【摘 要】
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目的:建立联合临床和MR影像组学特征的列线图并讨论其在预测初发前列腺癌骨转移中的价值。材料和方法:连续收集2017年1月至2022年1月在兰州大学第一医院行前列腺MRI检查并有病理结果的前列腺癌患者共110例,根据锝-99m亚甲基二磷酸盐(99m Tc-MDP)全身骨显像结果分为骨转移阳性组（n=50）和骨转移阴性组（n=60）。在轴位T2WI和ADC图上提取影像组学特征,使用LASSO回归筛选影
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目的:建立联合临床和MR影像组学特征的列线图并讨论其在预测初发前列腺癌骨转移中的价值。材料和方法:连续收集2017年1月至2022年1月在兰州大学第一医院行前列腺MRI检查并有病理结果的前列腺癌患者共110例,根据锝-99m亚甲基二磷酸盐(99m Tc-MDP)全身骨显像结果分为骨转移阳性组（n=50）和骨转移阴性组（n=60）。在轴位T2WI和ADC图上提取影像组学特征,使用LASSO回归筛选影像组学特征,计算影像组学评分（rad-score）。使用单因素和多因素Logistic回归找寻前列腺癌骨转移的临床独立危险因素。使用多因素Logistic回归分别建立影像组学模型、临床模型和联合模型,绘制联合模型列线图。使用Bootstrap重抽样1000次的方法对模型进行内部验证和校准。联合模型的诊断效能使用ROC曲线下面积（AUC）进行评估,通过决策曲线分析（DCA）评价其临床应用价值。结果:筛选出11个特征用于计算影像组学评分,影像组学模型AUC为0.82（95%CI[0.74-0.90]）。单因素和多因素分析结果表明,总前列腺特异性抗原（t PSA）、碱性磷酸酶（ALP）和N分期是临床独立危险因素（P＜0.05）,由这三者构建的临床模型AUC为0.93（95%CI[0.88-0.98]）。影像组学特征和临床危险因素组成的联合模型（AUC=0.96 95%CI[0.94-0.98]）表现出良好的区分度。校正曲线显示列线图具有良好的预测能力。DCA曲线显示联合模型具有较高的临床应用价值。结论:联合临床和MR影像组学特征的列线图在预测初诊前列腺癌骨转移中具有一定的价值。
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