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乳腺癌腋窝淋巴结转移风险预测模型构建: 2025年; [目的]探讨乳腺癌腋窝淋巴结转移的影响因素,构建并验证预测腋窝淋巴结转移风险的Nomogram预测模型。[方法]前瞻性收集2019—2021年在厦门市中医院手术治疗的130例乳腺癌患者的临床病理资料,进一步检测癌组织的微血管密度、微淋巴管密度,根据术后腋窝淋巴结状态分为无转移组67例和转移组63例,对临床、超声、钼靶及病理学等参数进行单因素及多因素分析。应用R语言软件构建预测腋窝淋巴结转移风险的Nomogram模型,采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线对模型进行验证。[结果]诊治延迟患者57例(43.85%)。单因素分析显示诊治延迟、肿瘤位于外侧、术前可疑腋窝淋巴结、肿瘤>2 cm、雌激素受体阳性、脉管癌栓是腋窝淋巴结转移的危险因素。多因素分析结果显示,诊治延迟(OR=5.24,95%CI:1.68~16.34)、术前可疑腋窝淋巴结(OR=11.83,95%CI:3.22~43.42)、雌激素受体阳性(OR=9.30,95%CI:2.22~39.04)以及脉管癌栓(OR=6.93,95%CI:2.29~20.96)是腋窝淋巴结转移的独立危险因素。这4个因素被纳入构建Nomogram预测模型。内部验证评价该模型的ROC曲线下面积值为0.84(95%CI:0.67~1.00)。[结论]诊治延迟、术前可疑腋窝淋巴结、雌激素受体阳性及脉管癌栓是乳腺癌腋窝淋巴结转移的独立危险因素,由此构建的Nomogram预测模型具有较高的准确率,在临床上用于术前预测腋窝淋巴结转移发生风险具有一定的价值。; 陈瑞福陈隽鹏裴晓华许晨晖彭阿静李国英杨丽华周瑞娟卢超逸邓宁钟李建蓉; 关键词：乳腺肿瘤腋窝淋巴结转移

影像组学预测乳腺癌腋窝淋巴结转移的研究进展: 2025年; 腋窝淋巴结转移的早期预测对乳腺癌患者的治疗及预后至关重要。影像组学作为一种无创、便捷、高效的新型技术,可实现对影像图像的深层次挖掘和处理,在乳腺肿瘤良恶性评估、预测淋巴结转移等方面发挥着越来越重要的作用。文章基于乳腺X线摄影、B型超声及磁共振成像影像组学对乳腺癌腋窝淋巴结转移的预测研究进行综述。; 李晓冉杨彩仙唐笑先; 关键词：乳腺肿瘤腋窝淋巴结转移诊断影像

DCE-MRI联合IVIM检查对乳腺癌腋窝淋巴结转移的预测价值: 2025年; 目的分析动态对比增强磁共振成像(DCE-MRI)联合体素内不相干运动(IVIM)检查对乳腺癌腋窝淋巴结转移的预测价值。方法回顾性分析2022年2月至2024年3月在南阳医学高等专科学校第三附属医院手术治疗的96例乳腺癌患者的临床资料,根据有无腋窝淋巴结转移分为转移组42例和无转移组54例,比较两组患者的DCE-MRI参数[灌注分数(f)、灌注相关扩散系数(D^(*))、真实扩散系数(D)]和IVIM参数[速率常数(K_(ep))、容积转运常数(K^(trans))、血管外细胞外间隙容积分数(Ve)],采用受试者工作特征(ROC)曲线分析K_(ep)、K^(trans)、D^(*)及D值对乳腺癌腋窝淋巴结转移的预测价值。结果转移组患者的K_(ep)、K^(trans)、D*值分别为(0.57±0.07)/min、(0.36±0.08)/min、(32.29±4.20)×10^(-3) mm^(2)/s,明显高于无转移组的(0.33±0.03)/min、(0.23±0.04)/min、(21.06±3.17)×10^(-3) mm^(2)/s,D值为(0.60±0.10)×10^(-3) mm^(2)/s,明显低于无转移组的(0.79±0.13)×10-3 mm2/s,差异均有统计学意义(P<0.05);转移组患者的Ve及f值分别为0.63±0.11、(42.10±6.80)%,与无转移组的0.65±0.10、(40.73±6.17)%比较差异均无统计学意义(P>0.05);ROC曲线分析结果显示,K_(ep)、K^(trans)、D^(*)、D值及参数联合对乳腺癌腋窝淋巴结转移预测的曲线下面积分别为0.826、0.682、0.736、0.702、0.897,参数联合的曲线下面积大于单个K_(ep)、K^(trans)、D^(*)、D检测。结论DCE-MRI联合IVIM检查对乳腺癌患者腋窝淋巴结转移有一定预测价值,两种检查方式联合应用能够提高预测价值,可作为临床实践中常规MRI检查的有效补充。; 杨浩张武; 关键词：乳腺癌腋窝淋巴结

