多参数磁共振组学预测甲状腺乳头状癌淋巴结转移的价值

目的:探讨基于术前原发肿瘤的多参数磁共振图像所构建的组学模型在预测甲状腺乳头状癌颈部淋巴结转移中的价值。方法:回顾性分析129例病理证实的甲状腺乳头状癌术前磁共振资料。从T₂WI、DWI、多期T₁WI增强图像中提取影像组学特征,按照7:3比例随机将129例患者为训练组和验证组,在训练集中采用最小冗余最大关联度(mRMR)和最小绝对收缩选择算子(LASSO)筛选最优影像组学特征,构建组学特征模型。采用受试者操作特征(ROC)曲线评价多参数磁共振组学模型术前预测颈部淋巴结转移的预测效能,并在验证集中验证。结果:分别从T₂WI、DWI、多期T₁WI增强提取396个影像组学特征,经预处理及筛选最终获得18个最佳组学特征,根据最优影像组学特征及相应权重系数建立影像组学预测模型并计算影像组学评分,训练组和验证组中影像组学评分淋巴结转移组高于无淋巴结转移组。训练组的AUC值为0.92,敏感度为83.3%,特异度为88.9%,验证组的AUC值为0.80,敏感度为78.9%,特异度为77.8%。结论:基于多参数磁共振...     

基于MRI影像组学特征构建脑胶质瘤IDH1突变预测模型

目的:探讨基于不同MRI序列的影像组学特征构建的机器学习(ML)模型预测胶质瘤IDH1突变的价值。方法:回顾性搜集经手术病理证实的161例胶质瘤患者(70例IDH1突变型/91例野生型)的临床资料,主要包括年龄、性别、Karnofsky功能状态(KPS)评分和肿瘤的病理分级。所有患者术前行MRI检查获得T₂WI、T₂-FLAIR、ADC图及对比增强T₁WI图像,术后病理标本均行IDH1检测。将161例患者按照7∶3的比例随机分配为训练集和测试集。由2位影像医师利用Image J软件共同对病灶在配准过的T₂-FLAIR或对比增强T₁WI序列上进行逐层ROI的勾画,最后形成感兴趣区容积(VOI),然后使用FAE软件在各序列图像上提取VOI的影像组学特征,基于训练集的数据,通过均值归一化、方差分析的特征选择方法、皮尔逊相关系数的特征降维方法、4种ML分类器(线性判别分析、LASSO回归、逻辑回归、支持向量机)以及十折交叉验证法构建15种ML模型,并采用ROC曲线和Delong检验在测...     

MRI T1WI在子宫肌瘤高强度聚焦超声治疗前后评价中的应用

目的：采用3.0 T MRI T₁WI评估子宫肌瘤高强度聚集超声（HIFU）治疗前后的影像特征。方法：收集31例行子宫肌瘤HIFU治疗并符合纳入和排除标准的连续性患者,观察、分析其术前常规MRI序列、术后T₁WI平扫与增强扫描序列信号变化特点,评价其短期疗效。结果：31例（36个肌瘤）行HIFU治疗,消融率平均（89.11±26.16）%。消融区T₁WI信号不同程度升高,术前、术后子宫肌瘤消融区T₁WI平扫及增强扫描信号强度比值差异均有统计学意义（均P<0.05）。结论：3.0 T MRI T₁WI对子宫肌瘤HIFU治疗后早期疗效的评估具有重要临床参考价值。     

基于多参数MRI影像组学列线图预测直肠癌PD-1表达状态

目的 使用多参数MRI影像组学列线图预测直肠癌患者肿瘤细胞程序性死亡受体1(PD-1)表达状态。方法 回顾性的纳入病理确诊的168例直肠腺癌患者,均接受术前多参数MRI检查与术后PD-1免疫组织化学分析。按7∶3的比例随机分为训练组(n=118)和测试组(n=50)。构建并比较T₂WI、DWI及T₂WI+DWI影像组学模型的性能。根据单、多因素逻辑回归筛选出临床独立危险因素建立临床模型。最后将最佳影像组学评分结合临床特征以构建联合模型,并将其展现为可视化列线图。以受试者曲线下面积(AUC)、校准曲线及决策曲线评估模型的临床价值。结果 经特征筛选最终T₂WI、DWI、T₂WI+DWI序列分别保留8、5、9个影像组学特征,各模型训练集和测试集中的PD-1表达的效能由AUC评估(测试集中,T₂WI为0.64,DWI为0.66,T₂WI+DWI为0.74),组合模式明显优于单一成像方式。临床T、N分期为独立危险因素(P<0.05),其临床模型AUC值为0.6...     

