简介：摘要目的基于简化多模态磁共振影像（MRI）构建影像组学模型诊断乳腺癌。方法回顾性分析2014年6月至2019年3月所有具有穿刺或手术切除病理结果的1 306例乳腺疾病患者（良性病变416例，乳腺癌890例）的乳腺MRI图像，分为训练集（n=702）、内部验证集（n=302）、外部验证集（n=302）。所有图像简化为：联合模型组［T2加权脂肪抑制序列（T2WI）、扩散加权成像序列（DWI）和增强第一期图像］、非增强组（T2WI和DWI）及单期增强组（增强第一期图像）。提取影像特征并用方差分析和拉索回归法筛选有效特征；采用3种分类器（Bagging决策树、高斯过程、支持向量机）预测乳腺癌；选择最佳者构建乳腺癌诊断模型；最后通过内部和外部验证集验证。结果应用高斯过程分类器，联合模型和非增强模型预测乳腺癌AUC值，训练集为0.903和0.893、内部验证集为0.893和0.863、外部验证集为0.878和0.864。结论应用简化多模态MRI构建的影像组学模型能够准确诊断乳腺癌，而且非增强模型无需造影剂也可准确诊断乳腺癌，为简化诊断流程提供了可行性。
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