DECT在乳腺癌良恶性鉴别应用｜复旦大学顾雅佳团队开发DECT列线图预测乳腺良恶性

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    2024年7月，复旦大学附属肿瘤医院顾雅佳团队在 Insights into Imaging  发表了题为 Differentiating between benign and malignant breast lesions using dual-energy CT-based model: development and validation 的研究。该研究是基于DECT的新技术预测乳腺癌良恶性模范样本。 文章摘要 目标：  开发和验证一种基于双能 CT （DECT） 的模型，用于无创区分 DECT 上检测到的良恶性乳腺病变。 材料和方法：  本研究前瞻性地招募了 2022 年 7 月至 2023 年 7 月接受双相对比增强 DECT 的疑似乳腺癌患者。乳腺病变以 7：3 的比例随机分为训练组和测试组。收集临床特征、基于 DECT 的形态学特征和 DECT 定量参数。进行单因素分析和多因素 logistic 回归以确定乳腺良恶性病变的独立预测因子。构建了一个个体化模型。采用受试者工作特征 （ROC） 曲线分析评价模型的诊断能力，通过校准曲线和决策曲线 ………………………………