基于表观扩散系数图像影像组学模型对前列腺癌与前列腺增生的鉴别诊断价值

Apparent Diffusion Coefficient Map Based Radiomics Model in Differentiating Prostate Cancer and Benign Prostatic Hyperplasia

二维码有效期 120s

摘要目的研究表观扩散系数(ADC)图像的影像组学模型对前列腺癌(PCa)与前列腺增生(BPH)的鉴别诊断价值.资料与方法回顾性分析应用3.0T MR行前列腺轴位T1WI、T2WI、DWI(b=0、1000 s/mm2)成像患者,经病理证实PCa77例、BPH87例.从ADC图像中提取影像组学特征,并建立Logistic模型,应用受试者工作特征(ROC)曲线及曲线下面积(AUC)验证影像组学特征和Logistic模型对PCa和BHP的鉴别效能.结果最终获得7类(包括1692个)特征,经标准化和降维处理后得到11个冗余性最小、相关性最大的特征,其中5个特征能鉴别PCa和BHP(AUC0.824～0.926),wavelet-LLL-10Percentile特征的鉴别性能最佳(AUC=0.958).Logistic模型较影像组学特征鉴别效能更好(训练组AUC=0.979,验证组AUC=0.983).结论基于ADC图像的影像组学模型鉴别PCa和BPH,经过小波滤过的ADC 10％位数影像组学特征表现出很高的诊断效能,Logistic模型较影像组学特征表现出更高的诊断效能.