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<正>病例女,38岁,因右乳胀痛半月余入院。体格检查：右乳乳头旁可扪及一大小约5.0 cm×6.0 cm的肿块,质硬,边界不清,活动度欠佳,稍压痛。双侧腋窝未扪及肿大淋巴结。超声检查示：右乳内下象限4～5点钟近乳头处可探及一大小约4.6 cm×1.8 cm的低回声肿块,距皮肤8 mm,形态不规则,边界不清,边缘不光整、毛刺,呈分叶状,伴库伯韧带增厚,肿块部分切面突破解剖平面侵犯脂肪组织,后方回声无衰减, 相似文献
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目的 观察基于乳腺二维超声及自动乳腺容积扫描(ABVS)构建的影像组学及列线图模型预测乳腺癌分子分型的价值。方法 回顾性分析326例经病理证实的女性单发乳腺癌患者资料,以8∶2比例将其分为训练集(n=260)及验证集(n=66),根据免疫组织化学结果划分Luminal与非Luminal亚组;基于乳腺二维超声及ABVS图像提取影像组学特征构建相应模型及联合模型。采用单因素及多因素logistic回归分析筛选乳腺癌分子分型的独立预测因素,联合影像组学评分构建列线图模型。绘制受试者工作特征(ROC)曲线,评估各模型预测乳腺癌分子分型的效能。结果 肿瘤最大径(OR=1.029)及有无汇聚征(OR=0.408)均为乳腺癌分子分型的独立预测因素(P均<0.05)。二维超声、ABVS、联合影像组学模型及列线图模型预测验证集乳腺癌分子分型的曲线下面积(AUC)分别为0.67、0.75、0.84及0.83,其中,联合影像组学模型与列线图模型AUC差异无统计学意义(P>0.05)并均高于二维超声及ABVS模型(P均<0.05)。结论 基于二维超声及ABVS构建的联合影像组学模型及列线图模... 相似文献
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目的 观察自动乳腺全容积扫描(ABVS)影像组学联合临床及超声特征列线图鉴别良、恶性乳腺导管内病变的价值。方法 回顾性分析144例经病理证实乳腺导管内病变女性患者的临床及超声资料;按照2 ∶ 1比例将其随机分为训练集(n=96)及验证集(n=48)。基于ABVS图像提取并筛选最优影像组学特征,构建影像组学模型,计算影像组学评分(Radscore);将临床、超声特征及Radscore纳入单因素和多因素logistic回归分析,筛选鉴别良、恶性乳腺导管内病变的独立影响因素,构建临床-超声模型,并联合影像组学模型构建列线图模型;以受试者工作特征(ROC)曲线评估各模型鉴别良、恶性乳腺导管内病变的效能。结果 患者年龄 、病变边缘 、微小钙化灶 及Radscore 均为良、恶性乳腺导管内病变的独立影响因素。影像组学模型、临床-超声模型及列线图模型鉴别良、恶性乳腺导管内病变的曲线下面积(AUC)在训练集分别为0.766、0.866及0.901,在验证集分别为0.770、0.765及0.854。结论 ABVS影像组学联合临床及超声特征列线图鉴别良、恶性乳腺导管内病变效能良好。 相似文献
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