基于MR圖像的深度學習預測乳腺癌脈管浸潤狀態＊

張慈慈 程相宜 熊玉超 歐志強 鐘敏之 步 軍,*

1.暨南大學附屬廣州市紅十會醫院放射科 (廣東 廣州 510220)

2.暨南大學附屬第一醫院影像中心 (廣東 廣州 510632)

脈管浸潤(lymphovascular invasion，LVI)是指在顯微鏡視野下發現腫瘤組織區域的小淋巴管、血管的管壁被腫瘤細胞侵襲、破壞或淋巴管、血管管腔內有癌栓形成，是腫瘤進展和遠處轉移的重要步驟之一[1]。術前預測乳腺癌LVI狀態，有利于幫助臨床制定治療決策如保乳手術、淋巴結活檢術，避免手術擴大乳房切除、過度清掃淋巴結帶來的創傷及并發癥，且對放化療方案的選擇及患者預后有重要的指導作用[2-4]，有助于推動乳腺癌患者個體化精準醫療的發展。臨床上，手術病理學檢查是診斷LVI的“金標準”，它能提供最完整，最準確的信息，但無法做到術前預測，進而導致臨床過度治療或治療不足。傳統醫學影像不能直接診斷LVI。因此，尋找新方法預測乳腺癌LVI刻不容緩。近年來，深度學習在醫學影像中廣泛應用，通過高通量分析、提取醫學圖像的許多定量特征的信息，對疾病診斷、預測及預后的判斷方面具有明顯優勢，已有應用于乳腺癌的相關報道[5]。

1 資料與方法

1.1 研究對象本研究回顧性收集2010年1月至2021年12在廣州市紅十字會醫院治療的乳腺癌患者。這項研究得到了本院倫理審查委員會的批準。

納入標準如下：手術病理診斷的乳腺癌和LVI；女性患者，單側；MR檢查檢查前未進行放療、內分泌治療、化療或穿刺活檢，MRI檢查和手術之間的時間間隔<兩個周，沒有隆胸手術。排除標準為：活檢病理診斷的乳腺癌和LVI；男性患者雙側乳腺癌、復發或轉移性乳腺癌，腋窩處副乳腺癌；具有運動偽影、化學位移偽影和脂肪抑制不良的圖像。

1.2 資料收集收集病理相關信息：腫瘤的病理類型、脈管浸潤狀態。……