基于ADC图的纹理分析在低、高级别前列腺癌诊断中的价值

作者：范婵媛; 闵祥德; 方俊华; 方志华; 张配配; 冯朝燕; 游慧娟; 王良^*

来源：中华放射学杂志, 2019, (10): 859-863.

DOI：10.3760/cma.j.issn.1005?1201.2019.10.013

• 前列腺肿瘤
• 纹理分析
• 磁共振成像

目的 探讨前列腺ADC图纹理分析鉴别低、高级别前列腺癌(PCa)的价值。方法 回顾性分析2015年5月至2017年6月华中科技大学同济医学院附属同济医院根治术后病理证实为PCa,根治术前在我院行MRI检查的患者,进行常规T1WI、T2WI和DWI序列扫描。采用ITK-SNAP软件在ADC图上手动逐层勾画ROI。采用基于python的pyradiomics包提取105个纹理特征。采用组内相关系数(ICC)评估特征可重复性,独立样本t检验或Mann-WhitneyU检验筛选出在低、高级别PCa组间差异有统计学意义的纹理特征。采用Lasso回归模型及5折交叉验证法对特征进行进一步的筛选和建模,采用ROC曲线评估模型诊断效能。结果 纳入低级别PCa患者34例,高级别PCa患者56例。筛选出3个系数非零纹理特征,分别为第10百分位数、中位数及主轴长度。构建的模型鉴别低、高级PCa的ROC下面积为0.841,敏感度为69.6%,特异度为91.2%。优于单一纹理特征和传统的平均ADC值。结论 前列腺MR ADC图纹理分析可用于鉴别低、高级别PCa。

• 单位
  华中科技大学同济医学院附属同济医院