【摘 要】
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目的 研究基于MRI的影像组学模型对前列腺特异性抗原(PSA)“灰区”前列腺癌(PCa)的诊断价值,并与前列腺影像报告和数据系统2.1版(PI-RADS v2.1)评分进行比较.方法 回顾性分析
【机 构】
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陕西省人民医院 MRI室,陕西 西安 710068;空军军医大学西京医院放射科,陕西 西安 710032
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目的 研究基于MRI的影像组学模型对前列腺特异性抗原(PSA)“灰区”前列腺癌(PCa)的诊断价值,并与前列腺影像报告和数据系统2.1版(PI-RADS v2.1)评分进行比较.方法 回顾性分析经病理证实的45例PCa和55例前列腺增生的患者,PSA水平均介于4～10 ng/mL.由2名MRI医师对纳入病例的MRI图像进行PI-RADS v2.1评分.使用ITK-SNAP软件对病灶进行分割,采用A.K软件进行特征提取、降维和筛选,采用Logistic回归分析法对上述筛选好的特征参数构建模型[包括表观扩散系数(ADC)、T2 WI、ADC+T2 WI 3种模型].应用受试者工作特征(ROC)曲线评估影像组学3种模型以及PI-RADS v2.1的诊断效能,计算相应曲线下面积(AUC).结果 2名医师PI-RADS v2.1评分的AUC值分别为0.862和0.869,以3分为界值时,诊断“灰区”PCa的效能最好.在训练集和测试集中,基于ADC序列的组学模型诊断效能最高,AUC值分别为0.966和0.928.ADC+T2 WI模型AUC值分别为0.965和0.911.T2 WI模型的AUC值明显低于其他2个模型,AUC值分别为0.743和0.638.结论 基于ADC和ADC+T2 WI联合序列的MRI影像组学模型能无创地准确检出“灰区”PCa,其诊断效能优于传统的PI-RADS v2.1评分,为术前预测“灰区”PCa提供了一种新的方法 .
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