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基于MRI影像组学、临床指标及PI-RADS v2.1评分构建前列腺癌包膜外侵犯的预测模型

摘要目的 探讨基于磁共振成像(MRI)影像组学、临床指标及PI-RADS v2.1评分构建的融合模型预测前列腺癌包膜外侵犯(EPE)的可行性.方法 选择2022年1月至2024年9月余姚市人民医院收治的前列腺癌EPE患者107列.采用Logistic回归分析探究影响前列腺癌患者EPE发生的相关因素;通过LASSO回归分析提取MRI影像组学特征,构建影像组学模型;利用Logistic回归分析构建融合模型;受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线、临床决策曲线评价模型的预测效能;分析影像组学评分(Radscore)与临床特征及PI-RADS v2.1评分的相关性.结果 病灶横切面面积、病灶最大直径、前列腺体积、PI-RADS v2.1评分、Gleason评分升高,器官累及,癌细胞转移均是EPE的独立危险因素(均P<0.05).共筛选出6个影像组学特征构建影像组学模型;临床特征模型、影像组学特征模型及PI-RADS v2.1评分对患者EPE发生情况均有较好的区分力,但融合模型的预测效能最高;Radscore与临床特征、PI-RADS v2.1评分呈正相关(均P<0.05).结论 MRI影像组学、临床特征及PI-RADS v2.1评分构建融合模型能提高预测前列腺癌EPE的效能.

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DOI 10.3969/j.issn.1671-0800.2025.03.012
发布时间 2025-04-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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