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第45卷第2期 林佳璐，陈佳雪，娄鉴娟，等. 术前多区域多参数乳腺MRI影像组学对N2⁃3期腋窝淋巴结的预测价值［J］.
2025年2月 南京医科大学学报（自然科学版），2025，45（2）：185-195 ·191 ·

表3 不同模型在训练集和验证集中的预测效能
Table 3 Predictive performance of different models in the training and validation datasets

Variable AUC（95% CI） SEN（%） SPE（%） PPV（%） NPV（%）
Training dataset
Intra⁃model 0.821（0.763-0.878） 70.5 80.9 70.5 80.9
Peri⁃model 0.867（0.821-0.913） 76.1 80.1 71.3 83.8
Intra & Peri⁃model 0.911（0.872-0.951） 88.6 81.6 75.7 91.7
Clinical 0.770（0.707-0.833） 44.3 96.3 88.6 72.8
Nomogram 0.923（0.885-0.962） 83.0 90.4 84.9 89.1
Validation dataset
Intra⁃model 0.742（0.643-0.841） 71.8 63.2 57.1 76.6
Peri⁃model 0.749（0.645-0.853） 51.3 89.5 76.9 72.9
Intra & Peri⁃model 0.858（0.770-0.947） 71.8 93.0 87.5 82.8
Clinical 0.688（0.588-0.788） 41.0 82.5 61.5 67.1
Nomogram 0.892（0.828-0.955） 81.2 93.0 87.1 81.5
AUC：area under the curve；CI：confidence interval；SEN：sensitivity；SPE：specificity；PPV：positive predictive value；NPV：negative predictive
value.
表4 训练集N2⁃3期ALN相关多因素Logistic回归分析 预测 N2⁃3 期 ALN 较其他模型具有更好的临床净收
Table 4 Multivariate logistic regression analysis for asso⁃ 益（图4E、F）。
ciation with N2⁃3 stage ALN in the training set

Characteristics OR（95%CI） P 3 讨 论
Largest lesion diameter 0.988（0.789-1.236） 0.913
腋窝淋巴结转移是影响乳腺癌治疗决策及预
Lesion enhancement pattern 0.011
后评估的关键因素。既往相关研究聚焦乳腺癌患
Mass Ref
者是否存在腋窝淋巴结转移进行了大量探索 ［17-18］ ，
NME 4.737（1.435-15.636）
而往往忽视了不同转移数量淋巴结可能导致的临
Peritumoral edema <0.001
床治疗决策差异。WSG⁃ADAPT⁃HR /HER2 试验表
-
+
Negative Ref
Positive 5.454（2.654-11.208） 明，新辅助内分泌治疗3个周期后淋巴结转移<4枚
ER status 0.470 且Ki⁃67≤10%的乳腺癌患者，如果21基因复发风险
Negative Ref 评分≤25 分，则可豁免辅助化疗 ［19］ 。SWOG S1007
Positive 1.450（0.529-33.974）
试验的二次分析显示，少于 4 枚 ALN 阳性的低危乳
PR status 0.309
腺癌患者即使术后不进行 RNI，局部区域复发率仍
Negative Ref
较低，且无侵袭性疾病生存期与 RNI 之间无显著相
Positive 2.862（1.056-7.751）
关性 。由此可见，对于那些淋巴结分期较低且肿
［4］
Type of surgery 0.114
瘤生物学特性良好的乳腺癌患者适当降低治疗强
BCS Ref
Mastectomy 1.893（0.857-4.181） 度（如省略辅助化疗或RNI等）以减少放化疗带来的
Intra & Peri⁃Radscore 5.525（4.540-6.719） <0.001 不良反应具有可行性。据此，本研究创新性地以4枚
ALN：axillary lymph node；OR：odds ratio；CI：confidence interval； 阳性淋巴结为界，根据转移性ALN的数量将患者分
NME：non⁃mass enhancement；BCS：breast⁃conserving surgery.
为 N0⁃1 期组和 N2⁃3 期组，不仅有助于筛选出可能
检验显示模型间 AUC 值差异具有统计学意义（均 豁免放化疗的乳腺癌患者，还能识别出无需额外接
P < 0.05）。各预测模型的灵敏度、特异度、阳性预测 受有创SLNB而明确需要施行ALND的群体，从而辅
值及阴性预测值见表3。校准曲线显示联合模型的 助临床管理和治疗策略的个性化实施，以期患者从

预测曲线与理想曲线（45°对角线）较为贴合，Hos⁃ 预测模型中得到更大的临床获益。
mer⁃Lemeshow检验P值在训练集和验证集中分别为 磁共振影像组学广泛应用于乳腺癌的诊断、生物
0.059 和 0.122，提示校准曲线的拟合度良好（图 4C、 标志物预测、新辅助化疗疗效评估和预后分析 ［20-23］ 。
D）。决策曲线表明在大范围阈值概率下联合模型 然而，多数研究侧重于动态增强扫描的早期强化阶