摘要 : 目的：探索 BI-RADS 4 类或 5 类的乳腺癌影像组学特征。方法：收集 2020 年 1 月至 2021 年 9月间在我院超声发现乳腺病灶 372例患者的临床病理资料。运用 PyRadiomics 从超声图像中提取到 112 个影像组学特征，采用 Lasso-logistic 回归模型挑选影像组学特征，形成每个患者的影像组学标签。结果：多因素分析显示年龄、BI-RADS 分期、Radiomics score 是影响 BI-RADS 4 类或 5 类乳腺癌的独立危险因素。基于 31 个影像组学特征构建影像组学标签，其 AUCs 为 0.866。结论：影像组学标签可帮助影像医生预测乳腺病灶为 BI-RADS 4 类或 5 类患者的良恶性。
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