临床放射学杂志

作者：杨晓芳, 张智星, 王军, 梁敏茜, 李卓君, 黄忠江, 陈文青, 李健丁, 姜增誉, 何生

单位：030000 太原,山西医科大学医学影像学院杨晓芳、张智星、王 军、梁敏茜、李卓君、姜增誉、何 生;030001 太原,山西医科大学第一医院影像科杨晓芳、张智星、王 军、梁敏茜、李卓君、陈文青、李健丁、姜增誉、何 生;030012 太原,山西省中医院黄忠江;030001太原,山西现代医学影像中心李健丁

关键词：前列腺癌,影像组学,前列腺特异性抗原,前列腺影像报告与数据系统

基金：本研究系山西省重点研发计划项目(编号:201803D31004);山西省重点研发计划项目(编号:201803D31106);国家自然科学基金项目(编号:81900274)

<b>目的</b> 构建基于MR的组学模型并联合临床特征实现术前对前列腺特异性抗原(PSA)为4~10 ng/ml且前列腺影像报告与数据系统(PI-RADS)评分≥3分前列腺癌(PCa)的诊断。<b>方法</b> 回顾性分析两家医院经病理证实的PSA水平在4~10 ng/ml且PI-RADS评分≥3分的PCa 82例,良性前列腺增生150例。使用ITK-SNAP分别在T₂WI、ADC及动态增强扫描(DCE)手动勾画感兴趣区(ROI),用python平台提取特征,FAE软件完成对数据预处理、特征选取以及组学模型构建。通过单因素及多因素Logistic回归分析临床特征确定独立预测因子来构建临床模型。通过曲线下面积(AUC)评价模型性能,选取最佳组学模型联合临床模型构建综合模型。并通过外部验证来验证模型的泛化能力。通过R软件绘制综合模型列线图,并采用校准曲线及决策曲线评估其拟合度以及临床应用价值。<b>结果</b> 综合模型、组学模型及临床模型的在训练集中AUC分别为0.933(95%CI:0.874~0.970)、0.915(0.852~0.957)、0.802(95%CI:0.722~0.867);在测试集中AUC分别为0.887(95%CI:0.792~0.982)、0.872(95%CI:0.759~0.966)、0.677(95%CI:0.521~0.833);在外部验证集中AUC分别为0.866(95%CI:0.740~0.946)、0.812(95%CI:0.676~0.908)、0.709(95%CI:0.564~0.829),其中综合模型的诊断效能均为最佳。列线图的校准曲线结果显示预测结果与病理结果有较好的一致性。决策曲线表现出综合模型具有良好的临床应用价值。<b>结论</b> 基于MR的组学模型联合临床模型构建的综合模型,可以用来术前无创预测PSA为“灰区”且PI-RADS评分3分及以上的PCa,从而减少不必要的穿刺活检。

来源：2023年第6期

《临床放射学》期刊编辑部

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