代青立 楊敏 綜述 段慶紅 審校

乳腺癌是女性最常見的癌癥，全球發(fā)病率逐年上升，在女性癌癥的死亡因素排第二［1］。新輔助化療（neoadjuvant chemotherapy，NAC）通常用于局部晚期、原發(fā)病灶大于3 cm 的乳腺癌及炎性乳癌，其優(yōu)點是能在術(shù)前縮小腫瘤體積、將不能手術(shù)的病灶轉(zhuǎn)化為可切除的病灶、提高保乳率、減少腋窩手術(shù)范圍［2,3］。對NAC 的病理完全反應(yīng)（pathological complete response，PCR）被認(rèn)為是預(yù)測總生存率的早期替代終點［4］，盡管手術(shù)切除標(biāo)本的組織病理學(xué)檢查是反應(yīng)評估的金標(biāo)準(zhǔn)，但其具有滯后性。能否非侵入性檢查且準(zhǔn)確、安全的評估術(shù)前PCR 目前仍是一項挑戰(zhàn)。影像學(xué)檢查是目前乳腺癌最常用的檢查手段，包括乳腺X 線、計算機(jī)體層成像（CT）、正電子發(fā)射計算機(jī)斷層顯像（PET-CT）、超聲以及磁共振成像（MRI）等檢查，可從這些影像檢查中直觀的讀取特定的影像信息如大小、邊緣、信號及密度等，但僅憑二維形態(tài)學(xué)特征尚不能有效評估預(yù)測術(shù)前PCR。深入挖掘病灶內(nèi)部隱藏的微觀特征，則需要用圖像處理算法挖掘。影像組學(xué)能夠深度挖掘腫瘤影像的異質(zhì)特征，對腫瘤的臨床診斷和療效預(yù)測提供更多有效信息，是目前一種重要的新型影像研究方法［5］。本文將基于不同成像方式的多種影像組學(xué)在預(yù)測乳腺癌NAC 療效的主要研究及進(jìn)展進(jìn)行綜述。

影像組學(xué)概念及主要研究內(nèi)容

影像組學(xué)在2012 年由荷蘭學(xué)者Lambin 等［6］提出，是指從醫(yī)學(xué)圖像中自動化高通量提取和分析大量高級定量特征，將圖像特征與腫瘤表型和基因型特征結(jié)合起來對腫瘤提供有價值的診斷、預(yù)后及預(yù)測信息［7］，是計算機(jī)工程學(xué)實現(xiàn)精準(zhǔn)醫(yī)療的一種重要研究方法。影像組學(xué)研究主要包括以下內(nèi)容：（1）獲取高質(zhì)量和標(biāo)準(zhǔn)化的圖像。（2）圖像分割：對腫瘤區(qū)域即興趣區(qū)進(jìn)行勾畫，圖像分割方法包括手動分割、半自動分割及全自動分割。（3）圖像特征提?。喊ㄒ浑A直方圖、二階直方圖或紋理特征、高階特征。（4）預(yù)測模型的建立和驗證，常用建立模型的方法包括決策樹、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林、增強(qiáng)樹及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

乳腺癌新輔助化療和療效評估

乳腺癌NAC 是在手術(shù)或放療等局部治療前，針對初治且尚未發(fā)生遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移的乳腺癌患者進(jìn)行的全身系統(tǒng)性治療，可縮小原發(fā)腫瘤的大小、提高可切除性，為局部晚期和不能手術(shù)的乳腺癌患者提供手術(shù)的可能［8］。NAC 作為乳腺癌系統(tǒng)性治療的重要組成部分，主要是采用蒽環(huán)類和紫杉類藥物為主的單一或聯(lián)合治療方案［9,10］。研究表明，大多數(shù)乳腺癌患者NAC 療效較好，整體有效率為60%～90%，但仍有10%～35%患者療效較差，甚至在化療期間病灶較前進(jìn)展，所以術(shù)前準(zhǔn)確評估及預(yù)測PCR，可及時調(diào)整化療方案及手術(shù)方式，避免無效化療給患者帶來的不良反應(yīng)是NAC 前急需解決的問題［11,12］。目前臨床上NAC 療效評估主要包括臨床評價和病理評價。臨床評價主要分為臨床觸診及影像學(xué)評價，評價方式主要是應(yīng)用RECIST 1.1 評價體系，通過比較NAC 前后腫瘤在影像上的大小來評價療效［13,14］。雖然病理結(jié)果是金標(biāo)準(zhǔn)，但其通常是由針吸活檢獲取的組織樣本，由于部分組織樣本相對較小，乳腺癌腫瘤具有異質(zhì)性，從樣本中評估的臨床分子標(biāo)記物和組織學(xué)特征尚不能代表整個腫瘤［15,16］，并且病理評估只能在手術(shù)之后進(jìn)行具有滯后性和創(chuàng)傷性，使早期評估難以實現(xiàn)。除此之外，最新研究報道一些臨床生物因子和部分基因也具有一定療效預(yù)測作用，如Ki-67、DNA拓?fù)洚悩?gòu)酶IIa 及P53基因［17,18］。到目前為止，尚缺乏準(zhǔn)確、方便、廉價的方式在治療前準(zhǔn)確預(yù)測乳腺癌NAC 療效。

