摘要目的 探讨双参数MRI(bpMRI)联合临床特征预测前列腺癌包膜外侵犯(EPE)的价值.方法 回顾性分析 2022 年 1 月—2023 年 12 月本院收治的经手术治疗的前列腺癌患者 110 例的临床资料,术前均采用bpMRI进行检查,纳入MRI前列腺癌包膜外侵犯评估系统(MRI-EPE)、PI-RADS 3～5 类评分、总前列腺特异性抗原(tPSA)、病灶最大径、前列腺体积、年龄因素进行分析,分别构建临床特征、bpMRI特征、临床+bpMRI特征的Logistic模型预测EPE. 采用受试者工作特征曲线(ROC)和Delong检验验证各模型以及比较模型间的差异. 结果 110 例前列腺癌患者中,EPE阴性组 59 例、EPE阳性组 51例. 分析结果显示MRI-EPE(χ2=26.326,P<0.001)、PI-RADS 3～5 类评分(2=16.683,P<0.001)、tPSA(t=-3.269,P=0.002)、病灶最大径(t=-2.704,P=0.008)与EPE情况具有相关性,基于上述参数进一步建立临床特征(tPSA)、bpMRI特征(病灶最大径+MRI-EPE+PI-RADS)、临床+bpMRI特征(tPSA+病灶最大径+MRI-EPE+PI-RADS)模型. 临床+bpMRI特征模型的AUC为 0.841(95%CI:0.767～0.915),分别高于临床和bpMRI特征模型的0.672(95%CI:0.571～0.774)和0.782(95%CI:0.697～0.867),Delong检验显示临床+bpMRI特征模型的AUC分别与临床、bpMRI特征模型具有统计学差异(Z=3.056、1.982,P=0.002、0.047),临床、bpMRI特征模间不具有统计学差异(Z=1.449,P=0.147). 临床+bpMRI特征模型的准确性、特异性、敏感性、阳性预测值以及阴性预测值分别为 0.800、0.780、0.824、0.764、0.836. 结论 基于临床+bpMRI特征所构建的模型对预测EPE具有很高的参考价值.