构建并外部验证XGBoost模型鉴别乳腺非肿块病变良恶性

作     者：杨文 杨蔚 周晓平 杨妍 张宁妹 尹清云 张朝林 刘召弟 YANG Wen;YANG Wei;ZHOU Xiaoping;YANG Yan;ZHANG Ningmei;YIN Qingyun;ZHANG Chaolin;LIU Zhaodi

作者机构：宁夏医科大学第一临床医学院银川750004 宁夏医科大学总医院放射科银川750004 32752部队信息技术中心襄阳441000 宁夏医科大学总医院病理科银川750004 宁夏医科大学总医院肿瘤内科银川750004 宁夏医科大学总医院肿瘤外科银川750004 石嘴山市第一人民医院放射科石嘴山753200 

出 版 物：《磁共振成像》 (Chinese Journal of Magnetic Resonance Imaging)

年 卷 期：2025年第16卷第1期

页      面：118-126,145页

核心收录：

学科分类：0831[工学-生物医学工程（可授工学、理学、医学学位）] 100207[医学-影像医学与核医学] 1002[医学-临床医学] 08[工学] 1010[医学-医学技术（可授医学、理学学位）] 100214[医学-肿瘤学] 10[医学] 

基　　金：宁夏回族自治区重点研发计划项目(编号:2022BEG03166) 宁夏回族自治区自然科学基金项目(编号:2024AAC02070) 

主　　题：非肿块强化 乳腺癌 极端梯度提升 机器学习 磁共振成像 乳腺X线摄影 

摘      要：目的本研究旨在构建一个基于临床和影像学特征的极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)模型,以鉴别乳腺非肿块病变的良恶性。材料与方法收集2018年1月至2024年7月2个机构,2种乳腺X线设备检查的有病理结果的首诊乳腺非肿块病变480个。患者被分为建模组[n=310,数字乳腺X线摄影(digital mammography,DM)检查]、内部验证组(n=108,DM检查),和外部验证组[n=62,数字乳腺体层合成摄影(digital breast tomosynthesis,DBT)检查]。记录患者术前乳腺X线(DM或DBT),MRI以及临床特征。采用XGBoost算法和多因素逻辑回归分析,分别构建XGBoost模型和逻辑回归(logistic regression,LR)模型。使用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估模型的诊断效能。结果在建模组中,患者以7∶3随机分为训练集(n=217)和测试集(n=93)。训练集、测试集、训练集的内部验证组及训练集的外部验证组中,恶性非肿块病灶分别为159(73%)、58(62%)、73(68%)和43(69%)。XGBoost模型的诊断效能明显优于LR模型,在独立的训练集、测试集、训练集的内部验证组及训练集的外部验证组中均表现出良好的诊断效能,曲线下面积(area under the curve,AUC)在0.884~0.913之间。XGBoost模型在四个队列中也表现出良好的校准能力和临床净获益。结论XGBoost模型能够准确鉴别乳腺非肿块病变的良恶性,具有推广应用的潜力。