影像組學(xué)預(yù)測乳腺癌新輔助化療療效的應(yīng)用

1.乳腺數(shù)字X 線攝影

乳腺鉬靶是乳腺癌篩查和NAC 隨訪中常用的成像方式［19］，其優(yōu)點為操作簡便且價格低廉。然而，由于腺體密度在鉬靶X 線診斷方面影響較大，對于致密型腺體的女性患者，往往很難分辨出乳腺腫瘤的邊界，故其在NAC 療效評估和預(yù)測方面應(yīng)用價值有限。但部分學(xué)者利用部分鉬靶成像新技術(shù)進(jìn)行了影像組學(xué)分析有效嘗試。增強(qiáng)光譜鉬靶（contrast-enhanced spectral mammography，CESM）是一種新應(yīng)用的鉬靶成像技術(shù)，該技術(shù)將碘化對比劑與標(biāo)準(zhǔn)乳腺X 線攝影相結(jié)合，以提高病變的顯著性［20］。Wang 等［21］對接受CESM 檢查和NAC 治療的117 例乳腺癌患者的CESM 圖像進(jìn)行影像組學(xué)分析，提取了792 個影像學(xué)特征，包括基于形態(tài)、大小、一階特征和紋理特征，使用多變量邏輯回歸分析開發(fā)了一個包含影像組學(xué)評分和獨立臨床危險因素的影像組學(xué)Nomogram 圖，以此來預(yù)測腫塊術(shù)前對NAC 的敏感度，結(jié)果顯示訓(xùn)練組和驗證組中曲線下面積（area under curve，AUC）分別為0.877 和0.81，具有良好的預(yù)測性能，表明基于CESM 影像組學(xué)Nomogram 圖對預(yù)測NAC 的敏感度具有潛在可行性。但由于乳腺鉬靶成像僅單平面成像，重復(fù)性欠佳。當(dāng)病灶邊緣不清晰或有毛刺時，由于鄰近正常腺體組織的掩蔽，使評估NAC 療效的準(zhǔn)確性降低，所以基于乳腺鉬靶X 線影像組學(xué)分析實現(xiàn)早期預(yù)測NAC 療效尚有待更深入的研究。

2.CT

胸部增強(qiáng)CT 檢查已被美國國立綜合癌癥網(wǎng)絡(luò)（National Comprehensive Cancer Network，NCCN）指南列入乳腺癌術(shù)前常規(guī)檢查之一，主要目的是輔助臨床分期。部分學(xué)者也基于乳腺CT 成像進(jìn)行了影像組學(xué)分析，并證明其預(yù)測NAC 效能的可行性。Huang 等［22］進(jìn)行了基于CT 增強(qiáng)的影像組學(xué)預(yù)測乳腺癌NAC 療效的研究，該研究回顧性分析了215 例乳腺癌患者，分別從瘤內(nèi)和瘤周區(qū)域CT 增強(qiáng)圖像提取選擇影像特征，并將所提取的瘤內(nèi)和瘤周特征與分子特征相結(jié)合，構(gòu)建了多參數(shù)影像組學(xué)Nomogram 圖。結(jié)果顯示影像組學(xué)Nomogram圖對NAC 治療前預(yù)測PCR 的AUC 為0.818。該研究成功建立了基于CT 增強(qiáng)影像乳腺癌NAC 治療前PCR 個體化預(yù)測的影像組學(xué)Nomogram 圖，肯定了基于CT 增強(qiáng)影像組學(xué)預(yù)測價值，可幫助臨床決策和改善患者預(yù)后。

