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        超聲和MRI影像學(xué)及影像組學(xué)在乳腺癌中的研究進(jìn)展

        2022-07-19 02:33:28周成禮
        分子影像學(xué)雜志 2022年4期
        關(guān)鍵詞:組學(xué)惡性乳腺

        周成禮,黃 嶸

        1汕頭大學(xué)醫(yī)學(xué)院,廣東 汕頭 515041;2南方醫(yī)科大學(xué)附屬深圳市婦幼保健院超聲科,廣東 深圳 518028;3北京大學(xué)深圳醫(yī)院放射科,廣東 深圳518036

        乳腺癌是全球女性中最常見的惡性腫瘤之一,發(fā)病率和致死率居癌癥首位[1],中國每年新發(fā)乳腺癌約26.9萬例,是導(dǎo)致45歲以下女性死亡的最常見原因[2]。乳腺X線檢查、超聲和MRI等影像學(xué)檢查在乳腺癌篩查、診斷、分期以及療效監(jiān)測等方面發(fā)揮了非常重要的作用。隨著影像學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和人工智能的廣泛應(yīng)用,影像學(xué)檢查已經(jīng)超越了傳統(tǒng)意義的形態(tài)學(xué)成像,發(fā)展為集形態(tài)和功能成像為一體的技術(shù),衍生出影像組學(xué)[3],對乳腺癌精準(zhǔn)醫(yī)療,早期診斷、和正確分型分期、對患者的預(yù)后預(yù)測和個性化治療具有重要意義。本文就乳腺癌的超聲、MRI影像學(xué)及影像組學(xué)研究進(jìn)展進(jìn)行綜述。

        1 乳腺癌分子分型

        乳腺癌起源于末端導(dǎo)管-小葉單元,是一種異質(zhì)性很強(qiáng)的腫瘤,近半個世紀(jì)以來,基于分子分型乳腺癌的治療發(fā)生了劃時代的變化,不同分子分型的腫瘤有不同生物學(xué)特征、臨床表現(xiàn)、病理特征,對治療的反應(yīng)和結(jié)果也不同。

        根據(jù)2022年CSCO乳腺癌診療指南[4],隨著驅(qū)動基因重要性的不斷增強(qiáng),首先明確判斷HER-2狀態(tài)成為分子分型的重要原則,按HER-2、ER、PR和Ki-67的表達(dá)將乳腺癌分子分型分為5型(表1)。針對不同分子分型,乳腺癌治療從最初的局部手術(shù)切除,發(fā)展到現(xiàn)在以手術(shù)治療為主,輔以放療、化療、內(nèi)分泌、靶向和免疫治療等全身綜合治療,為患者精準(zhǔn)治療提供重要依據(jù)。

        表1 乳腺癌分子分型Tab.1 Molecular typing of breast cancer

        2 超聲和MRI影像學(xué)及影像組學(xué)與乳腺癌

        2.1 超聲

        2.1.1 常規(guī)乳腺超聲 常規(guī)乳腺超聲在乳腺癌診斷、引導(dǎo)的乳腺活檢和定位、腋窩評估和隨訪起著重要作用,由于其假陽性率較高,導(dǎo)致很多不必要的活檢。

        2.1.2 超聲彈性成像 超聲彈性成像技術(shù)通過觀察腫瘤組織硬度指數(shù)判定腫瘤良、惡性,一般作為常規(guī)超聲的補(bǔ)充工具,可減少對乳腺良性病變活檢的需求和幫助確定活檢的位置。彈性成像是以外力激勵病變組織使其產(chǎn)生形變和位移,探頭接收信號后進(jìn)行數(shù)字圖像處理,形成灰階或彩色編碼成像,分為應(yīng)變彈性成像和剪切波彈性成像[5]。與傳統(tǒng)的B超比較,乳腺超聲彈性成像的準(zhǔn)確性尚存在爭議,并且剪切波彈性成像在檢測浸潤性導(dǎo)管癌或浸潤性小葉癌方面并不比灰度超聲更敏感[6];腫塊的大小會影響成像結(jié)果,有研究顯示較小的病變具有更好的敏感度和特異性[7]。

        2.1.3 超聲造影 超聲造影是將超聲造影劑由外周血管注入,影劑微氣泡(<8 μm)僅限于血管空間,在聲場中產(chǎn)生散射以提高圖像對比度,從而使病灶區(qū)低速血流得以顯示清晰。既往研究發(fā)現(xiàn)超聲造影區(qū)分惡性和良性乳腺病變的敏感度和特異性分別為100%和87.5%,并且對比增強(qiáng)超聲圖像與MRI提供的圖像相關(guān)性很好[8]。

