评价第二版前列腺影像报告和数据系统对前列腺临床显著癌的检出效能

目的 探讨第二版前列腺影像报告和数据系统（PI-RADS v2）用于前列腺多参数MRI对前列腺临床显著癌的诊断效能。方法 回顾性收集本院前列腺MR检查数据库资料,筛选临床、影像及病理结果齐全的前列腺疾病初诊患者64例。由1名有经验的影像科医师阅片,根据PI-RADS v2对病灶进行评分。以病理结果为金标准,评价PI-RADS v2对前列腺癌及前列腺临床显著癌的诊断效能。结果 64例患者中,前列腺癌33例（其中临床显著癌29例,非临床显著癌4例）,非前列腺癌31例。PI-RADS v2对前列腺癌及前列腺临床显著癌检出的ROC曲线下面积分别为0.95、0.96。PI-RADS v2诊断前列腺临床显著癌的敏感度为96.55%,特异度为88.57%。结论 采用PI-RADS v2对前列腺临床显著癌诊断效能很高,推荐临床常规使用。     

联合第2版前列腺影像报告与数据系统评分与前列腺特异性抗原的Logistic回归预测模型诊断移行区前列腺癌

目的 建立第2版前列腺影像报告和数据系统（PI-RADS v2）评分联合前列腺特异性抗原（PSA）的Logistic回归预测模型,评价其对移行区前列腺癌（PCa）的诊断价值。方法 回顾性分析经病理证实的移行区前列腺腺癌（PCa组,n=33）和良性前列腺增生或前列腺炎（非PCa组,n=54）患者的术前MRI及PSA资料。采用PI-RADS v2对2组进行评分（由低至高评为1~5分）。分析2组的PI-RADS v2评分、总PSA（t-PSA）、游离PSA（f-PSA）与t-PSA比值（f-PSA/t-PSA）及PSA密度（PSAD）的差异,选择有统计学意义的指标为自变量,以病理结果是否为PCa为因变量,建立3项Logistic回归模型：PI-RADS v2+t-PSA（A）;PI-RADS v2+f-PSA/t-PSA（B）;PI-RADS v2+PSAD（C）。建立Logistic回归模型产生的Logit（P）和PI-RADS v2评分的ROC曲线,评估其诊断效能。结果 2组t-PSA、f-PSA/t-PSA、PSAD及PI-RADS v2评分差异均有统计学意义（P均＜0.01）。A、B、C Logistic回归预测模型分别为：Logit（P）=－8.682+1.507 PI-RADS v2+0.234 t-PSA（χ²=65.993,P＜0.01）;Logit（P）=－5.425+1.906 PI-RADS v2－13.921 f-PSA/t-PSA（χ²=65.993,P＜0.01）;Logit（P）=－7.534+1.045 PI-RADS v2+13.318 PSAD（χ²=74.036,P＜0.01）。以A、B、C模型产生的Logit（P）预测病理结果,其ROC曲线下面积分别为0.945、0.919、0.960,均高于单独使用PI-RADS v2评分（AUC为0.861）,差异有统计学意义（P均＜0.01）。其中C模型诊断效能最佳,其敏感度、特异度分别为87.88%、92.59%。单独使用PI-RADS v2评分的敏感度、特异度分别为87.88%、77.78%。结论 联合PI-RADS v2评分和PSA指标的Logistic回归预测模型对移行区PCa的诊断效能优于单独使用PI-RADS v2评分,为可疑移行区PCa患者行穿刺活检提供了可靠的依据。     

基于前列腺影像报告和数据系统第2版的机器学习模型诊断高级别前列腺癌

目的 建立基于前列腺影像报告和数据系统第2版（PI-RADS v2）的支持向量机（SVM）、决策树（DT）和Logistic回归3种机器学习模型,评价上述模型对高级别前列腺癌的诊断价值。方法 回顾性分析于我院接受前列腺多参数MR扫描并取得病理结果的194例患者的资料,其中高级别癌63例,非高级别癌131例。将评价因素（PI-RADS v2评分、年龄、游离前列腺特异抗原、前列腺特异性抗原比值、前列腺特异抗原密度）录入SVM、DT和Logistic回归3种机器学习模型进行诊断,通过ROC曲线评价PI-RADS v2评分和3种机器学习模型诊断高级别前列腺癌的价值。结果 PI-RADS v2、SVM、DT和Logistic回归模型诊断高级别前列腺癌的敏感度分别为72.73%、69.09%、87.27%和70.91%;特异度分别为87.29%、93.22%、93.22%和95.76%。DT模型诊断高级别前列腺癌ROC的AUC（AUC=0.90,P<0.01）最大,且与PI-RADS v2评分、SVM、Logistic回归比较差异均有统计学意义（P均<0.05）。结论 PI-RADS v2评分、SVM、DT和Logistic回归模型诊断高级别前列腺癌的价值均较好。     