3D CUBE T2WI抑脂序列联合常规序列对肛瘘的诊断价值

目的：探讨三维超长回波链采集（3D CUBE）T₂WI抑脂序列联合常规3.0 T MRI检查对肛瘘的诊断价值。方法：回顾性分析经手术证实的30例肛瘘患者的术前MRI检查资料,比较3D CUBE T₂WI抑脂序列联合常规T₂WI抑脂序列加T₁WI FS增强扫描（研究组）与常规T₂WI抑脂序列加T₁WI FS增强扫描（对照组）对肛瘘整体、瘘管支数、内口总数的显示情况,并与手术结果对照。结果：30例中,1例高位复杂性肛瘘术后肛周感染,3例单纯性肛周脓肿;26例高位肛瘘,其中14例复杂性（4例合并肛周脓肿）,12例单纯性。瘘管支数44个,内口39个。研究组与对照组瘘管支数显示率分别为95.5%（42/44）和81.8%（36/44）,内口显示率分别为87.2%（34/39）和56.4%（22/39）,差异均有统计学意义（均P<0.05）。结论：3D CUBE T₂WI抑脂序列联合常规3.0 MRI检查对瘘管整体、瘘管支数及内口总数的显示优于常规3.0 MRI检查。     

基于ADC和增强MRI的影像组学模型预测低级别胶质瘤TERT启动子突变状态

目的:探讨基于ADC和增强MRI的影像组学模型对低级别胶质瘤端粒酶逆转录酶基因（TERT）启动子突变状态的预测价值。方法:回顾性搜集109例经病理证实的低级别胶质瘤患者,所有患者术前均行MRI检查,在ADC和对比增强T₁WI（T₁CE）图像上选取病灶最大层面,沿肿瘤边缘勾画ROI,提取影像组学特征。采用三联法（Fisher, POE+ACC,MI）和最小绝对收缩选择算子（LASSO）进行特征筛选,然后行多因素logistic回归分析,构建影像组学预测模型。采用ROC曲线评估预测模型的诊断效能。结果:在ADC和T₁CE图像上分别提取279个影像组学特征,最终筛选出11个影像组学特征,分别建立ADC模型、T₁CE模型和联合分析（ADC+T1CE）模型共3个影像组学模型。联合分析模型的预测效能最佳,训练集中曲线下面积（AUC）为0.928（95%CI:0.859～0.996）,验证集中AUC为0.878（95%CI:0.758～0.997）。结论:基于ADC和增强MRI的影像组学模型能有效预测低级别胶质瘤...     

基于MRI的机器学习模型预测PI-RADS 3病变的良恶性及侵袭性

目的 构建基于MRI影像组学特征的机器学习模型,以预测PI-RADS 3前列腺病变的良恶性及侵袭性。 方法 回顾性分析296例PI-RADS 3前列腺病变病人的MRI影像资料。其中,PCa病人141例,非PCa病人155例。并将病人以7∶3的比例随机划分为训练集和独立验证集。由2名医师使用3D Slicer软件在T₂WI、DWI、DCE-T₁WI上手动勾画病变,并分别提取影像组学特征。采用组内相关系数（ICC）评估2名医师病变勾画的稳定性。采用t检验和最小绝对值收敛和选择算子（LASSO）算法进行特征筛选。使用支持向量机（SVM）算法分别构建前列腺病变良恶性预测模型及PCa侵袭性预测模型。采用Mann-Whitney U检验比较2组间前列腺特异性抗原（PSA）水平。采用受试者操作特征（ROC）曲线下面积（AUC）、准确度、敏感度和特异度评估模型的预测效能。 结果 141例PCa病人的PSA水平高于非PCa病人（P<0.05）。141例PCa病人中,临床有意义PCa（csPCa）100例,临床无意义PCa（ciPCa）41例。csPCa病人的PSA水平也高于ciPCa病人（P<0.05）。共分析296个病灶,每个病灶均提取2 553个影像组学特征。2名医师对病变勾画均具有良好的一致性（ICC：组间0.81,组内0.84）。在前列腺病变的良恶性预测中,训练集207个病灶,验证集89个病灶,最终筛选出14个特征（9个DWI、3个T₂WI、2个DCE特征）,构建的预测模型在训练集中的AUC、准确度、敏感度和特异度分别为0.93（95%CI：0.91~0.95）、0.82、0.78、0.85,在独立验证集中分别为0.89（95%CI：0.86~0.92）、0.81、0.86、0.77;在PCa的侵袭性预测中,训练集98个病灶,验证集43个病灶,最终筛选出12个特征（5个DWI,4个T₂WI,3个DCE特征）,构建的预测模型在训练集中的AUC、准确度、敏感度和特异度分别为0.92（95%CI：0.89~0.94）、0.85、0.87、0.84,在独立验证集中分别为0.85（95%CI：0.81~0.89）0.72、0.73、0.70。 结论 基于MRI影像组学特征的机器学习模型能有效预测PI-RADS 3前列腺病变的良恶性及侵袭性。     

