基于双参数MRI影像组学模型在PSA灰区csPCa的应用研究

摘要：

目的 探讨基于双参数 MRI影像组学模型(bp-RA)对前列腺特异性抗原(PSA)灰区(4～10 ng/mL)患者中有临床意义前列腺癌(csPCa)的诊断价值.方法 回顾性收集 286 例PSA"灰区"且经病理证实的前列腺病变患者的影像资料,其中 csPCa 组119 例,非csPCa组 167 例.提取T2 WI、扩散加权成像(DWI)和表观扩散系数(ADC)图像感兴趣区的影像组学特征,经皮尔逊相关系数检验(PCC)和递归特征消除(RFE)方法筛选特征,然后使用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)算法并 10 折交叉验证进一步筛选特征并构建 bp-RA.收集低年资医师前列腺影像报告与数据系统评分(PI-RADS-r)和高年资医师评分(PI-RADS-e).使用受试者工作特征(ROC)曲线和决策曲线分析(DCA)评价影像组学模型及 PI-RADS评分的预测效能.结果 bp-RA、PI-RADS-e 和PI-RADS-r的曲线下面积(AUC)在训练组中分别为 0.903、0.817 和 0.768;在测试组中分别为 0.911、0.801 和 0.708.bp-RA 的AUC明显高于PI-RADS-e和 PI-RADS-r(训练组:P=0.011,P<0.001;测试组:P=0.02,P<0.001),且敏感度、特异度均较PI-RADS评分有提升,DCA净获益也高于PI-RADS评分.结论 基于 bp-RA 诊断 PSA 灰区患者中 csPCa 的效能优于不同年资医师的PI-RADS评分,可有效避免不必要的穿刺活检,显著优化临床决策.

关键词：前列腺癌、磁共振成像、影像组学、前列腺特异性抗原

所属期刊栏目：39

分类号：R737.25;R445.2;R445(肿瘤学)

资助基金：苏州市医疗卫生科技创新项目;苏州市临床重点病种诊疗技术专项项目

在线出版日期：2023-09-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1462-1466