        2.1.4 自動乳腺全容積掃描成像 自動乳腺全容積掃描成像為三維容積超聲技術(shù),對乳腺連續(xù)自動掃描并多角度三維成像,以克服手持超聲對操作者的依賴,提高檢查的可重復(fù)性,允許進(jìn)行多平面重建,冠狀視圖可以顯著縮短閱讀時間[9]。自動乳腺全容積掃描成像系統(tǒng)的主要限制是從視野中排除腋窩區(qū)域以及缺乏評估血管分布和組織彈性的工具[10]。研究表明自動乳腺全容積掃描成像和超聲的敏感度、病灶檢出率、診斷準(zhǔn)確性和圖像質(zhì)量相似,但自動乳腺全容積掃描成像的檢查時間長,其臨床應(yīng)用價值仍有爭議[11]。

        2.1.5 超聲光散射斷層成像 超聲光散射斷層成像是以超聲定位、以光譜分析病灶內(nèi)血紅蛋白濃度和血氧飽和度,從而判斷病灶內(nèi)生物代謝信息的成像技術(shù)。乳腺癌血管豐富,總血紅蛋白濃度增高,基于人工智能的超聲光散射成像對乳腺癌T1期的診斷優(yōu)于常規(guī)超聲,可作為早期乳腺癌檢查的有效方法[12]。

        2.2 MRI

        乳腺M(fèi)RI檢查在臨床用于乳腺癌的術(shù)前分期、高危患者的篩查、新輔助化療期間的評估,也可用于引導(dǎo)介入操作,例如定位和活檢。美國放射學(xué)會對乳腺M(fèi)RI報告在乳腺成像報告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)(BI-RADS)中標(biāo)準(zhǔn)化。MRI公認(rèn)可以對乳腺癌進(jìn)行早期診斷,能夠識別同側(cè)乳房中20%的其他惡性病變和對側(cè)乳房中4%~5%的其他惡性病變。但在是否常規(guī)用于術(shù)前分期仍存在較大分歧。

        2.2.1 磁共振動態(tài)增強(qiáng)掃描(DCE-MRI)DCE-MRI采用T1高分辨各向同性容積激發(fā)序列,用高壓注射器注入對比劑進(jìn)行增強(qiáng)掃描。其原理是腫瘤誘導(dǎo)的新血管生成導(dǎo)致滲漏血管的生成,靜脈注射釓對比劑時更快地從血管向間質(zhì)外滲,從而導(dǎo)致快速的局部增強(qiáng)。DCEMRI通過使用可縮短局部T1弛豫時間的靜脈內(nèi)釓對比劑來評估血管的通透性,從而在T1加權(quán)圖像中產(chǎn)生更高的信號。通過測定血管內(nèi)外對比劑的時間-信號強(qiáng)度曲線,容量轉(zhuǎn)移常數(shù)、速率常數(shù)和容積比例參數(shù)等參數(shù)指標(biāo)可識別出不同的乳腺病增強(qiáng)動力學(xué)改變。相關(guān)研究顯示浸潤性乳腺癌的定量MRI形態(tài)學(xué)與免疫組化生物標(biāo)志物和亞型有一定相關(guān)性[13-14],容量轉(zhuǎn)移常數(shù)、速率常數(shù)、容積比例參數(shù)區(qū)分良、惡性病變準(zhǔn)確率分別為94.50%、79.82%和87.16%,敏感度高達(dá)99%,特異性高達(dá)97%[15]。

        2.2.2 磁共振波譜(MRS)MRS通過應(yīng)用點(diǎn)分辨光譜序列或體素受激回波采集模式序列來獲得波譜成像,可測定特定組織區(qū)域內(nèi)化學(xué)成分的功能分析診斷技術(shù)。

