3.0T多参数磁共振成像第二版前列腺影像报告与数据系统诊断评分联合前列腺特异性抗原密度在前列腺癌诊断中的应用

作者：左孟哲; 赵文露; 魏超刚; 张彩元; 温茹; 顾悦凡; 李梦娟; 张跃跃; 武江芬; 李昕; 沈钧康^*

来源：中华医学杂志, 2017, 97(47): 3693-3698.

• 前列腺癌
• 多参数磁共振成像
• 前列腺影像报告与数据系统
• 前列腺特异性抗原密度

目的初步评价3.0T多参数磁共振成像(Mp-MRI)第二版前列腺影像报告和数据系统(PI-RADS v2)诊断评分联合临床常用指标对前列腺癌(PCa)的临床诊断价值。方法回顾分析2015年6月至2016年11月247例在苏州大学附属第二医院经穿刺活检病理证实并行高分辨率T2加权像(T2WI)、轴位弥散加权成像(DWI)和动态对比增强(DCE)-MRI的疑诊前列腺病变患者的临床和MRI影像资料。其中, PCa 110例, 非癌137例。对入组病例的Mp-MRI图像进行回顾性PI-RADS v2诊断评分, 并根据公式计算前列腺体积和前列腺特异性抗原(PSA)密度(PSAD);对入组病例各观察指标进行单因素和多因素分析, 得出PCa的独立预测指标;建立独立预测指标联合预测PCa的Logistic回归模型(联合预测模型);通过受试者工作特征曲线(ROC曲线)分析分别得出独立预测指标和联合预测模型对PCa诊断敏感度和特异度, 两两比较ROC曲线下面积(AUC), 评价诊断效能。结果入组病例的年龄、前列腺体积、PSA、PSAD和PI-RADS v2评分在癌组与非癌组间差异均有统计学意义(t=2.870, Z=-4.230、-7.787、-9.477、-10.826, 均P<0.05)。PI-RADS v2评分和PSAD是PCa的独立预测指标(OR=3.331、10.546, 均P<0.05)。PI-RADS v2评分与PSAD联合预测PCa的Logistic回归模型为:Logit(P)=-5.097+2.309×PSAD+1.214×PI-RADS v2评分。联合预测模型的AUC值(0.911)大于PI-RADS v2评分(0.886)和PSAD(0.851), 差异均有统计学意义(Z=2.416、2.716, 均P<0.05), PI-RADS v2评分与PSAD间AUC值差异无统计学意义(Z=1.191, P=0.234);PSAD、PI-RADS v2评分和联合预测模型分别取阈值0.15 μg·L-1·ml-1、4分和-0.82时对PCa的诊断敏感度分别为0.891、0.782和0.855, 特异度分别为0.449、0.912和0.847。结论 3.0T Mp-MRI PI-RADS v2诊断评分和PSAD联合应用对PCa的诊断效能优于单独应用, 同时达到了较高的诊断敏感度和特异度。

• 单位
  通用电气医疗集团; 苏州大学附属第二医院