文献类型：期刊文章

作　　者：姜文研[1] 牛淑娴[2] 张梦瑶[2] 崔林鹏[2] 董越[1] 艾华[2] 周晓娅[3] 于韬[1] 罗娅红[1]

JIANG Wen-yan;NIU Shu-xian;ZHANG Meng-yao;CUI Lin-peng;DONG Yue;AI Hua;ZHOU Xiao-ya;YU Tao;LUO Ya-hong(Department of Imaging,Cancer Hospital of China Medical University,Liaoning Cancer Hospital&Institute,Shenyang 110042,China;Department of Biomedical Engineering,China Medical University,Shenyang 110122,China;College of Basic Medicine,Jining Medical University,Jining Shandong 272067,Chirui)

机构地区：[1]辽宁省肿瘤医院(中国医科大学肿瘤医院)医学影像科,辽宁沈阳110042 [2]中国医科大学生物医学工程系,辽宁沈阳110122 [3]济宁医学院基础医学院分子医学与化学实验室,山东济宁272067

出　　处：《中国临床医学影像杂志》

年　　份：2020

卷　　号：31

期　　号：6

起止页码：398-402

语　　种：中文

收录情况：CAS、IC、JST、PROQUEST、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：目的:探讨基于数字乳腺断层摄影(DBT)的影像组学方法在乳腺肿块良恶性鉴别中的作用。方法:回顾性分析了2017年9月-2018年4月辽宁省肿瘤医院收治的160例乳腺肿块患者的影像资料。通过提取和筛选乳腺DBT影像组学特征,建立了影像组学诺模图模型,绘制工作特性(ROC)曲线并计算曲线下面积(AUC)评估模型的鉴别能力,通过决策曲线(DCA)分析评估模型的临床适用性。结果:本研究建立的诺模图模型在训练集和测试集上获得AUC值分别为0.942(敏感性=0.833,特异性=0.928)和0.928(敏感性=0.926,特异性=0.839),DCA分析表明模型具有良好的临床价值。结论:基于DBT影像构建的诺模图模型是作为无创辅助鉴别乳腺肿块良恶性的有效方法。

关 键 词：乳腺肿瘤  乳腺疾病 放射摄影术

分 类 号：R737.9] R655.8[临床医学类]