        組織代謝物tCho水平可用來區(qū)分惡性和良性病變[16]。一項(xiàng)Meta分析報道單獨(dú)使用的MRS具有較高的綜合診斷敏感度和特異性(73%vs88%),雖然研究之間的敏感度存在很大的異質(zhì)性(42%~100%),但特異性幾乎沒有變化,也僅限于診斷早期乳腺癌、小的乳腺腫瘤和非腫塊增強(qiáng)病變[17]。脂質(zhì)代謝物有助于區(qū)分良、惡性病變。在離體人類乳腺組織中,與惡性病變標(biāo)本相比,良性病變標(biāo)本中的水脂肪比顯著降低。體內(nèi)研究顯示MRS 可提高M(jìn)RI確定脂肪壞死的特異性,避免不必要的活檢。與良性病變或正常乳腺實(shí)質(zhì)相比,浸潤性導(dǎo)管癌的水脂肪比更高。水脂比也被證明可用于監(jiān)測乳腺癌對新輔助化療的反應(yīng)[18-19]。此外,乳腺M(fèi)RS還有助于對腫瘤侵襲性和生物學(xué)行為分析。在具有高增殖活性的分化良好的腫瘤類型的人體研究中,tCho積分值增加了[20];具有非常低增殖活性的腫瘤,尤其是小葉癌,在MRS光譜中顯示出稀少的膽堿部分。MRS 尚未廣泛應(yīng)用于mpMRI 協(xié)議,為通過多中心臨床試驗(yàn)來證明其可重復(fù)性和準(zhǔn)確性,2D和3D多體素MRS成像方法仍需優(yōu)化。

        2.2.3 擴(kuò)散加權(quán)成像(DWI)DWI可以測量組織中擴(kuò)散的水分子的流動性,間接反映出該組織的病理生理特性,受細(xì)胞密度、膜完整性和微觀結(jié)構(gòu)限制等的影響,是臨床公認(rèn)的高敏感性乳腺癌檢查方式[21]。有研究表明,DWI也可能有助于預(yù)測病理分級[22],ADC值在ER陽性與ER 陰性乳腺癌中顯著降低[23];相反地,HER-2陽性則比HER-2 陰性乳腺癌表現(xiàn)出更高的ADC 值,而在ER/PR陽性乳腺癌中觀察到較低的ADC值是反常態(tài)的,因?yàn)镋R/PR表達(dá)通常見于生長較慢、級別較低的癌癥,因此這是一個值得進(jìn)一步研究的領(lǐng)域。

        2.2.4 體素內(nèi)不相干運(yùn)動擴(kuò)散加權(quán)成像(IVIM)IVIM是在DWI基礎(chǔ)上建立雙指數(shù)模型以分離微循環(huán)灌注和水分子擴(kuò)散,通過ADC值、單純擴(kuò)散系數(shù)(D值)、假性擴(kuò)散系數(shù)(D*值)、灌注分?jǐn)?shù)(F值)對乳腺病變進(jìn)行良惡性鑒別。在低b值時,信號強(qiáng)度反映組織中的水?dāng)U散以及毛細(xì)血管網(wǎng)絡(luò)中的微循環(huán),在高b值下,信號強(qiáng)度反映了組織擴(kuò)散性,以此評估腫瘤組織的微循環(huán)灌注和水分子擴(kuò)散情況[24]。灌注驅(qū)動的IVIM-MRI已經(jīng)顯示出其在良、惡性腫瘤鑒別診斷以及檢測預(yù)后生物標(biāo)志物和治療監(jiān)測方面的潛力,部分研究顯示較低的ADC通常與更具侵襲性的浸潤性乳腺癌表型相關(guān)[25-26],與Luminal A腫瘤相比,Luminal B中的D和ADC值顯著降低,ER表達(dá)與ADC、D和f顯著相關(guān),而D*與單克隆抗體(Ki-67)表達(dá)顯著相關(guān)。IVIM亦可作為動態(tài)對比增強(qiáng)MRI的輔助手段,可提高乳腺良惡性病變鑒別診斷的準(zhǔn)確性[27]。

        2.2.5 磁共振擴(kuò)散峰度成像 磁共振擴(kuò)散峰度成像是在DWI和擴(kuò)散張量成像基礎(chǔ)上發(fā)展而來,是一種非高斯擴(kuò)散加權(quán)分析方法,通過計算擴(kuò)散率(D,具有非高斯偏差校正的擴(kuò)散系數(shù))和峰度(K,組織擴(kuò)散與高斯模式的偏差)探測活體組織細(xì)胞內(nèi)呈非正太分布水分子擴(kuò)散運(yùn)動的MRI新技術(shù)[28]。有學(xué)者發(fā)現(xiàn)浸潤性乳腺癌中90%的D值往往低于良性病變,而導(dǎo)管原位癌D值低于乳腺良性病變(P=0.040);D值在浸潤性乳腺癌中的第50個百分位數(shù)和第75個百分位數(shù)往往低于導(dǎo)管原位癌,D值在第50個百分位數(shù)、第75個百分位數(shù)區(qū)分乳腺良性病變和浸潤性癌的特異性高達(dá)95.7%[28]。

