MR影像组学在乳腺癌新辅助化疗中的应用进展

个体差异及肿瘤异质性影响乳腺癌新辅助化疗效果,寻求准确且可靠的无创影像手段来早期评估乳腺癌新辅助化疗疗效是十分必要的.影像组学作为一种新兴的诊断工具应用于肿瘤的高阶特征分析,弥补了传统MRI在评估肿瘤异质性方面的不足;将影像学、临床和病理数据相结合,提高诊断的准确性.作者主要对MR影像组学在乳腺癌新辅助化疗中的应用价值...     

MRI影像组学预测乳腺癌新辅助化疗疗效及预后研究进展

MRI影像组学从MRI图像中提取大量高维特征,结合机器学习对数据进行分析,可以无创获取肿瘤整体异质性信息,已探索性应用于预测乳腺癌新辅助化疗(neoadjuvant chemotherapy,NAC)的疗效和预后并展现出良好效能.虽然目前因缺乏足够的标准化定义及生物学验证限制了其临床应用,但仍具有广阔的发展前景.本文将...     

基于超声影像组学及临床特征的可解释性机器学习模型预测乳腺癌新辅助化疗疗效

目的 探讨基于乳腺癌原发灶超声影像组学特征联合临床病理因素构建的机器学习模型预测乳腺癌新辅助化疗(NAC)病理完全缓解的临床价值。方法 回顾性纳入272例术前接受NAC治疗且有病理检查结果的乳腺癌患者,从超声图像中提取并筛选影像组学特征后构建影像组学评分,基于多因素Logistic回归分析、XGBoost、决策树、随机森林、支持向量机等机器学习算法,评分联合临床病理特征构建乳腺癌患者NAC疗效的预测模型并对模型性能加以验证。结果 受试者工作特征曲线显示,基于随机森林算法构建的联合模型预测性能最佳(训练集AUC:0.855,测试集AUC:0.844)。决策曲线分析表明,随机森林模型具有更高的临床获益。SHAP分析显示,对模型预测结果贡献程度最大的3个变量依次为影像组学评分值、Her-2、ER。结论 基于超声影像组学特征构建的机器学习模型可协助评估乳腺癌患者NAC疗效,随机森林模型在诊断性能和临床实用性方面表现最佳。     

基于灰阶超声的影像组学模型预测乳腺癌新辅助化疗效果

目的 探讨基于灰阶超声的影像组学模型预测乳腺癌新辅助化疗（NACT）效果的应用价值。方法 选取53例乳腺癌患者,根据NACT疗效分为临床应答与临床无应答组,比较二组临床资料及灰阶超声特征。提取基于灰阶超声的乳腺癌影像组学特征,采用Logistic回归分析建立基于上述特征的模型,采用ROC曲线评价模型预测乳腺癌NACT后临床应答的效能。结果 NACT后临床应答组32例、临床无应答组21例,2组间年龄、绝经比例、分期及分子分型差异均无统计学意义（P均>0.05）,声像图所示病灶最大径、内部回声、钙化、边缘、后方回声、形态差异均无统计学意义（P均>0.05）。共6个影像学特征纳入Logistic回归模型,该模型预测乳腺癌NACT后临床应答的AUC为0.88[95% CI（0.78,0.99）],敏感度0.88,特异度0.81。结论 基于灰阶超声的影像组学模型对评价乳腺癌NACT效果有一定价值。     

基于机器学习的组合模型在预测乳腺癌新辅助化疗疗效中的价值

目的 探究基于机器学习组合模型的影像组学在预测肿块型乳腺癌新辅助化疗(neoadjuvant chemotherapy,NAC)疗效中的价值。材料与方法 回顾性分析2018年1月到2021年10月中国人民解放军总医院第五医学中心的97例接受NAC治疗且经组织病理学证实的肿块型乳腺癌患者的临床和影像资料。基于实体瘤疗效评定标准(Response Evaluation Criteria in Solid Tumors,RECIST),将患者分为有效组和无效组,基于治疗前的动态对比增强MRI(dynamic contrast-enhanced MRI,DCE-MRI)减影第一期图像上提取的影像组学特征,引入高通或低通小波滤波器和不同参数的拉普拉斯-高斯滤波器对原始MR图像进行预处理。采用基于单变量分析和多变量分析的特征选择方法进行特征筛选,单变量分析包括F检验、卡方检验和互信息;多变量分析采用最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO);采用支持向量机(support vector machine,SVM...     

超声影像组学在乳腺癌中应用的研究进展

乳腺癌是女性中最常见的恶性肿瘤,且死亡率高,早发现、早治疗对患者的预后至关重要.超声影像组学是新兴的计算机辅助技术之一,通过自动算法从感兴趣区提取大量的图像信息,并将这些信息用于临床决策支持.近年来超声影像组学已应用于乳腺癌诊断、分子分型及淋巴结转移预测等多个方面.本文系统性阐述超声影像组学在乳腺癌中的应用研究进展.     

