临床放射学杂志

作者：杨丽勤, 金鹏飞, 包婕, 胡春洪, 王希明

单位：215006 苏州大学附属第一医院放射科 苏州大学影像医学研究所杨丽勤、包 婕、胡春洪、王希明;310022 杭州,中国科学院大学附属肿瘤医院放射科 浙江省肿瘤医院 中国科学院基础医学与肿瘤研究所金鹏飞

关键词：前列腺癌,影像组学,包膜外侵犯,磁共振成像

基金：苏州市临床重点病种诊疗技术专项基金项目(编号:LCZX202001)

<b>目的</b> 评估基于MRI的影像组学对前列腺癌(PCa)包膜外侵犯(ECE)的预测价值。<b>方法</b> 回顾性搜集254例经手术病理证实的PCa患者的MRI图像,按照7∶3的比例将患者随机分配至训练集和测试集。影像诊断医师根据图像进行MRI-ECE评分,同时提取每个病灶T₂WI的影像组学特征,筛选影像组学标签,构建影像组学模型预测ECE,最后通过DeLong检验比较影像组学模型、MRI-ECE评分及临床指标预测PCa ECE的效能。<b>结果</b> 最终选取4个影像组学特征用于构建影像组学模型(ZScore-RFE-LR),训练集和测试集的AUC分别为0.897和0.886,且有良好的校准性能(P=0.448);训练集和测试集中,MRI-ECE评分的AUC分别为0.750和0.785;在测试集中,影像组学模型的AUC高于MRI-ECE的AUC,且两者差异具有统计学意义(P&lt;0.05),影像组学模型的特异度高(92.86 % vs 69.05 %),但敏感度稍低(76.47 % vs 82.35 %);在训练集中,PSA浓度和PI-RADS v2.1评分的AUC分别为0.762和0.705;在测试集中,PSA浓度和PI-RADS v2.1评分的AUC分别为0.762和0.675,均低于影像组学模型的AUC,差异具有统计学意义(P＜0.05)。<b>结论</b> 基于MRI的影像组学模型对PCa患者ECE具有较好的预测价值,可为临床术前分期提供辅助作用,有利于患者术前个体化精准诊疗。

来源：2023年第5期

《临床放射学》期刊编辑部

查看临床放射学杂志2023年第5期