        2.3 影像組學(xué)

        影像組學(xué)是利用專用的開源或內(nèi)部開發(fā)的軟件從影像學(xué)圖像的特定感興趣區(qū)域中提取病灶的形態(tài)、強(qiáng)度、質(zhì)地、紋理、梯度、小波特征等,再經(jīng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法(隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等)分割和提取良惡性病灶所代表圖像部分的特定幾何或物理特性。當(dāng)一組新的未標(biāo)記特征標(biāo)簽的圖片出現(xiàn)時,經(jīng)過訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)方法能夠概括并提供未知標(biāo)簽的概率預(yù)測(如良性或惡性等)[29]。

        有學(xué)者基于超聲的影像組學(xué)對315名乳腺腫瘤患者進(jìn)行乳腺惡性病變鑒別的研究結(jié)果表明,結(jié)合影像組學(xué)評分和BI-RADS 類別的列線圖比單一影像組學(xué)評分或BI-RADS 類別提高了對良性和惡性病變的辨別能力[30]。

        DCE-MRI是目前精確度較高的成像技術(shù),因此大多數(shù)影像組學(xué)研究都是基于這種技術(shù)。有學(xué)者將DCEMRI和DWI與ADC值相結(jié)合使區(qū)分惡性和良性乳腺結(jié)節(jié)的總體準(zhǔn)確度提高到0.90[31]。但很多研究反映出影像組學(xué)是一種很有前景新技術(shù),一項(xiàng)基于MRI的影像組學(xué)研究發(fā)現(xiàn)惡性病變的熵值比良性病變的更高,反映了腫瘤的異質(zhì)性及其血管狀態(tài)[32]?;贛RI影像組學(xué)研究對乳腺癌分子亞型進(jìn)行評估具有很好的結(jié)果。有學(xué)者基于DCE-MRI的影像組學(xué)特征和臨床信息的組合模型,預(yù)測Luminal A、Luminal B、HER-2過表達(dá)和三陰性(TN)。AUC值分別為0.87、0.79、0.89和0.92[33]。有學(xué)者使用從定量ADC 圖和DCE 中提取的紋理特征來檢測三陰性乳腺癌(TNBC),其AUC為0.71(TNBC與Luminal A)、0.76(TNBC 與HER-2 陽性)和0.68(TNBC與非TNBC)[34]。

        雖然目前影像組學(xué)研究文獻(xiàn)數(shù)量很多,但臨床應(yīng)用或基于臨床的評估卻很少[35]。一項(xiàng)38個提取特征的DCE-MRI圖像回顧性分析得出包括和不包括病灶大小特征的曲線下面積(AUC)分別為0.846和0.848,這些值低于乳腺放射科專家的值(AUC=0.959),表明影像組學(xué)在區(qū)分惡性和良性病變方面的價值還需進(jìn)一步論證[36]??赡茉蚴怯跋窠M學(xué)對標(biāo)準(zhǔn)化可重復(fù)的特征提取系統(tǒng)的可用性和數(shù)據(jù)共享資源有限,或是大多數(shù)影像組學(xué)研究是回顧性且樣本量較小缺乏可重復(fù)性評估所致。

        3 乳腺癌新輔助化療療效評價

        3.1 超聲

        乳腺癌在新輔助化療(NAC)后,藥物作用于腫瘤細(xì)胞會導(dǎo)致其變性壞死,在這個過程中瘤床或小動脈內(nèi)可見到血管內(nèi)膜炎、管腔狹窄等,隨著治療周期的延長,病灶纖維化程度明顯降低,硬度降低。有研究表明,非Luminal型乳腺癌患者在新輔助化療之前,超聲造影顯示病灶體積及灌注缺損范圍大于普通超聲,化療之后則小于普通超聲,新輔助化療能有效降低病灶纖維化程度,可避免超聲造影對療效的低估[37]。經(jīng)過2周期治療后的病灶最大直徑與應(yīng)變率之比有助于評估乳腺癌新輔助化療的療效[38]。另有研究表明,乳腺癌血紅蛋白含量高于良性病變,結(jié)合超聲特征表現(xiàn)其診斷敏感度為96.6%~100%[39]。當(dāng)乳腺癌癌細(xì)胞侵犯淋巴結(jié)血管或沿著淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移與總血紅蛋白濃度存在一定聯(lián)系,而超聲光散射斷層成像對總血紅蛋白濃度變化敏感,可用于評估新輔助化療的療效[40]。

