文章目录

资料与方法

一、研究对象

二、MR检查

三、图像分析

四、统计方法

结果

一、病理分级

二、纹理特征分析

讨论

文章摘要:目的探讨基于磁共振表观扩散系数（ADC）图像的影像组学模型对鉴别前列腺癌（PCa）和前列腺增生（BPH）的诊断价值。方法回顾性分析2018年12月至2019年5月在南通大学附属建湖医院,经手术病理证实且能确定病理分级的42例患者（PCa 21例、BPH 21例）的ADC图像。应用ITK-SNAP软件勾画兴趣区（ROI）,将ADC图像导入Analysis-Kinetics分析软件,进行影像特征提取。采用Lasso回归分析进行特征降维。通过Lasso降维筛选出的特征和相应加权系数乘积的线性组合来建立鉴别PCa和BPH的模型,绘制ROC曲线评价模型鉴别PCa和BPH的预测效能。结果共提取396个影像组学特征,通过特征筛选后最后筛选出5个影像组学特征。建模后影像组学特征对鉴别PCa和BPH具有较好的预测效能,预测模型在训练组中鉴别效能的曲线下面积、准确度、敏感度、特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为0.89、90%、80%、100%、100%和83%;在验证组中的曲线下面积、准确度、敏感度、特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为0.96、83%、83%、83%、83%和83%。结论基于磁共振ADC图像的影像组学模型对诊断前列腺癌和前列腺增生具有一定价值。

文章关键词:

论文分类号:R445.2;R737.25;R697.3