度較高，瘤周組織內(nèi)的血管內(nèi)皮生長因子可受腫瘤組織的誘導(dǎo)而表達(dá)增高，造成新生血管及淋巴管密度增高，從而增大腫瘤血行及淋巴管的概率［15-16］ ，本研究SLN轉(zhuǎn)移陽性組和SLN轉(zhuǎn)移陰性組乳腺癌毛刺征的差異有統(tǒng)計學(xué)意義，與上述研究結(jié)論相符。本研究SLN陽性乳腺癌患者瘤周水腫發(fā)生率較SLN陰性乳腺癌的發(fā)生率高，推測原因可能與病灶引流淋巴管內(nèi)存在癌栓，導(dǎo)致脈管內(nèi)液體滲漏形成有關(guān)。腫瘤邊緣強(qiáng)化征由腫瘤內(nèi)的微血管分布情況和腫瘤邊緣的微血管分布情況共同作用而形成［17］ ，其與腫瘤的迅速生長、較高的組織學(xué)等級和淋巴結(jié)的高反應(yīng)狀態(tài)等具有一定的相關(guān)性［18-20］ ，因此出現(xiàn)邊緣強(qiáng)化征，提示腫瘤有淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移傾向，這與本研究結(jié)果相一致。在對腫瘤良惡性及淋巴結(jié)狀態(tài)移判斷方面，DWI及ADC值已被廣泛運(yùn)用，本研究中SLN陽性組與陰性組間DWI邊緣高信號征及ADC值的差異有統(tǒng)計學(xué)意義，陽性組患者ADC值較陰性組更低，這與薛梅等［21］ 研究的觀點(diǎn)相同，其研究表明當(dāng)乳腺癌原發(fā)病灶的ADC值越低，淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移率越高。乳腺癌各類病理信息及相關(guān)生物因子表達(dá)有可能是影響SLN狀態(tài)的因素。本研究顯示SLN陽性組與陰性組間脈管侵犯的差異有統(tǒng)計學(xué)意義，原因?yàn)槊}管侵犯是在腫瘤細(xì)胞通過淋巴管和（或）血管向淋巴結(jié)及遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移過程的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，這與既往研究［22］ 結(jié)果相仿。本研究發(fā)現(xiàn)陽性組的患者病理分級中Ⅲ級患者人數(shù)及占比最多，陰性組的患者病理分級中Ⅱ級患者人數(shù)及占比最多，陽性組患者的病理分級高于陰性患者，符合既往研究［12］ 病理組織分級為SLN轉(zhuǎn)移相關(guān)的獨(dú)立預(yù)測因子的結(jié)果。當(dāng)Ki-67陽性表達(dá)率增高時，腫瘤的增殖活性與其呈正比例增加，對應(yīng)腫瘤生長及淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移等預(yù)后指標(biāo)均表現(xiàn)較差，本研究與既往研究［23］ 結(jié)果一致，即乳腺癌ALN轉(zhuǎn)移患者具有Ki-67陽性高表達(dá)的傾向，提示乳腺癌患者Ki-67表達(dá)與SLN轉(zhuǎn)移相關(guān)。在組織病理學(xué)中HER-2、EGFR、ER及PR未見差異，以上病理組化指標(biāo)是否與SLN轉(zhuǎn)移存在相關(guān)性仍無統(tǒng)一定論。本研究中SLN狀態(tài)與患者乳腺腺體組織類型、瘤周強(qiáng)化征、TIC增強(qiáng)曲線類型、MRS-Cho峰及腫瘤長徑/短徑方面的差異均無統(tǒng)計學(xué)意義，推測原因可能為本研究樣本量不夠大，另未見較多相關(guān)研究參考，后續(xù)仍需要更多大樣本量實(shí)驗(yàn)探究。

