目的探讨基于前列腺影像报告和数据系统(prostate imaging reporting and data system,PI-RADS)V2.1版的动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)定量值对外周带前列腺癌(prostate cance...目的探讨基于前列腺影像报告和数据系统(prostate imaging reporting and data system,PI-RADS)V2.1版的动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)定量值对外周带前列腺癌(prostate cancer,PCa)和局灶性慢性前列腺炎(chronic prostatitis,CP)的鉴别价值。材料与方法回顾性分析2022年1月至2023年4月期间芜湖市第二人民医院收治的57例外周带PCa患者(研究组)和21例局灶性CP患者(对照组),所有患者接受T2WI、扩散加权成像(diffusion weighted imaging,DWI)、DCE-MRI检查,比较两组双参数(bi-parameter,bp)-MRI(T2WI+DWI)、多参数(multi-parameter,mp)-MRI(T2WI+DWI+DCE-MRI)扫描方案的PI-RADS V2.1评分、DCE-MRI扫描定量值,采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估各诊断方案对外周带PCa的诊断价值。结果研究组bp-MRI、mp-MRI扫描方案PI-RADS V2.1评分分别为(4.12±0.88)、(4.31±0.70)分,分别高于对照组的(2.42±1.14)、(2.52±1.22)分,P<0.05。研究组DCE-MRI定量值容积转运常数(volume transport constant,K^(trans))、速率常数(rate constant,K_(ep))均高于对照组(P<0.001),两组血管外细胞外间隙容积分数(extravascular extracellular volume fraction,V_(e))比较差异无统计学意义(P>0.05)。ROC分析显示,bp-MRI、mp-MRI、K^(trans)、K_(ep)诊断外周带PCa的ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)[95%置信区间(confidenceinterval,CI)]分别为0.780(0.672~0.866)、0.857(0.759~0.926)、0.734(0.622~0.828)、0.818(0.716~0.896),mp-MRI诊断效能较bp-MRI稍高(P<0.05),其余各项比较差异无统计学意义(P>0.05)。采用logit(p)法建立ROC拟合诊断模型,结果显示K_(ep)+K^(trans)、mp-MRI+K^(trans)、mp-MRI+K_(ep)对外周带PCa诊断效能差异均无统计学意义(P>0.05);K_(ep)+K^(trans)的诊断效能与bp-MRI、mp-MRI、K^(trans)、K_(ep)比较差异均无统计学意义(P>0.05);mp-MRI+K^(trans)的诊断效能分别高于bp-MRI、mp-MRI、K_(ep)、K^(trans)(P<0.05);mp-MRI+K_(ep)的诊断效能分别高于bp-MRI、K^(trans)(P<0.05)。结论基于PI-RADS V2.1 mp-MRI、bp-MRI与DCE-MRI定量值K^(trans)、K_(ep)对外周带PCa与局灶性CP的鉴别诊断效能相当,且两定量参数联合,或分别与mp-MRI联合能有效提高诊断效能,能够为临床不同适应症患者的诊断提供更多选择。展开更多
文摘目的探讨基于机器学习的影像组学模型对子宫内膜癌患者无病生存期(disease-free survival,DFS)的预测价值。材料与方法回顾性分析双中心212例接受过根治性手术并正规随访的子宫内膜癌患者资料。提取所有患者T2WI序列中原发灶及瘤周5 mm区域的影像组学特征。采用5种机器学习方法(梯度提升机、最小绝对收缩和选择算法、随机生存森林、支持向量机和极端梯度上升)构建影像组学模型并计算最佳影像组学评分(radiomics score,Radscore)。分析Radscore对现有临床预测指标的增量价值并构建联合模型。最后,采用生物信息学分析揭示影像组学模型的生物学机制。结果基于梯度提升机的影像组学模型预测效能最佳,其在训练集和验证集预测1年、3年、5年DFS的曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.977、0.986、0.995和0.745、0.764、0.802。多因素Cox回归分析显示临床分期、糖类抗原125(carbohydrate antigen 125,CA125)和Radscore为子宫内膜癌患者DFS的独立预测因素。联合模型在训练集和验证集预测1年、3年、5年DFS的AUC分别为0.926、0.894、0.864和0.828、0.839、0.873。同时,生信分析提示Radscore与子宫内膜癌患者免疫水平显著相关。结论基于机器学习的影像组学模型有助于子宫内膜癌DFS及免疫水平的预测。影像组学和临床指标的联合能进一步提高预测精度,为子宫内膜癌患者的预后预测和个体化治疗提供参考依据。
文摘目的探讨基于前列腺影像报告和数据系统(prostate imaging reporting and data system,PI-RADS)V2.1版的动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)定量值对外周带前列腺癌(prostate cancer,PCa)和局灶性慢性前列腺炎(chronic prostatitis,CP)的鉴别价值。材料与方法回顾性分析2022年1月至2023年4月期间芜湖市第二人民医院收治的57例外周带PCa患者(研究组)和21例局灶性CP患者(对照组),所有患者接受T2WI、扩散加权成像(diffusion weighted imaging,DWI)、DCE-MRI检查,比较两组双参数(bi-parameter,bp)-MRI(T2WI+DWI)、多参数(multi-parameter,mp)-MRI(T2WI+DWI+DCE-MRI)扫描方案的PI-RADS V2.1评分、DCE-MRI扫描定量值,采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估各诊断方案对外周带PCa的诊断价值。结果研究组bp-MRI、mp-MRI扫描方案PI-RADS V2.1评分分别为(4.12±0.88)、(4.31±0.70)分,分别高于对照组的(2.42±1.14)、(2.52±1.22)分,P<0.05。研究组DCE-MRI定量值容积转运常数(volume transport constant,K^(trans))、速率常数(rate constant,K_(ep))均高于对照组(P<0.001),两组血管外细胞外间隙容积分数(extravascular extracellular volume fraction,V_(e))比较差异无统计学意义(P>0.05)。ROC分析显示,bp-MRI、mp-MRI、K^(trans)、K_(ep)诊断外周带PCa的ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)[95%置信区间(confidenceinterval,CI)]分别为0.780(0.672~0.866)、0.857(0.759~0.926)、0.734(0.622~0.828)、0.818(0.716~0.896),mp-MRI诊断效能较bp-MRI稍高(P<0.05),其余各项比较差异无统计学意义(P>0.05)。采用logit(p)法建立ROC拟合诊断模型,结果显示K_(ep)+K^(trans)、mp-MRI+K^(trans)、mp-MRI+K_(ep)对外周带PCa诊断效能差异均无统计学意义(P>0.05);K_(ep)+K^(trans)的诊断效能与bp-MRI、mp-MRI、K^(trans)、K_(ep)比较差异均无统计学意义(P>0.05);mp-MRI+K^(trans)的诊断效能分别高于bp-MRI、mp-MRI、K_(ep)、K^(trans)(P<0.05);mp-MRI+K_(ep)的诊断效能分别高于bp-MRI、K^(trans)(P<0.05)。结论基于PI-RADS V2.1 mp-MRI、bp-MRI与DCE-MRI定量值K^(trans)、K_(ep)对外周带PCa与局灶性CP的鉴别诊断效能相当,且两定量参数联合,或分别与mp-MRI联合能有效提高诊断效能,能够为临床不同适应症患者的诊断提供更多选择。
