目的:探究乳腺磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)影像学特征与21基因检测复发风险评分(recurrence score,RS)的相关性,并建立RS预测模型.方法:收集2017年4月—2019年3月在复旦大学附属肿瘤医院进行21基因检测的雌激素受体(estrogen receptor,ER)阳性、人表皮生长因子受体2(human epidermal growth factor receptor 2,HER2)阴性乳腺癌患者的资料,筛选出有术前MRI检查的患者拟入组.以RS=26分为临界值,将患者分为高危组(RS≥26)与低危组(RS＜26).根据2013版乳腺影像报告和数据系统标准评估患者图像.运用单因素检验比较MRI影像学特征在RS分组间差异,运用多元logistic回归构建RS预测模型.以7∶3比例将患者分为训练组和验证组,使用Pearson相关系数筛选法和递归特征消除法进行特征筛选,运用合成少数类过采样技术法进行重采样,使用4种不同机器学习模型算法构建模型(线性支持向量机、随机森林、决策树和K近邻).运用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估模型效能.结果:共入组159例患者(低危组58例,高危组101例).在临床病理学特征中,孕激素受体(progesterone receptor,PR)表达状态组间差异有统计学意义(P=0.017),低危组PR表达阳性患者占比更高.在MRI影像学特征中,肿块边缘组间

作者：陈阳；汤伟；顾雅佳；彭卫军

来源：肿瘤影像学 2024 年 33卷 1期