影像组学结合机器学习在鉴别脊柱结核与转移瘤中的价值研究

目的 分析脊柱结核（TBS）与脊柱转移瘤（MST）患者受累椎体的MRI表现与影像组学特征,评价基于MRI特征的逻辑回归（Logistic）模型与基于影像组学特征的机器学习模型的诊断效能。方法 搜集本院经病原学检查与手术病理证实的TBS与MST患者,利用Logistic分析MRI特征。提取受累椎体T₂WI脂肪抑制序列（T₂-FS）的影像组学特征,组内相关系数（ICC）评价组学特征值测量的可重复性。依次使用t检验、SelectKBest以及最小绝对收缩和选择算子（LASSO）筛选特征。利用交叉验证（CV）划分数据集,随机森林（RF）及支持向量机（SVM）模型在训练集上进行监督学习,在测试集上进行评价,并与Logistic模型相比较。受试者工作特征（ROC）曲线及决策曲线分析（DCA）分别用来评价机器学习的分类效能及实际临床净收益,校准曲线评估模型的预测误差,Z检验用来比较ROC曲线下面积（AUC）之间的差异。结果 101例患者被纳入样本（51例TBS,50例MST）,筛选到3个MRI特征构建Logistic模型,6个影像组学特征（ICC均>...     

ADC值联合T2WI纹理参数术前预测子宫内膜癌Ki-67表达水平的初步研究

目的 探讨表观扩散系数（ADC）值联合T₂WI纹理参数分析在术前预测子宫内膜癌（EC）Ki-67表达水平的价值。 方法 回顾性分析137例经手术病理证实为EC的女性病人,年龄27~79岁,平均（55.0±9.0）岁。根据Ki-67表达水平将病人分为高表达组（74例）和低表达组（63例）。所有病人术前均行常规MRI及扩散加权成像（DWI）（b值为0 、1 000 s/mm²）扫描,并测量ADC值。采用ITK-SNAP软件在横断面T₂WI影像逐层勾画兴趣区并获得EC全病灶的兴趣区体积（VOI）,通过GE Analysis Kit（A.K.）软件提取1 316个的三维纹理特征。采用独立样本t检验、Mann-Whitney U检验比较2组间ADC值和纹理参数的差异,对差异有统计学意义的参数进行多因素Logistic回归分析并建模。采用受试者操作特征（ROC）曲线分别评价各单一参数及联合参数（联合ADC和纹理参数）的预测模型对Ki-67表达水平的预测效能,采用Delong检验对多个预测模型的曲线下面积（AUC）进行比较。 结果 2组相比,Ki-67高表达组病理分期更晚,非子宫内膜样腺癌比例更高（均P<0.05）。最终筛出5个对EC病人Ki-67表达有较高诊断价值的纹理参数,分别为firstorder_90Percentile、firstorder_Minimum、glcm_InverseVariance、firstorder_Skewness和gldm_DependenceVariance。2组间ADC值及纹理参数比较,Ki-67低表达组的ADC值及firstorder_Skewness高于Ki-67高表达组,而其余4个纹理参数值均低于高表达组（均P<0.05）。将ADC值、单一纹理参数及联合参数分别建立预测模型,预测Ki-67表达的AUC分别为0.799、0.624、0.599、0.604、0.615、0.614、0.854。联合参数模型预测Ki-67表达水平的效能最高,AUC为0.854,均高于其他6种模型（均P<0.05）。 结论 ADC值联合T₂WI纹理分析有助于术前评估EC病人Ki-67表达的水平。     

