基于超声影像组学及临床特征构建乳腺癌列线图的预测模型

目的：通过整合临床危险因素和术前超声影像组学评分，建立一个基于超声影像组学的列线图预测乳腺癌。方法：回顾性收集2020年10月—2023年2月有明确病理结果的525例患者的525个乳腺肿块（其中良性241例，恶性284例）的超声图像，按照7∶3比例随机分为训练组（368例）、验证组（157例）。根据肿块轮廓勾画出肿瘤的感兴趣区域（Region of interest,ROI），并提取影像组学特征。采用最小绝对收缩和选择算子（Least absolute shrinkage and selection operator, LASSO）对超声影像组学特征进行降维分析，选择Logistic回归分类器将结果输出转换为影像组学评分（Radiomics score,Rad-Score），作为Rad-Score模型。此外，采用Logistic回归方法将影像组学评分与临床危险因素进行整合，构建联合模型并绘制列线图。绘制ROC曲线及校准曲线以评价模型效能。结果：提取的851个影像组学特征中筛选出13个非零特征用于建立模型，多因素分析中，乳腺癌患者的独立危险因素是年龄，基于患者年龄及Rad-Score构建...