基于MRI的多参数影像组学构建预测前列腺癌盆腔淋巴结转移风险预警模型

Constructing a Multi Parameter Imaging Omics Model Based on MRI for Predicting the Risk of Pelvic Lymph Node Metastasis in Prostate Cancer

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摘要目的:分析MRI的多参数影像组学用于前列腺癌(PCa)盆腔淋巴结转移预测价值.方法:选取2018年3月至2023年3月于我院就诊经病理证实的131例PCa患者,分为训练组和验证组,术前均行动态对比增强MRI(DCE-MRI)、前列腺磁共振成像(MRI)平扫及弥散加权成像(DWI)检查.训练组共91例患者,根据患者是否发生盆腔淋巴结转移,分为转移组(n=34)和非转移组(n=57).收集患者的临床及影像学参数,进行单因素及多因素Logistic回归分析,以确定独立预测因素.采用ROC曲线评价预测模型的效能.结果:单因素分析显示,PSA、PI-RADS评分、Gleason评分、ADC值、淋巴信号及DCE图像在两组间存在显著差异(P＜0.05).多因素分析确定ADC值、淋巴信号、DCE图像、PI-RADS评分及Gleason评分为独立预测因素(OR值分别为0.014、9.507、21.646、8.965、4.314,均P＜0.05).建立的预测模型在训练组中ROC曲线下面积为0.936(95％CI:0.890～0.982),灵敏度为97.1％,特异性为77.8％,准确度为87.5％;在验证组中曲线下面积为0.929(95％CI:0.867～0.990),灵敏度为88.2％,特异性为93.0％,准确度为90.6％.结论:ADC值、淋巴信号、DCE图像、PI-RADS评分及Gleason评分是预测PCa患者盆腔淋巴结转移的独立因素,基于此建立的风险预警模型具有良好的预测效能.