乳腺癌新辅助化疗近期疗效观察

新辅助化疗是指对原发实体瘤在应用局部治疗前进行的系统性的辅助性细胞毒性药物治疗，亦称术前化疗或诱导化疗，可使原发癌肿缩小，体内微转移癌也可得到有效控制，将不可手术的病变转为可手术，为手术切除创造有利条件，减少术后复发和转移，改善预后，我科于2002年2月～2004年9月收治的Ⅱ～Ⅲ期非炎性乳腺癌患者中，36例采用新辅助化疗，本文就其近期疗效及安全性进行分析。     

影像组学在乳腺癌淋巴结转移中的研究进展

乳腺癌是全世界女性中最为常见的恶性肿瘤之一,发病率正逐年递增,严重威胁女性健康。淋巴结转移是乳腺癌预后的重要指标,传统影像学检查方法在乳腺癌患者淋巴结转移状态的术前评估方面仍存在很大挑战,影像组学作为一种高通量提取特征的新技术,可提取图像深层次信息并用于建立临床诊断、预后和预测模型,在临床诊疗中得到了广泛应用和研究。目前,基于MRI、超声和钼靶的影像组学技术已逐步开始应用于乳腺癌淋巴结转移的预测,成为学术研究的一大热点。本文介绍了影像组学的定义、工作流程,并对影像组学在乳腺癌淋巴结转移的研究进展进行综述,分别从基于MRI的和非MRI影像的影像组学两方面展开分析,影像组学有望为乳腺癌患者的个体化精准诊疗提供可靠依据。      

乳腺癌影像组学研究进展

乳腺癌是我国女性最常见的恶性肿瘤,如何更好地对其进行早期诊断、治疗和预后评估是临床亟待解决的问题。影像组学以非侵入性方式高通量提取并分析病灶的图像特征,可提供更多潜在的肿瘤信息,进而指导临床进行精准诊疗。近年来,影像组学在乳腺癌领域的研究被广泛关注,涉及乳腺癌患者全程管理的各个环节,诊断方面研究已趋于成熟,逐步进入临床转化阶段,疗效评估和预后预测尽管尚处于初步探索阶段,但具有广阔的发展前景。本文从诊断、疗效评估和预后预测三个方面进行综述,以期为临床诊疗提供借鉴。     

基于超声的影像组学在乳腺癌诊断中的研究进展

超声检查是乳腺癌早期诊断的主要方式,传统超声对乳腺癌的诊断尚存一些不足之处,影像组学是对传统超声的重要补充。影像组学通过提取超声图像的高通量特征,可以挖掘超声图像中更多的信息,帮助医师提高肿瘤良恶性鉴别诊断的准确率。在乳腺癌亚型的研究中,影像组学也有着积极的诊断价值。在方法标准化和多中心研究方面,影像组学也取得了一定的进展。本研究梳理了近几年影像组学在乳腺超声诊断方面的研究进展。     

MRI影像组学在乳腺癌评估中的应用

磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)在乳腺癌的早期诊断、术前治疗方案制订和疗效预判中越来越重要.影像组学作为目前研究的热点,可以评估全肿瘤的异质性,具有重要的临床和研究价值.本文对MRI影像组学在乳腺肿瘤的良恶性鉴别、乳腺癌的分子分型识别、乳腺癌的新辅助化疗效果预测以及乳腺癌预后因...     

超声造影预测乳腺癌新辅助化疗疗效分析

目的探讨超声造影参数预测乳腺癌新辅助化疗疗效的应用价值。方法 56例乳腺癌患者分别于新辅助化疗前及第2次化疗结束后进行超声造影检查。记录超声造影参数及4~6个周期新辅助化疗后的病理学疗效,比较新辅助化疗前、后超声造影参数的差异及不同病理学疗效分组间超声造影参数的差异。结果 56例乳腺癌病灶经新辅助化疗2个周期后的超声造影峰值强度(17.82±3.29 db)低于化疗前(23.80±3.74 db),差异有统计学意义(t=19.948,P0.001)。化疗前、后两次乳腺癌病灶超声造影峰值强度变化率与病理反应分级呈正相关(spearman r=0.839,P0.001)。4~6个周期新辅助化疗后的病理有效组与无效组的峰值强度变化率分别为0.28±0.07和0.16±0.04(t=5.27,P=0.026)。结论超声造影参数中峰值强度变化率有助于预测乳腺癌新辅助化疗的疗效。     

MRT1WI瘤体及瘤周影像组学联合临床特征预测乳腺癌新辅助化疗疗效

目的 观察MR T1WI瘤体和瘤周影像组学联合临床特征预测新辅助化疗(NAC)疗效的价值。方法 回顾性分析110例接受NAC的乳腺癌患者，其中43例NAC后病理完全缓解(pCR)、67例为非pCR(non-pCR);按7∶3比例将其分为训练集(n=76,30例pCR、46例non-pCR)和测试集(n=34,13例pCR、21例non-pCR)。以单因素及多因素logistic回归分析训练集临床及MRI表现，筛选NAC用于乳腺癌疗效的独立预测因子，并建立临床模型；于训练集NAC前MR T1WI所示瘤体及瘤周感兴趣体积(VOI)提取并筛选最佳影像组学特征，构建NAC治疗乳腺癌效果预测模型，包括模型_瘤体、模型_瘤周及模型_{瘤体+瘤周};联合瘤体及瘤周影像组学及临床相关独立预测因子建立联合模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线评估模型诊断效能。结果 淋巴结转移(OR=0.17)、人表皮生长因子受体2(OR=4.52)及孕激素受体表达(OR=0.20)均为临床相关独立预测因子(P均<0.05)。于瘤体及瘤周VOI各选出4个最佳影...     

