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.
作者：赵士玉；谢双双；郭瑜；刘晓斌；沈文；孙建清
来源：中国医学影像学杂志 2020 年 28卷 5期