3.PET-CT

PET-CT 是一種高敏感和高特異的無創(chuàng)性腫瘤代謝評估工具，可提供乳腺癌NAC 后腫塊代謝反應(yīng)變化，從而將無效治療相關(guān)毒性降至最低［23］。常規(guī)PET-CT 檢查有助于預(yù)測NAC 療效，其評估殘余病灶的靈敏度為71%～94%、特異度為66%～89%、符合率為75%，僅次于MRI［24］，遂部分研究者也利用PET-CT 圖像進(jìn)行了影像組學(xué)分析預(yù)測NAC 療效。

Li 等［25］從100 例接受NAC 的乳腺癌患者的PET-CT 圖像中提取了2210 個影像特征，使用監(jiān)督學(xué)習(xí)及隨機(jī)森林方法從選擇的特征中構(gòu)建預(yù)測NAC 療效反應(yīng)模型和PCR 的影像預(yù)測因子并進(jìn)行評估，結(jié)果示PET-CT 預(yù)測模型在訓(xùn)練分割集上的預(yù)測符合率為85.7%，AUC 為0.844，在獨立驗證集上的預(yù)測符合率為76.7%，AUC 為0.722。當(dāng)納入年齡時，訓(xùn)練分割集和獨立驗證集的符合率和AUC 均有所增加，兩者都優(yōu)于臨床預(yù)測模型，在治療前PET-CT 的影像預(yù)測因子結(jié)合患者年齡能夠預(yù)測NAC 療效，可為患者提供有益的數(shù)據(jù)。Antunovic 等［26］使用LIFEx軟件對79例接受預(yù)處理分期的乳腺癌患者的PET-CT 圖像提取特征，通過多變量邏輯回歸模型分析影像組學(xué)特征與PCR 的關(guān)系。研究表明HER2+和三陰型比Luminal型更有可能在NAC 中實現(xiàn)PCR。Lee 等［27］利用PET-CT 掃描的紋理參數(shù)和臨床病理因素建立一個聯(lián)合模型來預(yù)測乳腺癌患者對NAC 的療效反應(yīng)，結(jié)果顯示在多變量邏輯回歸模型中包括HER-2、組織學(xué)分級、Ki-67 及影像組學(xué)參數(shù)梯度偏斜度、梯度峰度、對比度等被選為重要的預(yù)后變量，包含臨床病理因素和紋理特征的預(yù)測能力顯著高于只有臨床病理因素的模型，與單獨的臨床病理因素相比，從PET-CT 中添加紋理特征可提供更多關(guān)于治療反應(yīng)預(yù)測信息。Molina-García等［28］手動分割提取并分析了68 例局部晚期乳腺癌患者的PET-CT 圖像，計算了16 個3D 異質(zhì)性紋理并評價PET-CT 獲得的結(jié)構(gòu)參數(shù)預(yù)測NAC 療效的價值，結(jié)果顯示低灰度游程矩陣、長游程高灰度因子與NAC 應(yīng)答關(guān)系密切，表明PET-CT 圖像中提取的紋理參數(shù)是NAC 療效和預(yù)后的有效預(yù)測指標(biāo)。紋理特征是反映腫瘤異質(zhì)性的良好指征，可從灰度共生矩陣、灰度游程矩陣和灰度區(qū)域大小矩陣中提取出反映感興趣區(qū)域內(nèi)像素異質(zhì)性的特征，也有效解釋了多種基于紋理特征的組學(xué)模型對預(yù)測NAC 療效獲得良好預(yù)測效能，但是諸多紋理特征是否與腫瘤異質(zhì)性具有一一對應(yīng)關(guān)系尚還不清楚。

另外，基于乳腺癌患者預(yù)處理或化療期間的PET-CT 影像組學(xué)特征分析，能夠更有效對NAC療效進(jìn)行評估和預(yù)測，聯(lián)合臨床病理因素可進(jìn)一步提高預(yù)測效能。然而，由于浸潤性小葉癌和導(dǎo)管原位癌在PET-CT 上攝取較低、空間分辨率有限、易低估病灶療效并且PET-CT 輻射劑量高、費用昂貴，所以PET-CT 在目前基層醫(yī)院內(nèi)難以作為評估NAC 療效的常規(guī)檢查方法。

