【摘要】 目的：探讨增强 MRI 影像组学模型在乳腺癌分子亚型鉴别诊断中的应用价值。方法：回顾分析 2018 年 1 月—2020 年 1 月于吉林省肿瘤医院经手术病理确诊的乳腺癌患者 135 例，其中 Luminal A 20 例、Luminal B 80 例、三阴型 17 例、Her2 过表达型 18 例，所有患者术前均接受乳腺磁共振增强扫描。采用特征提取软件沿着肿瘤边界逐层勾画 ROI 提取 MRI 增强图像上病灶的 1766 个三维纹理特征参数，在特征分析和建模阶段，采用 Pearson 相关性分析、层次聚类分析和主成分分析（PCA）筛选不同分子亚型间差异明显的影像组学特征，通过 Logistic 机器学习算法构建乳腺癌分子亚型的预测模型。结果：将 4 种乳腺癌分子亚型两两组合共得到 6 组数据，其中第 1 组为 Luminal A 和 Luminal B，第 2 组为 Luminal A 和 Her-2 过表达型，第 3 组为 Luminal A 和三阴型，第 4 组为 Luminal B 和 Her-2 过表达型，第 5 组为 Luminal B 和三阴型，第 6 组为 Her-2 过表达型和三阴型。预测模型在各组间的 AUC 分别为 0.91、0.90、0.97、0.88、0.81 和 0.89。结论：基于增强 MRI 影像组学建立的诊断模型在乳腺癌分子亚型的鉴别中具有一定的应用价值。

【关键词】乳腺癌；分子亚型；增强磁共振；影像组学