基于磁共振表观扩散系数图像的影像组学模型对鉴别前列腺癌和前列腺增生的价值

作者：袁为标; 陆大军^*; 李海峰; 许明明; 高辉

来源：中华腔镜泌尿外科杂志(电子版), 2022, 16(01): 14-18.

• 影像组学
• 纹理分析
• 前列腺癌
• 前列腺增生
• 表观扩散系数
• 预测
• 模型
• 算法

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。

• 单位
  南通大学