        3.2 MRI

        3.2.1 DCE-MRI DCE-MRI是評估乳腺癌新輔助化療后殘留病灶大小和體積的常用方法,但因病灶纖維化形成疤痕、壞死及免疫反應(yīng)引起的炎癥等使得DCE-MRI易高估病變的程度,而極小殘留病灶因部分容積效應(yīng)和化療藥物的抗血管作用致DCE-MRI易低估腫瘤的大小。盡管DCE-MRI 有殘留病灶大小和體積參數(shù)的異質(zhì)性結(jié)果,但反映腫瘤通透性和細(xì)胞密度的定量灌注參數(shù)(如容量轉(zhuǎn)移常數(shù)、速率常數(shù)和容積比例參數(shù))的組合可以早期預(yù)測新輔助化療期間的pCR[41]。一項(xiàng)回顧性研究結(jié)果顯示,乳房內(nèi)殘留癌癥負(fù)擔(dān)指數(shù)是對乳房實(shí)質(zhì)和淋巴結(jié)中殘留腫瘤的絕對評估,與DCE-MRI特征的變化相關(guān)性最好[42]。一項(xiàng)包括44項(xiàng)研究的Meta分析發(fā)現(xiàn),MRI 在檢測新輔助治療后殘留乳腺癌的中位敏感度為92%,中位特異性為90%[43]。

        3.2.2 MRS MRS可以反映腫瘤治療后早期代謝變化,腫瘤形態(tài)學(xué)變化往往落后于乳腺癌代謝物的變化(如tCho峰)。有研究顯示,在新輔助化療后具有非向心性收縮模式的乳腺癌,tCho積分降低可能可用作預(yù)測標(biāo)志物[44]。隨訪期間,盡管腫瘤大小的變化顯著,但化療后tCho積分的變化在兩組間存在顯著差異,tCho積分變化的敏感度為93.75%,陽性預(yù)測值為78.9%。有學(xué)者通過高分辨率魔角旋轉(zhuǎn)MRS研究了他莫昔芬、順鉑和多柔比星治療組和未治療組的轉(zhuǎn)移性乳腺癌MDA-MB-231細(xì)胞的代謝特征,結(jié)果顯示磷酸膽堿信號在未治療組比治療組細(xì)胞中更強(qiáng),治療組磷酸膽堿信號顯著降低[45]。由此可見,MRS 在腫瘤治療反應(yīng)評估中的應(yīng)用有重要價值。

        3.2.3 DWI和IVIM 乳腺癌化療后ADC變化越大,說明患者對化療越敏感。Pereira等[46]對62名接受新輔化療的患者在MRI 在化療開始前、第1次化療后和化療結(jié)束后分別測量ADC值,顯示化療開始前和第1次化療后的ADC值的百分比增加在pCR組中更高,當(dāng)化療開始前和第1次化療后之間ADC的最小增加設(shè)置為25%時,敏感度為83%,特異性為84%,早期預(yù)測pCR預(yù)測新輔化療的準(zhǔn)確性為84%。新輔化療第1個周期后ADC的增加與化療后的pCR密切相關(guān),因此可用作治療反應(yīng)的早期預(yù)測指標(biāo)。有研究認(rèn)為,與單指數(shù)(即DWI)的ADC相比,雙指數(shù)(即IVIM)的D*和?參數(shù)在預(yù)測pCR方面沒有顯著優(yōu)勢,新輔化療期間雙指數(shù)D*和?參數(shù)的變化在緩解和非緩解者之間沒有顯著差異[47]。

        3.3 影像組學(xué)

