马梦伟，秦耿耿，徐维敏，刘仁懿，文婵娟，曾 辉，陈卫国

(南方医科大学南方医院放射科，广东 广州 510515)

近年来乳腺癌发病率呈上升趋势[1]，而不同分子分型乳腺癌治疗方式与预后截然不同。目前主要依靠术后免疫组织化学检查判断乳腺癌分子分型。如能于术前准确、无创获取分子分型，将对临床诊断及治疗产生重要影响。随着医学数据激增及计算机性能提升，相关机器学习方法进步很快[2-3]。本研究观察基于第5版乳腺影像报告和数据系统(breast imaging reporting and data system， BI-RADS)[4]根据乳腺X线、超声征象及临床资料构建的机器学习模型预测乳腺癌分子分型的价值。

1 资料与方法

1.1 研究对象 回顾性分析2012年1月—2018年12月200例南方医科大学南方医院经病理证实的女性浸润性乳腺癌患者，年龄22～76岁，平均(41.5±12.2)岁。纳入标准：①单发乳腺病变；②术前接受乳腺X线及超声检查，图像质量符合诊断要求；③临床资料完整。排除标准：①图像质量不能满足诊断要求；②术前资料不完整；③检查前接受乳腺手术、新辅助化学或放射治疗等。根据雌激素受体(estrogen receptor， ER)、孕激素受体(progesterone receptor， PR)、人表皮生长因子受体2(human epidermal growth factor receptor 2， HER2)和增殖细胞核抗原Ki-67检查结果，将患者分为2组[5]：①Luminal组109例，包括Luminal A型[ER(+)和(或)PR(+)，HER2(-)，Ki-67<14%]和Luminal B型{[ER(+)和(或)PR(+)，HER2(-)，Ki-67≥14%]或[ER(+)和(或)PR(+)，HER2(+)]}；②非Luminal组91例，包括HER2过表达型[ER(-)，PR(-)，HER2(+)]和三阴性[ER、PR及HER2均(-)]。组内按7∶3比例随机分为训练亚组及测试亚组：Luminal组训练亚组76例、测试亚组33例；非Luminal组分别为64例和27例。

1.2 仪器与方法 采用Siemens Mammomat Novation及Hologic Selenia Dimensions全数字化乳腺X线机，扫描参数：管电压27～32 kV，管电流28～68 mAs。嘱患者站立，行常规乳腺头足位及内外侧斜位摄影，如观察不满意，则增加侧位或乳沟位等其他方向摄影；不能明确诊断时，行局部加压摄影及点压放大摄影。采用Philips IU 22彩色多普勒超声诊断仪，实时线阵高频探头，探头频率7.5～10 MHz。……