摘要目的 旨在评估动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast-enhancement magnetic resonance imaging,DCE-MRI)结合扩散加权成像(diffusion weighted imaging,DWI)在预测前列腺癌(prostate cancer,PCa)Ki-67表达和Gleason评分中的诊断效能.材料与方法 回顾性分析了2019年1月至2023年10月自贡市第四人民医院收治的66例PCa患者的临床及影像资料.结合T2WI、DWI序列和由DWI自动计算出的表观扩散系数(apparent diffusion coeffieient,ADC),在DCE-MRI图像上手动勾画肿瘤感兴趣区(region of interest,ROI),计算ROI药代动力学参数,包括容积转运常数(volume transfer contrast,Ktrans)、速率常数(rate contrast,Kep)、血管外细胞外容积分数(extravascular extracellular volume fraction,Ve),并测量ADC值.根据靶向穿刺病理诊断Gleason评分和Ki-67表达水平,分为Ki-67高表达组(Ki-67>10％)和低表达组(Ki-67≤10％),Gleason评分低级别(GG 1～2)和高级别(GG 3～5)组.组间差异比较使用两独立样本t检验或非参数检验,采用Spearman相关分析评价DCE-MRI参数和ADC值与Ki-67、Gleason评分的相关性,并建立logistic回归模型,通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估诊断效能.结果 ADC值与Ki-67表达、Gleason评分均呈负相关(P<0.001),Ktrans、Kep、Ve与Ki-67表达均呈正相关(P<0.001),Ktrans、Kep与Gleason评分均呈正相关(P<0.001).Ki-67高、低表达组Ktrans、Kep、Ve、ADC值比较差异均具有统计学意义(P<0.01),Gleason评分高、低级别组Ktrans、Kep、ADC值比较差异均具有统计学意义(P<0.01);Ki-67表达的ROC曲线分析显示,联合模型Ktrans+Kep+Ve+ADC诊断效能最好,曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.940;Gleason评分分级的ROC曲线分析显示,联合模型Ktrans+Kep+ADC诊断效能最好,AUC为0.861.结论 DCE-MRI的药代动力学参数和ADC值相结合,在预测PCa的Ki-67表达和Gleason评分中显示出高诊断效能.联合使用DCE-MRI定量参数与ADC值可提高PCa病理分级和生物侵袭性的预测准确性.