乳腺癌系生物学行为呈高度异质性的女性最常见的恶性肿瘤，即使病理形态学相同的乳腺癌，由于分子水平的差异，其对临床治疗的反应和预后差别甚大。近年来个性化的精准治疗得到了快速发展[1]，乳腺癌新辅助化疗(neoadjuvantchemotherapy，NAC)是在局部治疗前的全身细胞毒药物治疗，其目的是：(1)降低肿瘤分期；(2)及时治疗潜在的转移性病灶；(3)观察肿瘤对化疗方案的敏感性，为后续治疗方案的选择提供依据[2]。但约有1/5乳腺癌患者对NAC不敏感，甚至少数在治疗期间出现疾病进展；同时，化疗药物还可导致部分患者骨髓抑制、肝肾功能损害、心力衰竭等不良事件发生[3]。因此，化疗前对乳腺癌患者进行有效评估并预测能否从NAC中获益显得尤为重要。影像组学以无创方式提供定量数据，表征治疗过程中肿瘤表型及微环境的变化发展，是NAC疗效及预后的重要预测手段[4]，近年来研究与应用渐成趋势并有望取得良好的临床效果。现将MRI影像组学在乳腺癌NAC疗效和预后中的应用研究进展综述如下。
1MRI影像组学概述
1.1影像组学概述与流程
影像组学是一种创新的图像定量分析方法，通过数据挖掘和机器学习，结合统计精化，提取隐藏在医学图像中肉眼无法识别的大量高维特征，获得的特征应用于临床决策支持系统，有助于疾病定性、肿瘤分期分型、疗效评估和预后预测等[5]。影像组学能将医学图像中感兴趣区的影像数据转化为具有高分辨率的特征空间数据，较传统的影像学更充分反映了医学图像底层最本质的特征。与基因组学和蛋白组学相比，影像组学无需进行侵入式操作便可提取肿瘤组织特征信息，同时能够深度挖掘肿瘤影像的异质特征，提供影像学生物标记物[6]。而影像基因组学旨在建立疾病影像学特征与基因表现型、基因突变和个体基因与特殊基因亚型表达的基因组相关特征及其联系，助力于肿瘤精准医疗的创新发展[7]。目前，影像组学图像获取主要方式有MRI、电子计算机断层扫描(
