摘要目的 探讨表观扩散系数平均值(mean apparent diffusion coefficient,ADCmean)联合前列腺特异性抗原密度(prostate specific antigen density,PSAD)对前列腺影像报告和数据系统(prostate imaging reporting and data system,PI-RADS)≥3分临床显著性前列腺癌(clinical significant prostate cancer,csPCa)的预测价值.材料与方法 回顾性分析2022年2月至2024年8月期间我院行前列腺MRI检查PI-RADS评分≥3分且有病理组织学检查患者的临床资料和影像资料.选择最高PI-RADS评分且最大病灶的最大层面勾画感兴趣区(region of interest,ROI),测量病灶的ADCmean和表观扩散系数最小值(min apparent diffusion coefficient,ADCmin).单因素和多因素logistic回归分析筛选出预测csPCa的最佳临床和影像指标,采用受试者工作特征(receiver operating characteristics,ROC)曲线比较最佳临床和影像预测模型及两者联合模型的诊断效能,计算曲线下面积(area under the curve,AUC)、敏感度和特异度,并行DeLong检验.结果 本研究共纳入csPCa患者75例(48.39%),非csPCa患者80例(51.61%).csPCa组的年龄、总前列腺特异性抗原(total prostate specific antigen,tPSA)、游离前列腺特异性抗原(free prostate specific antigen,fPSA)、PSAD大于非csPCa组,csPCa组的前列腺体积(prostate volume,PV)、fPSA和tPSA比值(f/t)、ADCmin、ADCmean均小于非csPCa组,差异具有统计学意义(均P<0.05).逐步logistic回归筛选和ROC曲线分析,获得预测csPCa的最佳临床指标为PSAD和影像指标ADCmean,AUC分别为0.846、0.898,PSAD诊断阈值为0.307 ng/mL2,敏感度为66.67%,特异度为91.25%,ADCmean诊断阈值为773.5 mm2/s,敏感度为86.67%,特异度为85.00%,两者联合模型的AUC高达0.925.DeLong检验比较联合模型与单一模型的AUC差异有统计学意义(P<0.05),联合模型预测csPCa的敏感性和特异度分别为86.67%和88.75%.结论 ADCmean对PI-RADS≥3分csPCa的预测效能优于ADCmin,与PSAD的联合模型能进一步提高对PI-RADS≥3分csPCa的预测价值,对临床诊疗具有指导意义.