《Academic Radiology》：Ultrasonographic Phenotypes and Segmentation Model Comparison for Primary Breast Lesions and Axillary Lymph Nodes in Triple-negative Breast Cancer
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Jiao Li|Xiaoting Bian|Shuang Xia|Lipeng Sun中国辽宁省大连市116011，大连医科大学附属第一医院超声科（J.L., X.B., S.X. L.S.）研究依据与目的本研究旨在描述基于免疫组化分的FUSCC替代亚型在三阴性乳腺癌中的临床病理
Jiao Li|Xiaoting Bian|Shuang Xia|Lipeng Sun
中国辽宁省大连市116011，大连医科大学附属第一医院超声科（J.L., X.B., S.X. L.S.）
研究依据与目的
本研究旨在描述基于免疫组化分的FUSCC替代亚型在三阴性乳腺癌中的临床病理学及超声特征差异，并比较三种用于二维超声下乳腺原发灶及腋窝淋巴结自动分割的模型性能。
材料与方法
这是一项单中心回顾性研究，共纳入102例伴有乳腺病灶超声图像及手动标注掩码的三阴性乳腺癌患者；其中54例还拥有可评估的腋窝淋巴结图像及标注掩码。根据腔内雄激素受体、免疫调节型和基底样免疫抑制型对病例进行分类，乳腺病灶分别按72/15/15的比例分配到不同组，腋窝淋巴结则按38/8/8的比例分配。研究通过Dice系数、IoU值、精确度、召回率和特异性等指标比较UNet++、DeepLabV3+和nnU-Net三种模型的性能，同时采用Bootstrap置信区间和配对Wilcoxon符号秩检验方法。在92例病例中通过Bland-Altman分析评估超声结果与病理结果在尺寸上的一致性。
研究结果
在84例经分类的病例中，35例属于腔内雄激素受体型，16例为免疫调节型，33例为基底样免疫抑制型。腔内雄激素受体型患者年龄较大，且不同亚型的后方声学特征存在差异。三种模型对应的乳腺病灶Dice系数分别为0.7866、0.8698和0.8704，腋窝淋巴结的Dice系数则为0.6005、0.8007和0.8097。在两项任务中，DeepLabV3+的性能均显著优于UNet++，而DeepLabV3+与nnU-Net的性能则无显著差异。超声结果与病理结果在尺寸上的平均偏差为-1.28毫米。
结论
经分类的三阴性乳腺癌病例在临床病理学及超声特征上存在明显差异。在本项探索性研究中，DeepLabV3+和nnU-Net在分割性能上表现更优，有望成为用于生成目标区域的候选方法，但还需在更大规模的独立数据集中进一步验证。
章节节选
引言
乳腺癌目前是全球女性中最常见的恶性肿瘤之一。三阴性乳腺癌约占所有乳腺癌病例的15%至20%，其特点为具有高度异质性、侵袭性强、易早期复发，且远处转移风险较高。这类癌症在超声检查中并不总是呈现典型的侵袭性恶性肿瘤特征，部分病灶可能边界相对清晰，或后方声学特征不明显。
研究设计与患者群体
这项单中心回顾性研究纳入了2023年1月至2025年5月期间在一家三级医疗机构接受乳腺及腋窝超声检查的三阴性乳腺癌患者。其中乳腺病灶组共有102例，这些病例均拥有可评估的超声图像及专家手动标注的分割掩码；另有54例患者同时拥有可评估的腋窝淋巴结图像及标注掩码，被纳入腋窝淋巴结组。除了分割任务外，这些病例还提供了相关的临床资料。
研究队列特征
乳腺病灶组共有102例患者，腋窝淋巴结组有54例。乳腺病灶的训练集、验证集和测试集分别包含72例、15例和15例病例，相应的腋窝淋巴结组则分别为38例、8例和8例。各组的基线特征详见表1。所有患者的整体中位年龄为59.0岁，四分位数范围为50.0–67.0岁；94例患者中有74例（78.7%）处于绝经后状态；96例患者中有32例（33.3%）存在病理学意义上的腋窝淋巴结转移。
讨论
本研究在同一组三阴性乳腺癌超声病例中同时进行了特征描述与模型对比。在经分类的病例中，基于免疫组化分的FUSCC替代亚型在患者年龄及后方声学特征方面存在差异。虽然存在与雄激素受体相关的差异，但在常规二维超声检查中这些差异并不明显。在分割性能方面，DeepLabV3+和nnU-Net的表现均优于UNet++。
从临床角度来看，这些研究结果可能与现有认知相符。
结论
在这项单中心探索性研究中，经分类的三阴性乳腺癌病例在年龄及后方声学特征方面存在差异。在二维超声下对乳腺原发灶及腋窝淋巴结进行分割时，DeepLabV3+和nnU-Net的表现更为优异，有望成为该场景下标准化生成目标区域的候选方法。
需要注意的是，这些研究结果来自规模较小的固定分组研究队列，尤其是在腋窝淋巴结分割任务方面。若要推广这些结论，仍需在更大规模的独立数据集中进行进一步验证。
伦理声明
本研究是在获得机构伦理委员会批准的非干预性研究方案指导下开展的。由于这是一项使用已去标识化的现有临床及影像数据进行的单中心回顾性研究，因此伦理委员会免除了获取书面知情同意的要求。
作者贡献
J.L.负责研究的构思与完善、数据整理、实验推进、图表制作以及论文初稿的撰写。X.B.协助收集病例数据、进行文献综述并核实研究结果。S.X.负责协助收集病例数据、修改图表以及编辑论文内容。L.S.负责研究的设计与监督、指导临床相关工作的开展、解读研究结果，并对论文进行最终修订。所有作者都参与了论文的审核工作，并共同批准了最终版本。
CRediT作者贡献说明
Jiao Li：论文初稿撰写。Xiaoting Bian：数据整理。Shuang Xia：数据整理。Lipeng Sun：论文修订与编辑。
关于写作过程中生成式人工智能及AI辅助技术的声明
在撰写本文的过程中，作者们使用了ChatGPT来提升文本的可读性并协助优化表述。在使用该工具后，作者们对内容进行了必要的审核与修改，并对最终发表的文章内容负全责。
利益冲突声明
作者声明自己不存在任何可能影响本研究结果的已知财务利益关系或个人关联。
