磁共振纹理分析技术在前列腺癌Gleason分级中的应用价值

作者：赵瑾; 余华君; 庞佩佩; 张建军^*

来源：全科医学临床与教育, 2019, 17(12): 1090-1052.

DOI：10.13558/j.cnki.issn1672-3686.2019.012.010

• 前列腺癌
• 磁共振成像
• 纹理分析
• Gleason分级
• 侵袭性

目的探讨磁共振纹理分析方法在前列腺癌侵袭性评价中(Gleason分级)的价值。方法回顾性收集66例行前列腺癌根治术患者,根据术后病理Gleason评分(GS)分为五组:低危组:GS=6分;中低危组:GS=(3+4)分;中危组:GS=(4+3)分;中高危组:GS=8分;高危组:GS=9～10分。提取并分析磁共振T2加权图像上前列腺癌区的纹理特征,比较五组的熵值、能量、偏度及峰度等纹理值变化;分析各纹理值与Gleason分级的相关性,及其组合对前列腺癌GS的诊断价值。结果不同GS组前列腺癌区纹理值中熵值随着GS评分的增高逐渐增高,能量随着GS评分的增高呈降低趋势,差别均有统计学差异(F分别=10.83、2.80,P均<0.05),而不同分组间的偏度及峰度比较,差异均无统计学意义(F分别=1.00、0.84,P均>0.05)。不同GS组间与前列腺癌区熵值呈正相关,与能量呈负相关(r分别=0.27、-0.49,P均<0.05)。低危组与非低危组之间,联合使用熵和能量的AUC高于单独使用能量的AUC,差异有统计学意义(Z=3.50,P<0.05);低危+中低危组与其他三组之间、低危+中低危+中危组与其他两组之间,联合使用熵和能量的AUC均高于单独使用熵的AUC,差异均有统计学意义(Z分别=2.74、2.16,P均<0.05)。结论基于磁共振T2WI图像的纹理分析可以评估前列腺癌Gleason分级,联合使用熵及能量可以取得更好的诊断效能。