已有多項(xiàng)與乳腺癌診療相關(guān)的影像組學(xué)研究結(jié)果顯示多序列影像組學(xué)標(biāo)簽評分即多參數(shù)影像組學(xué)模型的診斷效能取得了理想的結(jié)果。有學(xué)者分別從T1WI、T2WI、彌散峰度成像圖、ADC圖中提取影像組學(xué)特征并聯(lián)合動態(tài)增強(qiáng)磁共振藥代動力學(xué)參數(shù)，使用支持向量機(jī)分類器建立基于單個序列和聯(lián)合序列模型，最終基于T2WI、彌散峰度成像圖影像組學(xué)并聯(lián)合動態(tài)增強(qiáng)磁共振藥代動力學(xué)參數(shù)建立的組合模型對乳腺良惡性病變的鑒別能力最高，其AUC為0.921［24］ 。有研究建立的DCE+T2WI+ADC圖聯(lián)合序列影像組學(xué)模型，得到鑒別三陰性型與非三陰性型乳腺癌的模型AUC為0.965，鑒別HER-2過表達(dá)型與非HER-2過表達(dá)型的模型AUC為0.840［25］ 。本研究T2WI+DWI+DCE多參數(shù)影像組學(xué)標(biāo)簽評分的預(yù)測效能亦優(yōu)于單參數(shù)影像組學(xué)標(biāo)簽評分，多序列影像組學(xué)標(biāo)簽評分的預(yù)測效能較好歸因于聯(lián)合序列影像學(xué)特征更為全面，相較單序列影像組學(xué)標(biāo)簽評分可更為全面反映乳腺癌的異質(zhì)性。

與第一增強(qiáng)期相比，根據(jù)時間信號曲線描繪出最強(qiáng)增強(qiáng)期的ROIs，可以更清晰地顯示出病變的邊界，此外，最強(qiáng)的增強(qiáng)期能更好地反映腫瘤的異質(zhì)性和侵襲性［26］ 。因此本研究以DCE各期中的強(qiáng)化最顯著期作為ROIs。本研究DCE強(qiáng)化最顯著期預(yù)測乳腺癌SLN狀態(tài)的診斷效能與既往研究［27］ 結(jié)果接近。

單純的影像組學(xué)標(biāo)簽評分僅能反映腫瘤本身的異質(zhì)性，納入的高風(fēng)險因素有限，但是乳腺癌SLN轉(zhuǎn)移與否受多發(fā)復(fù)雜因素及機(jī)制的綜合影像，其中臨床特征、病理組織學(xué)、分子生物學(xué)、腫瘤生物學(xué)過程、腫瘤本身異質(zhì)性及瘤周微環(huán)境等均能影響其SLN狀態(tài)。納入臨床、病理及一般影像特征的影像組學(xué)聯(lián)合預(yù)測模型診斷效能得到了進(jìn)一步的提高。有學(xué)者建立的多參數(shù)MRI序列（包括T2WI、DWI、DCE序列）聯(lián)合臨床病理特征的影像組學(xué)模型預(yù)測乳腺癌新輔助化療療效，與單獨(dú)的臨床模型和影像組學(xué)模型相比，其模型提高了預(yù)測的準(zhǔn)確性［28］ 。有研究建立基于術(shù)前多參數(shù)MRI（T2WI、pre-DCE、DCE和DCE減影圖）聯(lián)合臨床病理建立的影像組學(xué)列線圖評估患者的無病生存期，其評估效能相對于影像組學(xué)標(biāo)簽、臨床病理模型的效能而言進(jìn)一步提高［29］ 。為尋求更為有效的預(yù)測乳腺癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移方法，有學(xué)者建立了預(yù)測乳腺癌SLN或腋窩淋巴轉(zhuǎn)移的影像組學(xué)-臨床病理特征聯(lián)合預(yù)測模型。既往研究建立的聯(lián)合預(yù)測模型［30-32］ 與本研究聯(lián)合模型的預(yù)測效能相近，提示MRI多參數(shù)影像組學(xué)聯(lián)合臨床特征的預(yù)測模型能夠更為全面揭示腫瘤的異質(zhì)性，提供腫瘤更為豐富的生物學(xué)信息。

本研究的局限性：本研究為單中心的回顧性研究，且樣本量偏少；ROI的分割均為放射科醫(yī)師手動繪制，受主觀判斷及個人經(jīng)驗(yàn)影響；本研究所構(gòu)建影像組學(xué)標(biāo)簽及影像組學(xué)預(yù)測模型ROC曲線未使用Delong檢驗(yàn)比較之間的差異性。

綜上所述，利用臨床資料、組織病理學(xué)、影像學(xué)特征及影像組學(xué)參數(shù)建立的影像組學(xué)聯(lián)合預(yù)測模型能夠在術(shù)前有效的預(yù)測乳腺癌SLN轉(zhuǎn)移狀態(tài)，為臨床決策提供依據(jù)。

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（編輯：郎" 朗）