4.超聲

超聲可較準(zhǔn)確的測量殘余病灶，經(jīng)超聲測量的腫瘤大小與病理學(xué)檢查具有較高相關(guān)性，還可以通過監(jiān)測血流參數(shù)的變化來評估病灶變化。因其成本低、無輻射，可推薦用于評估及預(yù)測乳腺癌治療前、治療中和治療后的NAC 反應(yīng)［29］。

首先，很多學(xué)者分析了基于普通二維超聲乳腺癌圖像影像組學(xué)特征對NAC 療效預(yù)測作用。李蔓英等［30］基于灰階超聲的影像組學(xué)模型預(yù)測乳腺癌NAC 療效，根據(jù)NAC 療效分為臨床應(yīng)答與無應(yīng)答組，該研究回顧性分析了53 例乳腺癌患者的超聲圖像，使用AK 軟件手動勾畫興趣區(qū)提取1044 個影像學(xué)特征，采用R 語言的最小絕對收縮和選擇算法進(jìn)行特征降維篩選特征變量并采用多變量邏輯回歸建立模型，結(jié)果顯示NAC 臨床應(yīng)答組的直方圖熵、熵、Haralick 熵均低于無應(yīng)答組，熵可反映腫瘤內(nèi)部的復(fù)雜性，熵值越大，表明該腫塊內(nèi)部結(jié)構(gòu)越復(fù)雜。該模型預(yù)測乳腺癌NAC 后臨床應(yīng)答的AUC 為0.88，敏感度88%，特異度81%，且校正曲線及決策分析均顯示具有良好的預(yù)測性能。另Jiang 等［31］對592 例經(jīng)活檢證實為局部晚期乳腺癌患者提取治療前后腫瘤的超聲組學(xué)特征，采用最小冗余度最大相關(guān)算法和最小絕對收縮選擇算法進(jìn)行特征選擇和模型構(gòu)建，基于深度學(xué)習(xí)超聲組學(xué)Nomogram 圖用于術(shù)前評估乳腺癌NAC后的PCR，結(jié)果顯示超聲組學(xué)Nomogram 圖可準(zhǔn)確的預(yù)測PCR，可為個體化治療提供有價值的信息。

隨著超聲技術(shù)的發(fā)展，評估乳腺癌NAC 療效不僅局限于普通二維超聲，超聲彈性成像、超聲造影及定量超聲光譜學(xué)等新技術(shù)在評估療效方面具有較高的靈敏度和特異度，可從病灶彈性、血流灌注以及微循環(huán)等方面來監(jiān)測病灶的變化。Gu等［32］從62 例浸潤性乳腺癌患者的NAC 前期、中期及手術(shù)前超聲圖像中測量的剪切波彈性成像參數(shù)來評估浸潤性乳腺癌患者的NAC 療效，結(jié)果表明在NAC 中期剪切波彈性成像影像組學(xué)特征對預(yù)測NAC 的PCR 價值較高，聯(lián)合ER+、Ki-67 進(jìn)一步提高超聲剪切波彈性成像的預(yù)測能力。Zhang等［33］利用計算機(jī)提取的超聲造影圖像影像組學(xué)特征評估乳腺癌對NAC 的反應(yīng)，從21 例乳腺癌患者NAC 前后的超聲造影視頻中提取定量灌注和紋理特征并計算時間-強(qiáng)度曲線特征包括腫瘤內(nèi)的時間-強(qiáng)度AUC 和計算機(jī)檢測的參考區(qū)域內(nèi)的時間-強(qiáng)度AUC 之間的差異，結(jié)果示NAC 應(yīng)答者腫瘤內(nèi)對比度增強(qiáng)，異質(zhì)性降低，表明提取的超聲造影特征顯示NAC 后腫瘤的新血管形成減少且更不均一，基于微血管的紋理分析對腫瘤應(yīng)答評估具有很高的預(yù)測價值。DiCenzo 等［34］利用定量超聲（quantitative ultrasound，QUS）影像組學(xué)對82例局部晚期乳腺癌患者建立預(yù)測NAC 療效模型，從歸一化功率譜中提取定量超聲光譜學(xué)參數(shù)并基于6 個QUS 特征使用灰度共生矩陣進(jìn)行紋理分析，采用Fisher 線性判別、K 最近鄰和支持向量機(jī)三種機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類分析比較，結(jié)果顯示K 最近鄰分類性能最好，符合率、靈敏度及特異度分別為87%、91%和83%，基于定量超聲影像組學(xué)可根據(jù)預(yù)處理特征預(yù)測NAC 療效，具有可接受的準(zhǔn)確性。

