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Radiology:扩散峰度成像放射组学能不能排除乳腺癌的可疑性?

2018-6-7 作者:shaosai   来源:MedSci原创 我要评论6
Tags: 乳腺癌  扩散峰度成像  放射组学  
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本研究旨在评估乳腺组织成像数据系统(Bi-RADS)4类和5类乳腺组织病变的放射组学模型,这些病变是利用与活检相似的敏感阈值从乳腺组织优化峰度磁共振(MR)成像的病变特征提取得到的。

本研究包括两个独立研究地点的222名女性 (地点1: 训练组95例; 平均年龄±标准偏差, 58.6±6.6岁; 61 例恶性病变和34例良性病变; 地点2: 独立测试组127例;平均年龄, 58.2±6.8岁;61例恶性和66例良性病变)。所有妇女都进行了 x 射线钼靶摄影术发现可疑癌症 (BI-RADS4或 5) , 并且存在活检适应症。在活检前, 扩散加权磁共振成像 (b 值, 0-1500 秒/毫米 2) 是通过使用来自不同 MR成像供应商的 1.5 T 机器进行的。对病变进行分段, 以体素为基础, 适应脂肪信号的干扰。利用随机森林回归产生放射组学特征模型。固定模型在独立测试集上进行了测试。对MR成像的常规解释也被比较评估。

本研究结果为独立测试组的放射组学模型假阳性结果从66降到20(特异性为70.0%[66例中有46例]) ,其预灵敏度大于98.0%[61例中有60例],BI-RADS 4a and 4b病变可从分析中受益(特异性为74.0%, [50例中有37例]; 60.0% [15例中有9例]),而BI-RADS 5 类病变并没有额外的受益。与表观扩散系数 (p<0.001) 和表观峰系数 (p <0.02) 相比,该模型的特异性显着提高。常规阅读动态对比增强磁共振成像的灵敏度 为91.8% ( 61例中有56例) ,特异性为74.2% (66例中有49例)。拟合过程中脂肪信号强度的核算显着改善了模型的曲线下面积 (P =0.001)。

本研究结论为在训练组和独立试验组中由不同供应商的MR成像机器进行的基于峰扩散加权成像的放射组学模型,均可可靠地鉴别良恶性乳腺病变。

原始出处:

Bickelhaupt S, Jaeger PF, Laun FB. et al.Radiomics Based on Adapted Diffusion Kurtosis Imaging Helps to Clarify Most Mammographic Findings Suspicious for Cancer.Radiology.DOI:10.1148/radiol.2017170273

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所属期刊:RADIOLOGY 影响因子:7.469 期刊论坛:进入期刊论坛
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飘飘爱

很好

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2018-6-29 16:29:48 回复

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2018-6-18 18:18:04 回复

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2018-6-14 13:41:20 回复

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2018-6-12 20:56:35 回复

飘飘爱

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2018-6-10 20:08:20 回复

131****2916

不错的文章值得推荐一下

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2018-6-7 23:07:56 回复

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