乳腺癌是危害全球女性健康的恶性肿瘤之一,目前临床应用上,新辅助化疗也逐渐成为治疗乳腺癌的标准模式。有研究表明,在新辅助化疗后病理性完全反应的患者其五年无病存活率可以达到了85%,而且病理的完全缓解表示有良好的预后。但是患者在术前行新辅助化疗后不一定能获得预期的疗效,因此,有必要找到一种可靠的非侵入式的评估和预测方法对乳腺癌患者进行及时、准确的疗效评价以及预测,以便医生优化调整治疗方案和手术时机,为患者个性化治疗打下基础。与此同时,动态磁共振成像技术凭借其对软组织的高分辨力与动力学特性已在各类乳腺影像检查中脱颖而出而被广泛使用。本论文的研究使用动态增强磁共振影像来进行新辅助化疗疗效的预测和评价。此外,乳腺癌的病理检查,包括分子亚型等可以有效地对乳腺癌患者的预后提供辅助信息。在这项研究的数据集中共有57位乳腺癌患者,所有人在术前接受MRI和病理检查,其中,基于实体瘤的疗效评价标准,达到病理完全缓解的患者有2位,病理部分缓解的患者为45位以及疾病稳定的患者10位。从动态磁共振影像中提取了包括统计、形态、纹理和动态增强特征共297维特征以及免疫组织学分子亚型的确定,并且通过特征选择提取了最优特征子集,建立预测新辅助化疗(Neoadjuvant Chemotherapy,NAC)疗效的模型。本硕士论文创新的将影像特征进行分组同时融合乳腺癌分子亚型,探索了其对NAC疗效预测的价值。主要研究内容包括:(1)影像预处理及判定分子亚型:回顾分析了术前行磁共振动态增强检查及免疫组化病理检查的57例乳腺癌患者。先对磁共振动态增强影像进行乳房分割和病灶分割,获取病灶区域和背景区域,然后根据免疫组化检查中ER、PR、HER2、Ki-67的表达情况将其分为四种分子亚型,统计四种分型的分布情况并进行卡方检验。(2)特征提取和疗效预测:在病灶区域内提取包括统计、形态、纹理、动态增强特征以及背景区域的背景实质强化特征在内的297维特征,探索影像特征以及融合分子亚型特征之后分别对乳腺癌新辅助化疗的疗效预测性能。利用受试者特性工作曲线下面积(AUC)以及交叉验证对模型进行评价。研究表明,融入分子亚型特征可以提高模型的分类性能。(3)新辅助化疗疗效评价研究:计算了化疗前后患者影像特征的差值和比值。探索化疗前后影像变化以及乳腺癌分子亚型用以评价新辅助化疗疗效的可行性。研究表明,利用差值特征和比值特征评价与病理的符合度分别为94.7%和93%。本文对乳腺磁共振动态增强影像特征和乳腺癌分子亚型对新辅助化疗疗效预测及评价做了客观定量的研究。结果表明影像特征、分子亚型与化疗疗效之间具有一定的相关性并且具有较高的分类预测能力,这也进一步证明了影像学诊断在乳癌临床治疗中的价值。