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图/表 详细信息
乳腺X线影像组学列线图模型对肿块型乳腺癌人表皮生长因子受体2表达的预测价值
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
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。
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
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。