基于MRI影像组学预测宫颈癌Ki-67表达水平

目的:开发并验证基于多参数MRI图像特征的影像组学特征预测模型对术前宫颈癌症患者的Ki-67指数状态的预测。方法:回顾性分析来自两个不同机构的91例宫颈癌患者的MRI影像及病理结果。根据术后免疫组化结果，将Ki-67指数分为高表达组(>60%)及低表达组(≤60%)。从每位患者的T₂/SPAIR、ADC和CE T₁WI图像中共提取3390个影像学特征。单变量分析和最小绝对收缩选择算子(LASSO)对影像组学特征进行降维处理，最终筛选出关键特征。采用Logistic回归、决策树、支持向量模型(SVM)方法构建模型。采用受试者操作特征(ROC)曲线分析影像组学特征的预测准确性，计算曲线下面积(AUC)。结果:91例患者中，27例Ki-67低表达，64例Ki-67高表达。最终从T₂/SPAIR、CE T₁WI、ADC图像中分别筛选出4、6、5个影像学特征。对Ki-67状态的预测，三个序列对应的模型构建方法为Logistic回归、SVM、Logistic模型，最终获得的训练组AUC分别为0.801、0...     

基于T2WI和增强MRI影像组学列线图预测宫颈鳞癌淋巴脉管间隙浸润

目的:探讨基于T₂WI和增强MRI影像组学列线图对宫颈鳞癌淋巴脉管间隙浸润(LVSI)的预测价值。方法:将92例经术后病理证实的宫颈鳞癌患者纳入研究,并按7:3的比例随机分为训练集(66例)和验证集(26例)。所有患者术前行MRI检查,在横轴面T₂WI和对比增强T₁WI(T1CE)上选取病灶最大层面沿肿瘤边缘勾画ROI,应用AK软件提取影像组学特征。采用mRMR和LASSO回归分析对提取的纹理特征进行初步筛选,然后进行多因素logistic回归分析,构建影像组学模型。使用单因素logistic回归分析筛选临床病理危险因素,并使用多因素logistic回归结合影像组学评分(Radscore)构建影像组学列线图。应用ROC曲线评估影像组学模型、临床病理危险因素模型和影像组学列线图模型的预测能力,并应用决策曲线分析评估影像组学列线图的临床应用价值。结果:在T₂WI和T1CE图像上分别提取病灶的396个影像组学特征,最终筛选出14个具有最大诊断效能的纹理特征。使用多因素logistic回归构建包含FIGO分期、分化程度和Radscore的影像组学列线图。影像组学列线图的预测效能优于临床病理危险因素模型(训练集中,AUC:0.96 vs.0.70;Delong检验:Z=4.04,P=5.415e-05;验证集中,AUC:0.87 vs.0.71;delong检验:Z=1.24,P=0.02)。决策曲线分析显示风险阈值为0.01~1.00时使用影像组学列线图对预测宫颈鳞癌LVSI情况的临床应用价值较大。结论:基于双序列MRI构建的影像组学列线图对宫颈鳞癌LVSI情况有较好的预测能力,可作为一种术前评估的无创性影像学生物标志。     

3.0T磁共振LAVA-FLEX序列对胰腺肿瘤的诊断价值

目的：探讨LAVA-FLEX成像技术在胰腺肿瘤诊断中的应用价值。 方法：收集12例经病理证实的胰腺癌患者,术前行3.0T磁共振常规序列、DWI和LAVA-FLEX序列检查,观察与分析LAVA-FLEX序列与常规扫描序列在胰腺癌病变的敏感性和特异性。 结果：12例胰腺癌在常规序列显示胰腺癌为长T₂信号灶8例,略长T₂信号2例,等T₂信号2例,12例在DWI均呈高信号,T₁WI呈等信号。LAVA-FLEX序列图像质量高,压脂均匀,组织对比度高,扫描速度快,12例胰腺癌均呈低信号,较常规T₁WI具有明显优势。注射对比剂增强后特征性明显。 结论：LAVA-FLEX序列作为新技术,在胰腺癌诊断中具有与DWI相近的特异性与敏感性,可取代常规T₁WI、压脂T₁WI和3D动态增强T₁WI序列。     

MRI常规序列、SWI序列及DWI在脑外伤微出血患者诊断中的应用研究

目的 探究MRI常规序列、SWI序列以及DWI序列在脑外伤微出血患者诊断中的应用价值.方法 选取2019年8月～2020年4月我院收治的71例脑外伤微出血患者作为观察对象,所有患者在入院3天后行头部MRI常规序列(T1WI、T2WI、T2FLAIR)、扩散加权成像(DWI)序列及磁敏感加权成像(SWI)序列检查.观察脑...     