5.MRI

MRI 具有多參數(shù)成像、組織分辨率高、無創(chuàng)傷且無輻射的優(yōu)點，被廣泛應(yīng)用于乳腺癌NAC 療效評估。MRI 多參數(shù)成像可提供腫瘤灌注和血管分布的信息，在多個水平上可視化腫瘤結(jié)構(gòu)變化及量化腫瘤進(jìn)展過程的功能變化并提供治療相關(guān)特定信息［35］。在多參數(shù)乳腺MRI 檢查序列中，主要核心部分為磁共振對比增強(qiáng)（dynamic contrastenhanced MRI，DCE-MRI），功能序列如擴(kuò)散加權(quán)成像（diffusion weighted imaging，DWI）也是目前研究熱點。

DCE-MRI 是對比劑通過血管進(jìn)入腫瘤間質(zhì)的運動，對組織微血管灌注、通透性以及血管生成變化敏感，是評估對NAC 反應(yīng)可靠的技術(shù)，DCEMRI 成像縮短T1弛豫時間，增加組織信號強(qiáng)度和微血管通透性，從中提取的影像組學(xué)特征可從腫瘤血流動力學(xué)、異質(zhì)性以及內(nèi)部復(fù)雜程度等多方面對乳腺癌療效評估、診斷及預(yù)后進(jìn)行精準(zhǔn)分析。相較于其他方法，已報道的基于治療前DCEMRI 圖像中提取特征來早期預(yù)測NAC 療效具有更高效能。Liu 等［36］收集了來自多中心586 例符合入組標(biāo)準(zhǔn)的乳腺癌患者NAC 前的DCE-MRI 圖像并從T2WI、T1WI 增強(qiáng)和DWI 序列提取影像組學(xué)特征，基于三個MRI 序列中每一個及其組合構(gòu)建4 個影像組學(xué)特征，結(jié)果顯示多參數(shù)MRI 影像組學(xué)模型對預(yù)測PCR 的AUC 為0.79，明顯優(yōu)于基于病理特征的臨床模型及常規(guī)MRI 信息預(yù)測性能。DWI 反映了水的擴(kuò)散率并提供了關(guān)于細(xì)胞膜完整性和腫瘤細(xì)胞結(jié)構(gòu)信息，對化療引起的腫瘤內(nèi)部變化敏感，可為預(yù)測化療反應(yīng)提供補(bǔ)充信息。Chen 等［37］從91 例乳腺癌患者的DCE-MRI 和ADC 圖中提取了396 個影像學(xué)特征建立影像組學(xué)Nomogram 圖對PCR 進(jìn)行預(yù)測，結(jié)果顯示結(jié)合DCE-MRI 和ADC 圖模型的影像組學(xué)Nomogram圖AUC 為0.837，比單獨結(jié)合DCE-MRI 或ADC圖模型具有更高性能。研究表明結(jié)合DWI 和T1WI增強(qiáng)以及臨床因素多參數(shù)MRI 成像建模在預(yù)測對NAC 反應(yīng)方面可實現(xiàn)更好和更穩(wěn)定的預(yù)測性能。