生长方位量化联合S-Detect技术对乳腺癌腋窝淋巴结转移的预测价值: 2025年; 目的探讨乳腺肿块生长方位量化联合S-Detect技术对预测乳腺癌腋窝淋巴结(ALN)转移的价值。方法收集2023年3月至2024年10月于医院住院的163例乳腺癌患者资料,依据ALN病理结果分为转移组(n=62)与未转移组(n=101)。所有患者术前行常规超声及S-Detect检查。采用单因素和多因素回归分析各观察指标与ALN转移的相关性,筛选出有意义的指标并建立logistic回归预测模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线评价该模型的预测价值。结果单因素分析显示,肿块的最大径、边界、边缘、钙化、方位角、血流在两组间的差异有统计学意义(P<0.05)。多因素分析结果显示钙化、边界、方位角、边缘、最大径是预测ALN状态的独立危险因素(P<0.05)。依此构建的logistic回归预测模型:Y=-7.995+2.299×最大径+1.171×边界+2.137×边缘+1.397×钙化+0.034×方位角。该联合预测模型的AUC为0.869,均大于各独立影响因素的AUC(P<0.05),联合预测模型与病理结果的一致性良好(Kappa=0.701,P<0.05)。结论量化乳腺肿块的方位角有助于预测ALN转移,并增强对非平行取向的解释和应用。乳腺肿块生长方位量化联合S-Detect技术对乳腺癌ALN转移具有较好的预测价值,可以给个性化治疗提供参考依据。; 邓雅倩李文肖徐泽林马金梅杜婷婷刘文李军; 关键词：常规超声乳腺癌

基于B超特征构建外侧象限乳腺癌腋窝淋巴结转移列线图预测模型: 2025年; 目的:回顾性分析外侧象限乳腺癌患者乳腺原发肿瘤及腋窝淋巴结的超声特征,并构建列线图模型,为临床评估外侧象限乳腺癌患者腋窝淋巴结转移提供影像学依据。方法:回顾性分析无锡市锡山人民医院经病理证实的127例外侧象限乳腺癌患者腋窝淋巴结及乳腺原发肿瘤的超声影像学特征。伴腋窝淋巴结转移者分入阳性组(54例),不伴腋窝淋巴结转移者分入阴性组(73例)。采用单变量和多变量Logistic回归分析,筛选淋巴结转移的危险因素。使用R语言将数据集随机分成训练集和验证集,基于训练集构建列线图预测模型,预测腋窝淋巴结转移风险,并在验证集中验证。受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线用于评估诊断性能,校正曲线和Hosmer-Lemeshow检验用于评估预测值与实际列线图预测值的一致性。结果:肿瘤针状边缘(OR=4.16,95%CI:1.25~13.79)和淋巴门结构不清晰(OR=19.20,95%CI:1.98~186.36)是外侧象限乳腺癌患者发生腋窝淋巴结转移的独立危险因素。据此构建预测外侧象限乳腺癌腋窝淋巴结转移的列线图模型。ROC曲线显示,训练集的曲线下面积(area under curve,AUC)为0.74(0.62~0.86),验证集AUC为0.73(0.62~0.84)。训练集和验证集的Hosmer-Lemeshow检验分别为P=0.570和P=0.552。结论:超声有助于术前外侧象限乳腺癌患者腋窝淋巴结转移情况的评估;基于Logistic回归构建的列线图预测模型具有良好的安全性、可靠性和实用性。; 朱美娣许紫鹏华玲玲秦菲房灵陈超波; 关键词：腋窝淋巴结转移列线图 LOGISTIC回归