        來自影像組學(xué)的諸如強(qiáng)度、質(zhì)地、紋理、梯度、小波特征等定量數(shù)據(jù)的評估,對真正的個性化醫(yī)療有重要的臨床意義。一項(xiàng)由定量超聲監(jiān)測的59名乳腺癌患者NAC后的影像組學(xué)研究結(jié)果顯示[48],基于支持向量機(jī)徑向函數(shù)的分類在第1周和第4周具有最高的響應(yīng)預(yù)測準(zhǔn)確率,AUC分別為81%、0.87,超聲的定量反應(yīng)監(jiān)測有可能在早期治療階段促進(jìn)反應(yīng)引導(dǎo)的適應(yīng)性化療,以改善接受NAC的患者的反應(yīng),遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過傳統(tǒng)成像方式或最終組織病理學(xué)評估檢測到的形態(tài)學(xué)變化。

        影像組學(xué)在乳腺癌NAC后的病理完全緩解(pCR)評價中的表現(xiàn)不錯。一項(xiàng)對納入了152名乳腺癌患者的研究基于T2WI、DWI、DCE-MRI及其組合構(gòu)建4個影像組學(xué)特征,比較了對NAC敏感和不敏感反應(yīng)的患者以及pCR和非pCR患者之間的定量參數(shù)。研究結(jié)果表明,在基于T2WI、DWI、DCE-MRI以及這三者組合的影像組學(xué)特征中,組合特征在預(yù)測NAC 敏感度和實(shí)現(xiàn)pCR的可能性方面表現(xiàn)最佳(AUC為0.90)[49]。有學(xué)者認(rèn)為,Luminal B和HER-2 富集的乳腺癌顯示出不同的影像組學(xué)特征,使其能夠與其他亞型區(qū)分開來。基于影像組學(xué)的Luminal B和HER-2富集乳腺癌的高準(zhǔn)確度分別為100%和94.7%[50]。這一特定發(fā)現(xiàn)可能會產(chǎn)生直接的臨床意義,即可能會防止女性在患有異質(zhì)性腫瘤時被錯誤地排除在激素治療之外。

        4 乳腺癌復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測

        超聲檢查是乳腺癌術(shù)后定期復(fù)查首選方式。定量超聲通過定量分析從組織反向散射的射頻頻譜數(shù)據(jù)來反映組織微結(jié)構(gòu)特征,如檢測腫瘤微結(jié)構(gòu)變化和腫瘤細(xì)胞死亡信息來判斷新輔助化療的效果、識別遠(yuǎn)處淋巴結(jié)中的乳腺癌微轉(zhuǎn)移[51-52]。超聲造影可為淋巴結(jié)的局部復(fù)發(fā)風(fēng)險發(fā)出預(yù)警[53]。有學(xué)者對246例乳腺癌經(jīng)新輔助化療且術(shù)前行DCE-MRI掃描的患者進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)在整個隊(duì)列中,3年的無復(fù)發(fā)生存率和總生存率分別為82.9%和89.4%。放射學(xué)完全緩解或pCR患者復(fù)發(fā)或死亡風(fēng)險顯著降低,pCR但沒有放射學(xué)完全緩解的患者復(fù)發(fā)風(fēng)險增高(P=0.025)[54]。一項(xiàng)包括了1487個腋窩淋巴結(jié)的META分析結(jié)果顯示,與非轉(zhuǎn)移性淋巴結(jié)相比,轉(zhuǎn)移性淋巴結(jié)的總體ADC值較低,DWI的敏感度和特異性分別為83%和82%[55]。

        影像組學(xué)的發(fā)展具有較好的臨床應(yīng)用前景。一項(xiàng)由21個源自原發(fā)性乳腺癌超聲圖像的紋理特征構(gòu)成的預(yù)測腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的影像組學(xué)研究顯示[56],在訓(xùn)練組和驗(yàn)證組中分別獲得了0.778 和0.725 的曲線下面積值,表明乳腺癌復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測能力適中。

        5 展望

        超聲和MRI影像學(xué)新技術(shù)、影像組學(xué)的應(yīng)用開拓了乳腺癌的精準(zhǔn)醫(yī)療,尤其是人工智能在影像學(xué)中的廣泛應(yīng)用,并衍生出影像基因組學(xué)和棲息地成像等新興領(lǐng)域,有效利用了海量影像數(shù)據(jù),對乳腺癌的診斷、分子亞型、化療療效評估、預(yù)測預(yù)后和復(fù)發(fā)等領(lǐng)域有了重大進(jìn)展,與基因組學(xué)、免疫組化指標(biāo)、病理數(shù)據(jù)等聯(lián)合,有望優(yōu)化臨床決策,改善患者預(yù)后,進(jìn)一步推動乳腺癌精準(zhǔn)醫(yī)療的發(fā)展。

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