【摘 要】
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目的:探讨结合基于ADC图的纹理特征与机器学习方法的分析是否能预测Gleason评分（GS）≤6分的前列腺癌（GG1）和GS 3+4分的前列腺癌（GG2）分级组（GG）的升级。方法:纳入59名通过经直肠超声引导活检证实为GG1和GG2的前列腺癌患者。所有患者均在活检前通过同一台MRI检查仪进行检查。所有患者均通过根治性前列腺癌切除术确认最终病理。将患者分为训练组和验证组。每位患者均从ADC图提取出
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目的:探讨结合基于ADC图的纹理特征与机器学习方法的分析是否能预测Gleason评分（GS）≤6分的前列腺癌（GG1）和GS 3+4分的前列腺癌（GG2）分级组（GG）的升级。方法:纳入59名通过经直肠超声引导活检证实为GG1和GG2的前列腺癌患者。所有患者均在活检前通过同一台MRI检查仪进行检查。所有患者均通过根治性前列腺癌切除术确认最终病理。将患者分为训练组和验证组。每位患者均从ADC图提取出94个纹理特征。独立样本t检验或Mann-Whitney U检验用于筛选出GG升级组和GG未升级组间存在显著差异的纹理特征。根据根治性前列腺切除术的最终病理,比较了GG1和GG2的纹理特征。本研究通过Lasso回归分析进一步筛选纹理特征,并构建了4种机器学习模型。每种模型的预测效能均通过ROC曲线评估,并对ROC曲线下面积（AUC）进行了比较。结果:最终筛选出6个纹理特征用于构建机器学习模型,这些特征在GG升级组和GG未升级组间存在显著差异（P＜0.05）。所有机器学习模型均具有良好的预测效能。训练组最近邻方法（NNA）和支持向量机（SVM）的预测效能优于随机森林（RF）。NNA的AUC、敏感性、特异性分别为0.872（95%CI:0.750-0.994）,0.967,0.778;SVM的AUC、敏感性、特异性分别为0.861（95%CI:0.732-0.991）,1.000,0.722。验证组的AUC均为显著差异。结论:结合基于ADC的纹理特征和机器学习方法的分析,能无创预测前列腺癌的GG从活检到前列腺癌根治术后的升级,且具有令人满意的效能。
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