高频彩色多普勒超声在早期乳腺癌腋窝淋巴结转移诊断中的价值: 2025年; 在早期乳腺癌病患中,对其腋窝淋巴结转移进行诊断,采用高频彩超,探讨其诊断价值。方法自2021年1月起,在医院收集确诊为早期乳腺癌的患者,截止至2024年10月共收集100例。对100例患者实施普通彩超检查,再进行高频彩超检查,对两种超声检查所得诊断结果进行比较。结果在乳腺癌病患中,诊断腋窝淋巴结转移,对灵敏度、特异度等五项指标经计算得出,高频彩超的数值高于普通彩超(P<0.05)。在对乳腺癌患者是否发生腋窝淋巴结转移诊断时,高频彩超与金标准的诊断结果具有高度一致性,而普通彩超与金标准之间的一致性为中度。经高频彩超测量,关于收缩期峰值流速、舒张末期血流速度,研究组比对照组高(P<0.05);关于搏动指数、阻力指数,研究组比对照组低(P<0.05)。结论在乳腺癌患者腋窝淋巴结转移诊断时,应用高频彩超能够得到比普通彩超更加准确的诊断结果。; 潘胜芳; 关键词：乳腺癌腋窝淋巴结转移高频超声彩色多普勒超声

Luminal A型乳腺癌患者腋窝淋巴结转移的影响因素及其列线图预测模型构建: 2025年; 目的探讨Luminal A型乳腺癌患者腋窝淋巴结转移(ALNM)的影响因素及其列线图预测模型构建。方法选取2019年1月-2024年1月内蒙古自治区人民医院乳腺肿瘤外科收治的Luminal A型乳腺癌患者135例为研究对象,按照7∶3比例将其分为建模组94例与验证组41例,根据术后是否发生ALNM将建模组患者分为ALNM亚组43例和无ALNM亚组51例。多因素Logistic回归分析Luminal A型乳腺癌患者发生ALNM的影响因素;采用R软件构建列线图模型;受试者工作特征(ROC)曲线评估列线图模型预测Luminal A型乳腺癌患者ALNM的区分度;临床决策曲线(DCA)评估列线图模型的临床应用价值。结果135例Luminal A型乳腺癌患者ALNM发生率为45.19%(61/135),94例建模组患者ALNM发生率为45.74%(43/94)。ALNM亚组患者年龄<50岁、肿瘤最大径>2 cm、组织学分级Ⅱ~Ⅲ级、脉管侵犯、多灶性肿瘤、p53基因突变比例高于无ALNM亚组(χ^(2)=15.474、12.163、14.026、12.983、21.803、15.159,P均<0.001);多因素Logistic回归分析显示,年龄<50岁、肿瘤最大径>2 cm、组织学分级Ⅱ~Ⅲ级、脉管侵犯、多灶性肿瘤、p53基因突变是Luminal A型乳腺癌患者ALNM的独立危险因素[OR(95%CI)=2.531(1.336~4.975)、3.120(1.095~8.886)、3.657(1.602~8.346)、5.208(1.854~14.633)、14.718(2.073~104.485)、6.807(1.934~19.157)],并构建列线图预测模型;ROC曲线验证结果显示,建模组曲线下面积(AUC)为0.960(95%CI=0.916~0.999),验证组AUC为0.967(95%CI=0.918~0.999)。建模组与验证组校准曲线斜率均接近1,建模组H-L检验为χ^(2)=7.067(P=0.701),验证组H-L检验为χ^(2)=6.923(P=0.706);由DCA曲线可知,高风险阈值概率在0.08~0.96时,该列线图模型评估Luminal A型乳腺癌患者ALNM的临床使用价值较高。结论年龄<50岁、肿瘤最大径>2 cm、组织学分级Ⅱ~Ⅲ级、脉管侵犯、多灶性肿瘤、p53基因突变是Luminal A型乳腺癌患者ALNM的危险因素,以此构建的列线图模型对预测Luminal A�; 高欣然贾葆青郭佳欣刘俊彪; 关键词：腋窝淋巴结转移影响因素列线图

基于超声影像学特征、病理特征构建乳腺癌腋窝淋巴结转移的Logistic回归模型: 2025年; 目的基于超声影像学特征、病理特征构建乳腺癌腋窝淋巴结转移的Logistic回归模型。方法选取2020年01月至2024年02月我院收治的乳腺癌腋窝淋巴结转移患者51例作为转移组,另择同期51例乳腺癌无腋窝淋巴结转移患者作为非转移组,回顾性整理入组研究对象临床资料。分析两组一般资料及病理特征、超声影像学特征,通过Logistic回归分析法分析乳腺癌腋窝淋巴结转移的危险因素。结果多因素Logistic分析结果显示,组织学分级增加、ki67阳性、血管分级Ⅲ级、淋巴结最大纵径≥1 cm、淋巴结最大皮质厚度≥3 mm为乳腺癌腋窝淋巴结转移的危险因素(P<0.05)。将上述因素纳入Logistic回归模型:logit(P)=-7.918+组织学分级×0.799+ki67×0.699+血管分级×0.737+淋巴结最大纵径×0.662+淋巴结最大皮质厚度×0.717。采用H-L检验拟合优度检验显示模型拟合效果较好(χ^(2)=6.736,P=0.625),将乳腺癌腋窝淋巴结转移纳入阳性,乳腺癌无腋窝淋巴结转移患者纳入阴性,按照模型绘制预测乳腺癌腋窝淋巴结转移发生的ROC曲线,结果显示,当logit(P)>7.44时,曲线下面积(AUC)为0.902,95%CI为0.828~0.952,χ^(2)为11.777,诊断敏感性为88.24%、特异性为90.20%。结论乳腺癌腋窝淋巴结转移率发生的危险因素包括组织学分级增加、ki67阳性、血管分级Ⅲ级、淋巴结最大纵径≥1 cm、淋巴结最大皮质厚度≥3 mm等,在此基础上构建的Logistic回归模型具有良好的预测价值,可为预防干预对策的制定奠定基础。; 冯燕芳宋宝玲何康; 关键词：乳腺癌腋窝淋巴结转移超声病理特征

