周靖宇，单慧明，成官迅

    (北京大学深圳医院医学影像科，广东 深圳 518000)

    新辅助化疗(neoadjuvant chemotherapy，NAC)是乳腺癌术前常规治疗手段，肿瘤对NAC 的反应程度与无疾病生存期及复发转移率有关[1，2]。NAC 的抗血管作用使残余肿瘤组织灌注减低，易与化疗后纤维化及炎性病变产生混淆，导致以病灶增强为识别核心的传统磁共振成像(magnetic resonance imaging，MRI)误判[3-5]。肿瘤组织纹理与其基因组学、病理形态存在关联，是当前肿瘤影像学的研究热点[6，7]。肿瘤组织纹理分析过程产生大量的特征参数，不可避免出现参数冗余、共线以及非线性相关等问题，采用结构风险最小化准则的支持向量机能较好地解决多参数的非线性、高维度问题，且泛化能力好[8，9]。全乳纹理与乳腺癌分子分型有关[10]，但全乳纹理与乳腺癌NAC 疗效的关系有待探讨。基于此，本研究通过建立支持向量机模型，研究全乳纹理预测局部进展晚期乳腺癌的NAC 疗效的可行性及预测效能，现报道如下。

    1 资料与方法

    1.1 一般资料 选取2013 年9 月-2019 年9 月北京大学深圳医院收治的152 例局部进展期乳腺癌患者作为研究对象。纳入标准：①单侧乳腺癌且处于局部进展期(TNM 分期ⅡB～Ⅳ期)；②首次动态增强MRI 检查前未经任何临床治疗；③8 个周期NAC 后行乳房根治术取得病理；④临床、影像及病理资料齐全。排除标准：①首次动态增强MRI 前经过肿瘤特异性治疗；②新辅助化疗意外中止、更换或未行乳房根治术治疗 ......