基于18F-FDG PET/CT影像组学治疗前预测唾液腺癌颈部淋巴结转移

目的研究氟代脱氧葡萄糖正电子发射计算机断层显像(18F-FDG PET/CT)影像组学在预测唾液腺癌颈部淋巴结转移中的价值。方法对北京大学口腔医学68例唾液腺癌患者进行回顾性研究, 随机分为训练组(40例)、验证组(14例)和测试组(14例)。从PET图像中半自动勾画肿瘤原发病灶并提取影像组学特征。经过特征筛选和降维, 构建人工神经网络(ANN)预测模型。采用受试者操作特征(ROC)曲线、ROC曲线下面积(AUC)、准确度、灵敏度、特异度对模型预测性能进行评价, 采用Delong检验对各模型性能进行比较。结果基于影像组学特征构建的影像组学模型AUC为0.88(95%CI:0.78～0.95), 灵敏度为75%, 特异度为92.3%, 准确度为88.2%。结合PET/CT报告的淋巴结状态(cN)和影像组学特征构建的联合模型的AUC为0.97(95%CI:0.89～0.99), 灵敏度为87.5%, 特异度为100%, 准确度为97.1%。Delong检验显示联合模型与cN的差异具有统计学意义(Z=2.27, P<0.05), 影像组学模型与cN差异无统计学意义(P>0.05)...     

磁共振在眼球常见恶性肿瘤诊断中的价值

目的通过分析眼球常见恶性肿瘤的磁共振影像学表现特征,以提高对眼球恶性肿瘤的认识。方法回顾分析经手术病理及临床证实27例眼球恶性肿瘤病例的磁共振影像表现。结果总计眼球恶性肿瘤27例,其中葡萄膜黑色素瘤19例,表现为突向眼球内结节状、蘑菇状影,多数T₁WI呈高信号、T₂WI呈低信号,增强后病灶轻度或中度强化;葡萄膜黑色素细胞瘤恶变1例,表现为突向眼球内结节状影,T₁WI呈高信号、T₂WI呈低信号,增强后病灶中度强化;视网膜母细胞瘤4例,表现为眼球内突向玻璃体内肿块状影,T₁WI呈等信号、T₂WI呈等低信号,增强后病灶轻度或中度强化;脉络膜转移瘤2例,表现眼球后壁半球、扁平样突起影,T₁WI呈稍高信号,T₂WI呈稍低信号,增强后病灶中度强化,边缘强化明显。眼球内淋巴瘤1例,表现为眼内T₁WI信号增高,眼球内软组织结节影,T₁WI呈等信号、T₂WI呈等低信号,增强后病灶轻度强化。结论磁共振检查能够准确反映眼内常见恶性肿瘤的发生部位、大小及范围等影像特征,为临床治疗方法的选择提供重要的影像学依据。     

泌乳素分泌型垂体微腺瘤多模态MRI:3D VISTA T2WI与常规序列的比较

目的:探讨多模态MRI对激素分泌型垂体微腺瘤的诊断价值。方法:将147例临床确诊的高泌乳素血症患者纳入研究,所有患者行垂体常规序列平扫和增强扫描(冠状面T₁WI、T₂WI和增强前后矢状面T₁WI)、冠状面动态增强扫描及增强后3D容积采集快速自旋回波(VISTA)序列T₂WI。将每例患者的MRI图像按照序列进行组合,得到3组图像集,A组包括常规序列平扫+增强扫描(动态增强扫描和常规增强扫描),B组仅包括增强后3D-VISTA T₂WI,C组包括所有序列的图像(A+B)。由3位放射科医师分别对3组图像进行阅片分析,采用McNemar检验比较3组中对泌乳素分泌型垂体微腺瘤的检出效能。结果:单独3D-VISTA T₂WI序列对垂体微腺瘤的检出结果与金标准(临床诊断结果)间的差异有统计学意义(P=0.000),平扫+增强MRI(A组)及其联合增强后3D-VISTA T₂WI(C组)对垂体微腺瘤的诊断结果与金标准(临床诊断结果)间的差异无统计学意义(P=0.245;P=0.109)。A组对垂体微腺瘤的诊断敏感度和特异度分别为49%(34/69)和68%(53/78),B组分别为46%(32/69)和97%(76/78),C组分别为88%(61/69)和97%(76/78);平扫+增强序列结合增强后3D-VISTA T₂WI的综合影像组(C组)显示出更高的敏感度和特异度。结论:对于高泌乳素血症患者,增强后3D-VISTA序列T₂WI作为常规MRI序列的重要补充,可明显提高诊断的敏感性及阴性预测值,该序列联合平扫+增强序列在诊断泌乳素型垂体微腺瘤方面具有重要价值。     