基于术前超声、炎症指标及超声影像组学联合模型预测乳腺癌腋窝淋巴结转移: 2025年; 目的探讨基于术前超声特征、炎症指标及超声影像组学特征构建的模型预测乳腺癌腋窝淋巴结(axillary lymph node, ALN)转移的价值。方法回顾性分析175例乳腺癌患者的乳腺超声图像和临床资料,使用3D Slicer软件勾画感兴趣区并提取影像组学特征,运用组间相关系数、皮尔森相关系数和递归特征消除法筛选特征,计算影像组学评分(radiomics score, Radscore),构建影像组学模型。通过单因素、多因素逻辑回归筛选临床危险因素构建临床模型,加入Radscore构建联合预测模型。使用受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线、校准曲线及决策曲线分析评估各模型的预测效能和临床价值。结果 18个影像组学特征被纳入影像组学模型,肿瘤大小、超声ALN状态和血小板/淋巴细胞比值(platelet to lymphocyte ratio, PLR)被纳入临床模型,肿瘤大小、超声ALN状态、PLR与Radscore被纳入联合预测模型。联合预测模型的预测效能最高,在训练集和验证集的曲线下面积(area under the curve, AUC)分别为0.935、0.858。结论基于肿瘤大小、超声ALN状态、炎症指标PLR及超声影像组学构建的联合预测模型能有效预测乳腺癌患者ALN转移。; 孙婧杨瑞敏王聪张月罗兵; 关键词：乳腺癌腋窝淋巴结转移超声检查炎症指标

术前多种淋巴细胞比值与红细胞分布宽度对乳腺癌腋窝淋巴结转移的预测价值: 2025年; 目的分析术前中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)、血小板与淋巴细胞比值(PLR)、红细胞分布宽度(RDW)对乳腺癌腋窝淋巴结转移的预测价值。方法回顾性分析2021年1月至2024年4月本院接收的92例乳腺癌患者的病历资料,按照腋窝淋巴结病理学检查结果将患者分为58例无转移组与34例转移组。比较两组患者临床资料,采用多因素Logistic回归分析腋窝淋巴结转移的危险因素,比较乳腺癌有无脉管癌栓、不同组织学分级及肿瘤直径患者的NLR、PLR、RDW水平,采用受试者工作特征(ROC)曲线评估NLR、PLR、RDW对乳腺癌腋窝淋巴结转移的预测效能。结果两组在有无脉管癌栓、组织学分级、肿瘤直径、NLR、PLR、RDW比较上差异有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,组织学分级、肿瘤直径、脉管癌栓、NLR、PLR、RDW是乳腺癌腋窝淋巴结转移的危险因素(P<0.05)。有脉管癌栓、组织学分级Ⅲ级、肿瘤直径≥3.5 cm的乳腺癌患者NLR、PLR及RDW水平均分别高于无脉管癌栓、组织学分级Ⅰ~Ⅱ级、肿瘤直径<3.5 cm的患者(P<0.05)。ROC曲线分析显示,NLR、PLR、RDW水平对乳腺癌腋窝淋巴结转移预测的曲线下面积分别为0.686、0.757、0.722、0.847。结论乳腺癌腋窝淋巴结转移患者术前NLR、PLR及RDW水平上升,且NLR、PLR及RDW水平与乳腺癌临床病理特征有关,NLR、PLR及RDW对腋窝淋巴结转移的预测有一定价值。; 潘正南李德方; 关键词：乳腺癌腋窝淋巴结转移红细胞分布宽度

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