基于乳腺X线摄影影像组学列线图预测BI-RADS 4～5类钙化病灶恶性风险

目的 探讨基于乳腺X线摄影（MG）影像组学列线图在预测乳腺影像报告与数据系统（BI-RADS）4～5类钙化恶性风险中的价值。方法 回顾2017年1月至2020年12月浙江省立同德医院和蚌埠医学院第一附属医院经病理检查证实的292例MG表现为乳腺影像报告与数据系统（BI-RADS）4～5类钙化患者的临床及影像资料，其中良性121例，恶性171例。所有患者以7∶3比例分成训练集（204例）及验证集（88例），对头尾位（CC）和内外斜位（MLO）图像进行手工分割并提取影像组学特征，并应用最小冗余最大相关（mRMR）及最小绝对值收敛和选择算子（LASSO）回归筛选最有价值的特征。采用logistic回归构建影像组学模型，从临床因素中筛选差异有统计学意义的危险因素并建立临床模型，再联合临床-影像组学特征建立联合模型，基于联合模型勾画列线图。采用ROC曲线评价各模型的效能，应用决策曲线比较各模型的临床应用价值。结果 分别从CC、MLO图像中提取并筛选出4个和6个影像组学特征构建影像组学模型，其验证集中的AUC为0.714，灵敏度为0.792，特异度为0.600，准确度为0.705。年龄和BI-RA...