MRI4种不同序列对ARCOⅠ期股骨头缺血性坏死诊断比较研究

目的:探讨MRI T1 WI、T2 WI、PDW及PDW-SPAIR序列对ARCOⅠ期股骨头缺血性坏死(avascular necrosis of the femoral head,ANFH)诊断价值的差异.方法:32例一侧临床确诊的AN-FH患者行MRI检查,发现对侧为ARCOⅠ期ANFH,2周内再行DSA检查,以D...     

颅内粒细胞肉瘤诊断并文献复习

目的探讨粒细胞肉瘤的临床、病理及影像特点,以提高对粒细胞肉瘤的认识。方法回顾性分析1例经手术病理证实的颅内粒细胞肉瘤病人的临床、影像及病理资料,并复习相关文献。结果 MRI上左侧中颅窝可见一等T1稍长T_2信号肿物,边界清晰。T_2WI上病灶周边较中心信号略高,冠状面示肿物以宽基地与颅底相连,邻近颅底骨质局部信号略显增高,相邻脑皮质向脑内推移,脑沟变浅,并可见小片状长T_2水肿信号,同侧中耳乳突腔内可见蜂窝状长T_2信号。液体衰减反转恢复(FLAIR)序列上肿物呈稍高信号。DWI上明显扩散受限。ADC图上信号明显减低。增强后,肿物明显强化,且周边较中心强化略明显,矢状面及冠状面肿物基底部邻近硬膜可见"脑膜尾征"。结论粒细胞肉瘤的影像表现存在一定的特点,但不能作为诊断的特异性标志,最终诊断需要结合临床白血病病史及病理组织学检查。     

动态增强MRI影像组学模型术前预测乳腺癌前哨淋巴结转移

目的 构建并验证动态增强MRI（DCE-MRI）影像组学模型能否于术前无创性预测乳腺癌前哨淋巴结（SLN）转移。 方法 回顾性分析术前接受DCE-MRI检查且经病理证实的128例女性乳腺癌病人的临床、病理及MRI资料,病人平均年龄（45.94±10.08）岁;其中,前哨淋巴结（SLN）阳性者61例,阴性者67例;将病人按照7∶3的比例随机分为训练集（89例）和验证集（39例）。提取DCE-MRI第2期相的影像组学特征,应用最大最小值归一化算法将所有原始特征向量进行归一化,采用最优特征筛选器及最小绝对值收敛和选择算子（LASSO）-Logistis回归（LR）算法依次对影像组学特征进行降维筛选,选择出7个对术前预测SLN转移有价值的最优特征,包括1个一阶统计特征、3个形状特征和3个纹理特征。应用支持向量机（SVM）、LR及决策树3种机器学习算法构建预测模型。采用独立样本t检验、卡方检验及Fisher确切概率检验比较SLN阳性组和阴性组、训练集和验证集间的临床病理特征。采用受试者操作特征（ROC）曲线评估3种模型的诊断效能,计算相应的曲线下面积（AUC）,并通过验证集进行验证。结果 SLN阳性组和阴性组、训练集和验证集组间病人的临床病理特征差异均无统计学意义（均P>0.05）。3种机器学习模型中,决策树模型在训练集与验证集中的AUC均最高（分别为1.00和0.90）,其次为LR模型和SVM模型;决策树模型在训练集与验证集中也均呈现最高的敏感度,分别为100.00%和89.50%;决策树模型在训练集中的准确度最高（100.00%）,其次为LR模型和SVM模型。验证集中3种模型的准确度相等（89.74%）。 结论 基于DCE-MRI的影像组学模型对SLN转移有一定的预测价值,可为乳腺癌病人术前预测SLN转移提供一种无创而简便的方法,有助于临床个体化精准医疗。