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目的 为三阴性乳腺癌患者构建一种能够同时获得良好效果的、可解释的预测模型.方法 回顾性分析136例乳腺癌患者的临床特征和多序列多参数核磁共振成像,其中三阴性乳腺癌23例,非三阴性乳腺癌113例.通过勾画提取影像组学特征进行筛选并构建模型,最后结合放射组学特征和独立的临床图像特征,构建机器学习框架.此外,还采用为实现个性化临床决策支持提供个性化评估和解释的SHAP模型可解释器.结果 经过影像组学特征筛选,11个特征参与计算影像组学评分,其在训练集与测试集的AUC为0.898、0.803.将其与临床模型结合,使预测精度进一步提高.结论 多模式可解释预测模型可能会帮助临床医师更准确、更迅速识别三阴性乳腺癌风险,及时、准确为患者治疗.
作者：刘孟昕；葛敏；王世威；陆欢
来源：浙江临床医学 2024 年 26卷 4期
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