基于多参数磁共振影像组学和列线图在前列腺癌风险预测及T3a、T3b分期中的应用研究

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研究一基于mp-MRI及临床指标的前列腺癌风险预测模型及其与PI-RADS的比较研究目的:利用多参数MRI(Multiparametric MRI,mp-MRI)及临床指标建立前列腺癌(Prostate cancer,PCa)风险预测模型,并与前列腺影像报告和数据系统(Prostate imaging reporting and data system,PI-RADS)评分比较。方法:回顾性分析2018年12月至2020年10月156例患者的mp-MRI资料及临床资料。收集内容包括病理、年龄、总前列腺特异性抗原(Total prostate-specific antigen,t PSA)、游离前列腺特异性抗原(Free prostate-specific antigen,f PSA)、前列腺体积(Prostate volume,PV)、前列腺特异性抗原密度(Prostate-specific antigen density,PSAD)、碱性磷酸酶(Alkaline phosphatase,ALP)、血清钙(Serum calcium,Ca)、血清磷(Serum phosphorus,P)、表观扩散系数(Apparent diffusion coefficient,ADC)和时间-强度曲线(Time-intensity curve,TIC)。所有病例均按照PI-RADS v2评分。采用R软件进行统计分析,随机将70%数据划分为训练组,剩余30%数据为测试组。运用Logistic回归进行单因素及多因素分析,P<0.05认为有统计学意义。使用筛选出的变量建立列线图模型,使用校准曲线检测模型校准度。用受试者工作特征曲线(Receiver operating characteristic,ROC)分别分析患者PI-RADS v2评分及列线图模型的诊断效能。最终按照临床决策曲线对比此模型与PI-RADS的临床净收益。结果:156例患者中前列腺癌86例,良性病变70例。良性病变的TIC曲线中,I型和II型曲线所占比例较高,而III型曲线在恶性病变中所占比例较高。训练组109例,测试组47例,两组之间没有统计学差异(P>0.05),排除了训练组和测试组之间的选择偏差。单因素及多因素的分析结果显示ADC、TIC及PSAD有统计学意义(P<0.05),将其纳入PCa风险预测模型中。校准曲线表明此模型校准度良好。模型的曲线下面积(Area under the curve,AUC)高于PI-RADS标准。临床决策曲线显示预测PCa列线图模型临床净收益高于PI-RADS评分,具有更高的临床价值。结论:多参数磁共振结合临床指标所建立的风险预测模型临床净收益优于PIRADS评分,可协助临床医生更好地提高PCa诊断效率。研究二基于mp-MRI影像组学在前列腺癌T3a及T3b期鉴别诊断中的价值目的:探讨基于mp-MRI的影像组学在鉴别诊断T3a、T3b期前列腺癌中的价值。方法:回顾性分析2017年1月-2021年12月因怀疑前列腺癌而行磁共振扫描的256名患者的MRI影像资料,256名患者经手术后组织病理学证实为前列腺癌,并获得病理分期。使用达尔文科研平台在T2加权成像(T2-weighted image,T2WI)及ADC横轴位图像上手动勾画感兴趣区(Regions of Interest,ROI),提取影像组学特征。按照3:1的比例分别将ADC图像、T2WI图像、ADC图像联合T2WI图像三种模式下的影像组学特征分为训练集和验证集,依次对三组训练集构建模型,使用相应验证集进行内部验证。通过ROC曲线对模型进行分析,并评价不同序列的诊断效能。结果:本研究筛选出T3期患者151例,其中T3a期患者110例,T3b期患者41例。训练集113例,其中T3a期82例,T3b期31例;验证集38例,其中T3a期28例,T3b期10例。通过达尔文科研平台共提取1878个影像组学特征,最终保留6个(ADC相关2个,T2WI相关4个)(P<0.05),单独T2WI或ADC图像下训练集AUC值为0.79(0.66-0.92)、0.71(0.55-0.87);验证集为0.59(0.3-0.89)、0.70(0.4-0.96);ADC图像联合T2WI图像下训练集AUC值为0.78(0.64-0.95),验证集为0.73(0.47-1)。结论:T2WI图像联合ADC图像影像组学对术前鉴别T3a、T3b期前列腺癌具有较好的诊断价值,可在一定程度上弥补MRI对小于1mm的病灶检查效果欠佳的缺陷,为癌灶是否侵犯精囊提供补充,协助临床术前获得更加详实的资料,为精准手术提供指导。
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