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磁共振成像 2024年7月第15卷第7期 Chin J Magn Reson Imaging, Jul, 2024, Vol. 15, No. 7 临床研究｜｜Clinical Articles

图 3 训练集（3A）和测试集（3B）中的各参数图模型及联合模型的受试者
工作特征（ROC）曲线。图 4 训练集（4A）及验证集（4B）的 5 折交叉验证
法的 logistic 逻辑回归模型受试者工作特征（ROC）曲线。图 5 训练集
（5A）及测试集（5B）中各参数图模型和联合模型预测人类表皮生长因子
受体 2（HER-2）表达状态的决策曲线（DCA）。D：真实扩散系数；DCE-2：
*
动态对比增强磁共振第 2 期；D ：灌注相关扩散系数；f：灌注分数；MD：平
均扩散率；MK：平均扩散峰度值；联合（Combined）：f+MK+DCE-2 联合模
型；AUC：曲线下面积。
Fig. 3 Receiver operating characteristic (ROC) curves of the parametric
maps models and combined model in the training group (3A) and test group (3B).
Fig. 4 The receive operating characteristic (ROC) curve of training group (4A) and test group (4B) ofthe logistic regression model is verified by a 5-fold cross-validation
method. Fig. 5 Decision curve analysis (DCA) of the parametric maps models and combined model to predict human epidermal growth factor receptor 2 (HER-2)
expression in the training group (5A) and test group (5B). D: real diffusion coefficient; DCE-2: the second phase of dynamic contrast-enhanced MRI; D : perfusion related
*
diffusion coefficient; f: perfusion fraction; MD: mean diffusivity; MK: mean kurtosis; Combined: f+MK+DCE-2 model; AUC: area under the curve.
表4 采用5折交叉验证法的LR模型的诊断效能 3 讨论
Tab. 4 Diagnostic value of LR model by 5-fold 本研究结果表明 Ki-67 和肿瘤的病理分级在
cross-validation HER-2 阳性和阴性组之间差异具有统计学意义。
训练集 测试集
模型 准确 敏感 特异 准确 敏感 特异 Ki-67、病理学分级与 HER-2 基因及蛋白表达相关，
AUC (95% CI) AUC（95% CI）
率/% 度/% 度/% 率/% 度/% 度/% 进一步证明 HER-2 基因扩增和蛋白过表达是提示乳
f 0.749 (0.671~0.829) 71.0 73.0 70.3 0.715 (0.549~0.877) 71.9 73.3 71.6 腺癌恶性程度高的指标之一，本研究结果显示 DKI、
D * 0.741 (0.664~0.821) 73.0 63.6 76.2 0.709 (0.562~0.862) 65.0 86.0 58.5
D 0.720 （0.644~0.806) 81.2 42.7 94.1 0.659 (0.479~0.849) 66.0 77.1 62.3 IVIM 各参数图模型和 DCE-2 模型均可用于乳腺癌
MD 0.621 (0.539~0.710) 56.5 67.5 53.0 0.613 (0.441~0.797) 62.6 73.1 59.1 HER-2 表达状态的预测，且多参数联合模型的预测
MK 0.691 (0.613~0.780) 68.5 70.3 64.9 0.673 (0.514~0.853) 72.4 66.9 74.2 效能相对更高，这也说明基于 DKI、IVIM 参数图和
DCE-2 0.802 (0.736~0.868) 75.8 73.4 76.6 0.711 (0.545~0.873) 73.9 73.1 74.3 DCE-MRI 构 建 的 影 像 组 学 联 合 模 型 对 乳 腺 癌
DCE-2 0.887 (0.838~0.941) 82.7 83.3 82.5 0.849 (0.743~0.963) 83.9 83.3 83.9
+f+MK HER-2基因的过表达具有重要的预测价值。
注：LR为logistic逻辑回归；AUC为曲线下面积；CI为置信区间；f为 3.1 基于 DKI 的参数图模型预测乳腺癌 HER-2 表达
*
灌注分数；D 为灌注相关扩散系数；D为真实扩散系数；MD 为平均扩散 状态的价值
系数；MK为平均峰度系数；DCE-2为动态对比增强磁共振第2期。
DKI 主要通过 MK 和 MD 来评估肿瘤的异质特
表5 参数模型与联合模型的预测性能比较。 征 ，相 较 于 传 统 扩 散 加 权 成 像（diffusion weighted
Tab. 5 Comparative statistical analysis of predictive imaging, DWI）更 能 准 确 地 展 现 组 织 内 的 微 观 信
performance for parameter models with combined model.
息 [22-24] 。MK 是 DKI 临床应用中最常用的指标，可以
训练集 测试集
模型 反映因肿瘤细胞过度增殖和分化而导致的细胞外非
Z值 P值 Z值 P值
DCE-2+f+MK vs. f 3.556 <0.001 1.582 0.114 结合水的非高斯运动，这在人体内各系统肿瘤中均
DCE-2+f+MK vs. D 2.898 0.004 2.060 0.039 能得到证实 。HER-2 阳性患者肿瘤细胞排列较为
[25]
DCE-2+f+MK vs. D * 2.058 0.040 1.918 0.055 紧密，水分子扩散受限越显著，MK 值越大。有研究
DCE-2+f+MK vs. MK 4.380 <0.001 2.275 0.023
DCE-2+f+MK vs. MD 4.563 <0.001 2.115 0.034 认为 MD值与细胞排列的疏密度有关，当细胞排列比
DCE-2+f+MK vs. DCE-2 2.076 0.038 1.237 0.216 较密集，细胞间的空隙就会减小，从而使水分子的扩
f vs. D 0.458 0.647 0.686 0.493 散受限，MD 值就会减小 。目前国内外对 DKI 的研
[26]
f vs. D * 0.032 0.975 0.130 0.897
D vs. D * 0.375 0.708 0.690 0.491 究多为定量研究，有研究 [12, 27-28] 发现 HER-2 阳性患者
MD vs. MK 1.528 0.127 0.186 0.852 的 MK值比阴性患者的低，但结果有争议。本研究发
注：检验方法采用的是 DeLong 检验。DCE-2 为动态对比增强磁共 现 MK 模型的预测效能与 MD 模型相当，这可能与
振第 2 期；f 为灌注分数；MK 为平均峰度系数；D 为真实扩散系数；D * MK不受空间位置影响有关。
为灌注相关扩散系数；MD为平均扩散系数。
3.2 基于 IVIM 的参数图模型预测乳腺癌 HER-2 表达
集中，联合模型的 AUC 值高于 D、MD、MK 的 AUC 状态的价值
值（P<0.05），而与其他模型间 AUC 值差异无统计学 IVIM 可以区分微循环血流与真正的水分子扩
意义（P>0.05）（表 5）。DCA 表明联合预测模型的临 散 ，弥 补 了 传 统 DWI 的 局 限 性 [28-29] 。 有 研 究 表 明
床运用价值最高（图5）。 IVIM参数的特征在预测乳腺良恶性病变方面具有良

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