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作者：赵盈;蒋鑫垚;赵楠;许永生;雷军强;
单位：兰州大学第一临床医学院;兰州大学第一医院放射科;甘肃省放射影像医学临床医学研究中心;
摘要：目的 探讨多参数MRI影像组学联合MRI特征无创预测非肿块强化（non-mass enhancement, NME）型乳腺癌人表皮生长因子受体2(human epidermal growth factor receptor 2, HER-2)过表达和低表达的应用价值。材料与方法 收集本院156例在动态对比增强磁共振成像（dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging, DCE-MRI）上表现为NME且经病理证实的乳腺癌，将其分为HER-2过表达组（66例）和HER-2低表达组（90例），按照8∶2将其随机划分为训练集（124例）和测试集（32例）。在第2期（DCE-2）、第8期（DCE-8）及扩散加权成像（diffusion weighted imaging, DWI）图像上勾画VOI并提取影像组学特征。采用弹性网络（elastic net, Enet）算法构建DCE-2、DCE-8、DWI以及三者联合模型。采用logistic回归分析筛选HER-2表达的独立影响因素。最终，基于联合模型rad-score结合独立影响因素构建融合模型。结果 基于DCE-2、DCE-8、DWI及三者联合的影像组学模型在训练集和测试集的曲线下面积（area under the curve, AUC）分别为0.746和0.714、0.768和0.714、0.721和0.635、0.823和0.734。logistic回归分析显示，肿瘤最大径是区分HER-2表达的独立影响因素（P<0.05）。最终，融合模型预测效能最佳，其在训练集和测试集的AUC分别为0.844和0.808。DeLong检验显示联合模型和融合模型差异无统计学意义（P=0.316）。SHAP结果分析rad-score对融合模型的贡献度最大。结论 多参数MRI影像组学联合MRI特征可有效预测NME型乳腺癌HER-2过表达和低表达，结合SHAP算法进一步提高模型的可解释性。
关键词：非肿块强化型乳腺癌;;对比增强磁共振成像;;影像组学;;磁共振成像;;人表皮生长因子受体2;;过表达和低表达
基金资助：2023年甘肃省委组织部省级重点人才项目（编号：2023RCXM06）~~
