European?Radiology:加入這個放射組學信息,鑒別乳腺良惡性病變可能不再困難!

2022-03-14 00:48:53 來源:
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對比增強乳房鉬靶(CEM)它是一種新興的乳腺成像技術。它基于雙能量乳腺造影技術,利用靜脈注射碘化造影劑來描述乳腺病變的增強。(BCs)在CEM即使是乳房致密的女性也非常敏感。

隨著計算機技術的進步,放射組學發展迅速。放射組學利用高通量計算提取大量圖像特征,將標準醫學圖像轉換為可量化數據,然后分析傳統的生物統計和人工智能,包括機器學習方法。據我們所知,目前對周圍環境或周圍本質的研究非常有限。

近幾十年來,隨著人們越來越關注微環境,越來越多的研究重點關注周邊地區的定量表征??紤]到瘤周地區獨特的生物意義,最近的一些研究試圖探索BC腫瘤射組學特征的作用表明,這些特征是在預測診斷或預后。然而,這些研究大多采用乳腺磁共振成像(MRI)或者超聲圖像,到目前為止還沒有研究和使用CEM乳腺周圍放射組學特征的圖像BC的診斷。

最近發表在EuropeanRadiology本雜志的一項研究評估CEM輻射組學分析在乳腺良性和惡性病變識別中的價值,為乳腺癌的早期診斷和治療提供了技術支持。

2017年11月至2027年11月至202年2月CEM檢查的患者。病變輪廓由人工劃定。自動獲得病灶周圍區域。每個病變有七個感興趣的區域(ROI),包括病變ROI、環形周圍ROI病變 周圍(1mm、3mm、5mm)ROI(1毫米、3毫米、5毫米)??傮w而言,從每個ROI提取了4098個放射組學特征。數據集分為訓練和測試集(1:1)。LASSO回歸法構建了七種投資回報率特征的分類模型。模型的性能是由AUC和95%的CI來評估。

一般來說,190名女性有223種乳腺病變(101種良性病變;122種惡性病變)。在測試組中,3毫米的環形周邊ROI模型顯示最高AUC,為0.930(95%CI:0.882-0.977),其次是1mm的環形周邊ROI模型(AUC=0.929;95%CI:0.881-0.978)和病變ROI模型(AUC=0.909;95%CI:0.857-0.961)。結合3mm模型的病變ROI和環狀周圍ROI預測概率產生了一種新的模型,該模型在測試集中獲得了較高的AUC(AUC=0.940)。

圖受試者的工作特點(ROC)曲線。藍色曲線代表病變感興趣的區域(ROI)提取的放射組學特征構建的模型(模型1)ROC曲線。綠色曲線代表從3mm環形興趣區提取的放射組學特征構建的模型(模型3)ROC曲線。紅色曲線代表綜合模型(模型8)ROC該模型由模型1和模型3計算的預測概率組成。

本研究發現,CEM圖像中3mm的環周圍區域在區分良性和惡性乳腺病變方面具有較高的臨床價值。在基于病變信息的放射組學模型中添加環狀瘤周信息可顯著提高診斷效果,為乳腺癌的自動診斷和評估提供了可能性。

原文出處:

SiminWang,YuqiSun,RuiminLi,etal.Diagnosticperformanceofperilesionalradiomicsysisofcontrast-enhancedmammographyforthedifferentiationofbenignandmalignantbreastlesions.DOI:10.1007/s00330-021-08134-y

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