影像组学在胰腺癌疗效评估中的研究进展

目前针对胰腺癌的治疗方法 进展迅速,但准确评估胰腺癌治疗疗效成为临床诊断与治疗中的难点之一,影像组学能够高通量地提取医学图像中蕴含的特征信息,不仅可以无创地定量分析肿瘤的异质性,还能通过分析肿瘤微环境的变化反映患者治疗疗效等重要信息.本文就影像组学评价手术治疗、放射治疗、化学治疗、新辅助治疗胰腺癌疗效的应用进展进行综述.     

40例乳腺癌新辅助化疗探讨

目的 观察和探讨CAF方案在乳腺癌新辅助化疗应用中的临床疗效。方法 对40例乳腺癌患者，确诊后立即行以CAF方案新辅助化疗，化疗2～4个周期，每周期间隔21天。结果 术前达到临床完全缓解（cCR）2例，有效32例，其中PR20例、MR12例，有效率85％。化疗过程中，未出现严重的化疗毒性。结论 CAF方案新辅助化疗可为手术提供更多的选择机会，值得临床推广和应用。     

超声和MRI影像学及影像组学在乳腺癌中的研究进展

乳腺癌是全球女性最常见的恶性肿瘤之一,发病率和致死率居癌症首位,早期诊断和早期治疗可以提高疾病预后效果,降低疾病相关死亡率。超声和MRI影像学是乳腺癌诊疗指南推荐对原发肿瘤评估无创检查方式,随着科技的发展,越来越多的影像学新技术应用于临床实践,乳腺癌检出率和诊断准确率都有了很大提高。人工智能的出现,拓展了影像组学的应用,推动了乳腺癌精准医疗的发展。本文针对超声和MRI影像学及影像组学在乳腺癌临床诊疗中的应用进展进行了综述。     

新辅助化疗对局部晚期乳腺癌的临床疗效分析

选取我院60例局部晚期乳腺癌患者,所有患者均在术前接受新辅助化疗,回顾性分析其临床疗效和毒副作用。结果新辅助化疗在局部晚期乳腺癌治疗中的总有效率为81.7%,毒副作用主要有白细胞减少、胃肠道反应和脱发等,没有出现死亡的患者。新辅助化疗能有效提高局部晚期乳腺癌患者的临床疗效,且毒副作用可以控制。     

基于动态对比增强MRI影像组学模型预测乳腺癌新辅助化疗后非病理完全缓解

目的 观察基于动态对比增强MRI(DCE-MRI)影像组学模型预测乳腺癌新辅助化疗(NAC)后非病理完全缓解(non-pCR)的价值.方法 回顾性分析144例经病理证实并接受NAC的乳腺癌患者,按照7∶3比例将其分入训练组(n=99)和验证组(n=45),比较2组病理完全缓解(pCR)与non-pCR患者临床病理指标的...     

超声光散射技术预测乳腺癌新辅助化疗疗效的研究

目的 探讨超声光散射技术( ultrasound-guided diffuse optical tomography,US-DOT)预测乳腺癌新辅助化疗(neoadjuvant chemotherapy,NCT)疗效的价值。方法 乳腺癌NCT病例58例,于化疗前和末次化疗后行US-DOT检查,获取肿瘤大小和血红蛋白浓度(total hemoglobin concebtration,HBT)。根据RECIST标准将病灶分为完全缓解(complete response,CR)组、部分缓解(partial response,PR)组、稳定(stable disease,SD)组、进展(progressive disease,PD)组。分析NCT前后各组HBT值与肿瘤最大径的变化情况,Pearson相关分析肿瘤HBT变化百分比(△HBT%)与肿瘤最大径变化百分比(△Size%)的相关性,受试者工作(receiver operating characteristic,ROC)曲线预测乳腺癌NCT有效率△HBT%的最佳阈值及其诊断效能。结果 NCT后HBT值和肿瘤最大径在上述分组中均低于NCT前且组间差异有统计学意义(P<0.001);NCT后△HBT%与△Size%各组间差异有统计学意义(P<0.05);Pearson相关分析显示△HBT%与△Size%呈正相关(r=0.875),肿瘤最大径下降,其HBT也下降;US-DOT预测NCT有效率△HBT%为22.9%,曲线下面积(Az)为0.872,该阈值诊断效能敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值、准确性分别为 82.93%、76.47%、72.34%、 36.36%、 65.52%。结论 乳腺癌NCT过程中,US-DOT参数△HBT%与△Size%呈正相关,△HBT%可术前预测乳腺癌新辅助化疗疗效。