目的:探讨人工智能多参数MRI (AI-mpMRI)在前列腺癌早期诊断中的应用价值. 方法:回顾性分析从2017年5月至2018年2月收治的经前列腺穿刺活检明确诊断后行根治性前列腺切除术的患者共64例,留取患者的多参数MRI(mpMRI)的T2加权像(T2WI)、弥散加权像(DWI)及动态对比增强(DCE)3个序列的MRI图像,以及与3个序列MRI图像相对应的病理切片,病理科医生对每一病理切片层面上的肿瘤区域和良性区域进行标记,在计算机上利用透明映射技术将病理切片虚拟的覆盖于同一层面的3个序列MRI轴位图像上,并分别提取固定大小良性及恶性的关注区(ROI),通过Matlab软件提取图像特性,筛选出P＜0.05的特征参数,从而进一步提取出前列腺癌诊断准确率较高的分析方法. 结果:通过Matlab软件提取了共31种图像特性,根据Logistic回归模型分析结果,筛选出准确率较高的3种分析方法,分别为线性判别法、逻辑回归分析、支持向量机.准确率分别为75.9％、75.4％、74.9％,曲线下面积(AUC)分别为0.83、0.82、0.82. 结论:AI-mpMRI取得较高的前列腺癌诊断阳性率,有助于提高早期前列腺癌的诊断效能,具有较高的临床应用价值.
作者：汤建儿；郑祥义；王潇；谢立平；王荣江；陈煜；高建国
来源：中华男科学杂志 2020 年 26卷 9期