不同的化療程期，腫瘤內(nèi)部異質(zhì)性會發(fā)生改變，這也是NAC 治療的基礎(chǔ)。除了分析化療前MRI圖像，F(xiàn)an 等［38］回顧性分析了114例單側(cè)乳腺癌患者，治療前后對每位患者進(jìn)行DCE-MRI 掃描，通過計算基線和后續(xù)圖像之間相對網(wǎng)絡(luò)特征變化來評估整個腫瘤的微觀特征變化。結(jié)果表明NAC 反應(yīng)者通過紋理評估腫瘤的異質(zhì)性降低，DCE-MRI 的紋理特征變化可反映腫瘤異質(zhì)性降低的變化，提供早期預(yù)測乳腺腫瘤反應(yīng)。研究表明定量分析化療后乳腺DCE-MRI 圖像的影像組學(xué)特征可作為與腫瘤對NAC 反應(yīng)相關(guān)有價值的影像標(biāo)記。另Sutton 等［39］基于MRI 影像組學(xué)分類器在術(shù)前MRI 圖像上對乳腺癌PCR 后NAC 分類，對278 例浸潤性乳腺患者NAC 前后DCE-MRI 圖像進(jìn)行腫瘤體積分割并提取影像組學(xué)特征，根據(jù)NAC 前MRI 影像組學(xué)特征計算NAC 后特征，將特征通過隨機(jī)森林機(jī)器學(xué)習(xí)的分類器構(gòu)建分類PCR 的模型。結(jié)果顯示影像組學(xué)和分子亞型相結(jié)合的影像組學(xué)分類器能在MRI 上對PCR 準(zhǔn)確分類，并推測腫瘤異質(zhì)性相關(guān)的影像組學(xué)特征中MRI紋理參數(shù)與NAC 療效密切相關(guān)，紋理參數(shù)可以量化分析圖像像素空間分布特征，從而反映腫瘤內(nèi)部異質(zhì)性。關(guān)于MRI 紋理參數(shù)的研究，Eun 等［40］回顧了136 例接受NAC 治療和手術(shù)的乳腺癌患者，對其在3 或4 個周期NAC 治療前后的T2WI、T1WI 增強(qiáng)、DWI 及ADC 圖像進(jìn)行紋理分析，應(yīng)用隨機(jī)森林方法分別建立PCR 和非PCR 者的分類模型，結(jié)果表明基于T1WI 增強(qiáng)的模型具有最高的預(yù)測性能，AUC 為0.82。

雖然研究表明眾多基于DCE-MRI 圖像的影像組學(xué)模型對NAC 療效預(yù)測取得了很好的效能，但對于增強(qiáng)時間點和掃描序列的選擇標(biāo)準(zhǔn)仍很模糊。Ahmed 等［41］現(xiàn)在對比計注入1～3 min 內(nèi)時間節(jié)點提取的特征在預(yù)測化療療效、淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移及分組中均有較高的效能。Fusco 等［42］基于DCEMRI 研究半定量時間-強(qiáng)度曲線參數(shù)與動脈期影像組學(xué)特征對早期預(yù)測乳腺癌NAC 療效反應(yīng)，回顧性研究了45 例乳腺癌患者NAC 前后的DCEMR 圖像，手動分割動脈期圖像并提取了11 個半定量參數(shù)和50 個紋理特征進(jìn)行測試，結(jié)果顯示PCR 患者和非PCR 患者的中值在熵、長期強(qiáng)調(diào)、紋理特征和動態(tài)半定量參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化形狀指數(shù)方面存在顯著差異，動脈期的紋理特征在區(qū)分PCR患者和非PCR 患者方面結(jié)果最佳，AUC 為0.93。

綜上所述，影像組學(xué)在圖像中高通量提取大量定量影像特征，通過與病變的病理生理和基因型特征來建立模型。近年來報道了大量關(guān)于各類影像組學(xué)與NAC 療效預(yù)測相關(guān)性研究，證實了影像組學(xué)能夠改善常規(guī)影像檢查對NAC 療效評估和預(yù)測的準(zhǔn)確性，推動了精準(zhǔn)醫(yī)療的發(fā)展。隨著對腫瘤分子機(jī)制的進(jìn)一步認(rèn)識，從基因水平上預(yù)測腫瘤的易感性和治療反應(yīng)已成為可能，但由于乳腺癌基因表達(dá)和信號通路轉(zhuǎn)導(dǎo)的復(fù)雜性，將其與影像組學(xué)數(shù)據(jù)特征結(jié)合進(jìn)行分析較為困難。隨著影像組學(xué)的發(fā)展，這將是一個研究重點。另外，盡管存在不同設(shè)備獲取乳腺圖像缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、部分研究樣本總量過小、重復(fù)性不高等情況，但隨著影像組學(xué)研究方案的不斷改進(jìn)與完善，乳腺影像組學(xué)的臨床研究價值將會進(jìn)一步提高。