基于MRI的影像组学预测前列腺癌包膜外侵犯
目的 评估基于MRI的影像组学对前列腺癌(PCa)包膜外侵犯(ECE)的预测价值.方法 回顾性搜集254例经手术病理证实的PCa患者的MRI图像,按照7∶3的比例将患者随机分配至训练集和测试集.影像诊断医师根据图像进行MRI-ECE评分,同时提取每个病灶T2WI的影像组学特征,筛选影像组学标签,构建影像组学模型预测ECE,最后通过DeLong检验比较影像组学模型、MRI-ECE评分及临床指标预测PCa ECE的效能.结果 最终选取4个影像组学特征用于构建影像组学模型(ZScore-RFE-LR),训练集和测试集的AUC分别为0.897和0.886,且有良好的校准性能(P=0.448);训练集和测试集中,MRI-ECE评分的AUC分别为0.750和0.785;在测试集中,影像组学模型的AUC高于MRI-ECE的AUC,且两者差异具有统计学意义(P＜0.05),影像组学模型的特异度高(92.86％vs69.05％),但敏感度稍低(76.47％vs 82.35％);在训练集中,PSA浓度和PI-RADS v2.1评分的AUC分别为0.762和0.705;在测试集中,PSA浓度和PI-RADS v2.1评分的AUC分别为0.762和0.675,均低于影像组学模型的AUC,差异具有统计学意义(P＜0.05).结论 基于MRI的影像组学模型对PCa患者ECE具有较好的预测价值,可为临床术前分期提供辅助作用,有利于患者术前个体化精准诊疗.
前列腺癌、影像组学、包膜外侵犯、磁共振成像
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R737.25;R445.2;TP399
苏州市临床重点病种诊疗技术专项基金项目LCZX202001
2023-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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789-795
