Page 84 - 南京医科大学学报自然科学版

第44卷第2期
·222 · 南 京 医 科 大 学 学 报 2024年2月

型预测的准确度、灵敏度、特异度、阳性预测值和阴 窝淋巴结有无转移差异有统计学意义（P < 0.05），而
性预测值。以 DeLong 检验比较各模型间效能差 两组之间的年龄差异无统计意义（P=0.397，表3）。
异 。 采 用 决 策 曲 线 分 析（decision curve analysis， 2.2 一致性检验
DCA）评价不同模型的临床价值。 2 名医师勾画病灶 ROI 的一致性均较好，观察
者内的ICC为0.84~0.99，观察者之间的ICC为0.80~
2 结 果
0.99，证明所勾画的ROI病灶可用于后续分析。
2.1 一般临床资料分析 2.3 影像组学特征的筛选及预测模型的建立
训练集与测试集之间的临床资料对比：本研究 利用 10 折交叉验证的 LASSO 算法分别对 5 个
401例患者，训练集与测试集之间年龄、肿瘤最大径 序列提取出的特征进行筛选，最终 TIRM、DCE2、

和有无腋窝淋巴结转移差异均无统计学意义（P > DCE4、DWI、ADC 序列分别筛选出3、16、13、13、6个
0.05，表2）。 特征；基于以上单模态序列筛选出来的特征再次进
HER⁃2阳性与HER⁃2阴性组的临床资料对比： 行多模态的特征的筛选，增强模态、弥散模态、增
HER⁃2 阳性组和 HER⁃2 阴性组的肿瘤最大径和腋 强+弥散双模态、增强+TIRM双模态、弥散+TIRM双

表2 训练集与测试集的患者临床信息
Table 2 Clinical information of patients in training and test sets
Clinical information training set（n=281） test set（n=120） Statistics P
Age（years，x ± s） 49.76 ± 9.92 50.13 ± 10.35 -0.335 0.738
The maximum diameter of tumor［cm，M（P25，P75 ）］ 2.3（1.8，3.2） 2.2（1.7，2.8） -1.305 0.192
ALN status［n（%）］ -1.326 0.250
Metastasis 165（58.7）000 63（52.5）00
No metastasis 116（41.3）000 57（47.5）00

表3 HER⁃2阳性组与HER⁃2阴性组的患者临床信息
Table 3 Clinical information of patients in the HER⁃2 positive and HER⁃2 negative groups

Clinical information HER⁃2 positive group（n=191）HER⁃2 negative group（n=210）Statistics P
Age（years，x ± s） 50.44 ± 9.76 49.58 ± 10.52 -0.847 0.397
The maximum diameter of tumor［cm，M（P25，P75 ）］ 2.4（1.9，3.5） 2.1（1.7，2.8） -3.348 <0.001
ALN status［n（%）］ -4.196 0.041
Metastasis 120（62.7）000 110（52.6）000
No metastasis 71（37.3）00 100（47.4）000

模态筛选的特征分别为 17、18、22、21、19 个特征， 中DCE2模型的预测效能最佳，且DeLong检验显示，
最后基于上述特征筛选出多参数模态（增强+弥 DCE2 模型的 AUC 值均明显高于其他单参数模型，
散+TIRM）特征 26 个（表 4）。最终筛选出的 26 个 且差异具有统计学意义（P均<0.001）；DCE4模型的
多参数特征中按照权重排序的前 10 个特征如图 4 预测效能稍逊于 DCE2 模型，但较 TIRM 模型、DWI
所示。 模型及ADC模型稍好；其余单参数模型的预测效能
在利用 LR 构建的 11 个模型中，单参数模型中 均较差。在组合模型中，联合增强特征的模型比其
的DCE2模型在训练集和测试集中预测HER⁃2表达 他未联合增强特征的模型如弥散模型、弥散+TIRM
状态的AUC值分别为0.907、0.879；组合模型中的增 模型等的预测效能更好，DeLong 检验也显示，联合
强模态模型、增强+TIRM 模型以及增强+弥散模态 增强特征的模型的 AUC 值均高于其他未联合增强
模 型 在 训 练 集 中 的 AUC 值 分 别 为 0.902、0.923、 特征的模型，且差异具有统计学意义（P 均<0.001，
0.920，在测试集的 AUC 分别为 0.890、0.891、0.872； 表5，图5）；而在单参数DCE2模型、联合增强特征的
而多参数模型在训练集和测试集的 AUC 分别为 组合模型及多参数模型的比较中发现，多参数模型
0.932、0.906（表 5，图 5）。经综合分析，单参数模型 AUC 值较高，但是 DeLong 检验显示，这几组模型之