简介：摘要目的基于多模态超声特征预测肿块型乳腺癌患者Ki-67的表达分级，从而辅助临床诊治。方法回顾性选取2017年9月至2020年9月于哈尔滨医科大学附属第二医院就诊、经病理证实为乳腺癌的女性患者93例(共93个肿块)，根据免疫组化结果分为Ki-67高表达组(55例)和Ki-67低表达组(38例)。分析两组乳腺肿块二维灰阶超声(US)、彩色多普勒血流显像(CDFI)、剪切波弹性成像(SWE)及超声造影(CEUS)图像中的定性、定量特征，将差异性特征纳入逻辑回归算法，绘制ROC曲线评估并进行Kappa检验。结果单因素分析显示US及CDFI特征(大小、边缘)、SWE特征(硬环征、Eratio)、CEUS特征(灌注缺损、IMAX)在两组之间差异有统计学意义(均P<0.05)。应用多因素分析显示边缘、硬环征、灌注缺损是Ki-67表达分级的独立因素(均P<0.05)。最终获得模型ROC曲线下面积为0.882(95%CI＝0.798~0.940，P<0.05)，敏感性为0.818，特异性为0.790。结论基于Logistic回归算法初步分析了多模态超声特征与肿块型乳腺癌Ki-67表达分级的关系，可为临床治疗及评估预后提供更多的影像学信息。

简介：摘要目的应用多模态超声特征构建诊断模型，预测乳腺癌患者新辅助化疗(NAC)后腋窝淋巴结(ALN)的病理状态。方法选取2017年7月至2021年5月于哈尔滨医科大学附属第二医院及哈尔滨医科大学附属肿瘤医院就诊且经穿刺病理证实为ALN转移的女性乳腺癌患者204例，根据NAC后ALN手术病理结果分为两组：完全缓解(pCR)组和非完全缓解(npCR)组。回顾性分析其超声图像特征、免疫组化指标及血常规指标，进行两组间比较，筛选出两组间P<0.20的指标，基于逻辑回归算法构建乳腺癌患者NAC后ALN病理状态的预测模型，并绘制ROC曲线评估模型诊断效能。结果通过t检验、Mann-Whitney U检验、χ2检验分析发现乳腺肿瘤大小、乳腺肿块血流阻力指数(RI)、弹性评分、ALN门结构、皮质最大厚度、淋巴结内血流分布、淋巴结血流RI及免疫组化检测指标雌激素受体(ER)、孕激素受体(PR)、人表皮生长因子受体2(HER-2)、Ki67分子表达水平在两组间比较P<0.20。基于多元逻辑回归分析得出乳腺肿瘤大小、ALN门结构、皮质最大厚度、淋巴结内血流分布、淋巴结血流RI、PR、HER-2分子表达水平是预测乳腺癌患者NAC后ALN病理状态的独立因素(P<0.05)，并获得该预测模型的ROC曲线下面积为0.870(95%CI＝0.819~0.922，P<0.05)，敏感性为86.82%，特异性为70.67%。结论应用多模态超声特征及免疫组化指标构建预测乳腺癌患者NAC后ALN病理状态的模型，具有较好的诊断效能，可为临床治疗方案的制定以及预后的评估提供更多的客观依据。