国际医学放射学杂志

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谷红玉, 李勇刚, 沈瑞, 邓小毅, 周小飞

国际医学放射学杂志, 2025, 48(6): 697-705. DOI: 10.19300/j.2025.L21940

特征	β	SE	Wald χ²	OR（95%CI）	P
形态	6.028	2.631	5.249	414.884（0.523~43 915.145）	0.025
CA153	1.120	0.629	3.171	3.064（0.286~14.991）	0.001

表3 乳腺癌HER-2阳性型与阴性型组的临床及X线特征的多因素Logistic回归分析

本文的其它图/表

表1 3组间临床及乳腺X线特征比较例（%）
表2 乳腺癌HER-2阳性型与阴性型组的临床及X线特征的单因素Logistic回归分析
表4 乳腺癌HER-2低表达型与零表达型组的临床及X线特征的单因素Logistic回归分析
图1 Pearson相关性热图，用r值表示，范围从-1到1。A、B图分别为预测HER-2阳性型、HER-2低表达型影像组学特征的Pearson相关性热图。当r接近-1或者1时，表示2个特征之间有完全相关性；r=1表示完全正相关，r=-1表示完全负相关；当r接近0时，表示2个特征无相关性。
图2 预测HER-2阳性型预测概率的列线图。依据每个变量状态下对应的得分，然后将所有变量的得分相加，得出总得分，进而得出HER-2表达状态的预测概率。
图3 训练集（A）、验证集（B）和外部测试集（C）中3种预测模型预测HER-2阳性型的ROC曲线
表5 各模型对HER-2阳性型的预测效能
图4 预测HER-2低表达型预测概率的列线图。依据每个变量状态下对应的得分，然后将所有变量的得分相加，得出总得分，并得出HER-2表达状态的预测概率。
图5 训练集（A）、验证集（B）和外部测试集（C）中2种预测模型预测HER-2低表达型的ROC曲线
表6 各模型对HER-2低表达型的预测效能
图6 验证集中不同模型预测HER-2状态的决策曲线。A图为列线图模型1预测和X线特征模型1预测HER-2阳性型乳腺癌的决策曲线，在0.10~0.96区间内，列线图模型1具有更高的净获益。B图为列线图模型2预测HER-2低表达型乳腺癌的决策曲线，在全部区间内，列线图模型2具有较高的净获益。

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