正常成年人足底跖骨水平高频超声检查方法及声像图表现

目的 探讨前列腺特异性抗原密度（PSAD）对前列腺影像报告和数据系统第二版（PI-RADS v2）评分为3分患者临床决策中的应用价值。方法 收集接受前列腺穿刺且穿刺前MRI PI-RADS v2评分为3分的54例患者,根据穿刺病理结果分为前列腺癌（PCa）组（n=11）和良性组（n=43）。比较2组间总前列腺特异性抗原（TPSA）、游离前列腺特异性抗原（FPSA）、二者比值（F/T）及PSAD、前列腺体积、标识病灶体积的差异,并以ROC曲线分析PSAD诊断PI-RADS v2评分3分患者前列腺病灶良恶性的效能。结果 2组间PSAD差异有统计学意义（P=0.006）,TPSA、FPSA、F/T、前列腺体积及标识病灶体积差异均无统计学意义（P均<0.05）。PSAD的ROC曲线下面积为0.771（P<0.05）,以PSAD=0.25 ng/ml²为临界值,其诊断PI-RADS v2评分为3分患者前列腺病变良恶性的敏感度为72.73%（8/11）,特异度为74.42%（32/43）。结论 PSAD可有效评估PI-RADS v2评分3分患者的患癌风险,以PSAD=0.25 ng/ml²筛查PI-RADS v2评分为3分的高危患者,可减少无效穿刺,提高穿刺阳性率。     

超高b值扩散加权成像及体素内不相干运动成像用于前列腺癌诊断

目的 观察超高b值扩散加权成像（DWI）及体素内不相干运动（IVIM）成像鉴别诊断前列腺癌（PCa）与前列腺增生（BPH）及预测PCa病理分级的价值。方法 收集55例接受前列腺IVIM-DWI（b=0、50、100、150、200、400、600、800、1 000、1 500、2 000 s/mm²）并经病理确诊为PCa（PCa组）或BPH（BPH组）患者，根据病理分级结果将PCa组分为低分亚组与高分亚组，比较组间及亚组间ADC值、D值、D^*值及f值差异，对差异有意义的参数绘制鉴别诊断PCa与BPH及预测PCa病理分级的ROC曲线，评估其诊断效能；分析PCa组各参数与Gleason评分的相关性。结果 共纳入44例，PCa组24例，BPH组20例，组间ADC值、D值差异均有统计学意义（t=-14.24、-10.87，P均<0.01），而ADC值（0.99）及D值（0.98）鉴别诊断PCa与BPH的AUC差异无统计学意义（Z=1.18，P=0.24）。PCa组内低、高分亚组的ADC值及D值差异均有统计学意义（t=2.28、3.86，P均<0.05），ADC值（0.76）及D值（0.88）预测PCa病理分级的AUC差异亦均有统计学意义（Z=2.23，P=0.02）；PCa组ADC值（r=-0.44）及D值（r=-0.56）与Gleason评分均呈负相关（P均<0.05）。结论 超高b值DWI与IVIM成像对PCa有一定应用价值。ADC值与D值鉴别诊断PCa与BPH的效能相当，而D值预测PCa病理级别的效能高于ADC值。     

前列腺特异性抗原密度在前列腺影像报告和数据系统第二版评分为3分患者临床决策中的应用

目的 探讨动态对比增强MRI （DCE-MRI）鉴别低级别与高级别前列腺癌的价值。方法 回顾性分析经前列腺癌根治术后病理证实并于术前接受前列腺DCE-MRI的26例前列腺癌患者的资料,根据病理结果分为低级别组（n=10）和高级别组（n=16）,测量并比较2组间前列腺癌转运常数（K^trans）、速率常数（K_ep）及血管外细胞外间隙体积百分数（V_e）的差异,绘制ROC曲线,评价各参数值鉴别低级别与高级别前列腺癌的诊断效能,并分析各参数与Gleason评分的相关性。结果 低级别前列腺癌组K^trans、K_ep及V_e值分别为（0.22±0.07）/min、（1.24±0.57）/min和0.21±0.08,高级别组分别为（0.36±0.10）/min、（1.82±0.66）/min和0.21±0.10,2组间K^trans及K_ep值差异均有统计学意义（P均<0.05）,V_e值差异无统计学意义（P=0.994）。K^trans、K_ep值区分前列腺高级别癌和低级别癌的ROC曲线下面积分别为0.872和0.737。前列腺癌K^trans、K_ep、V_e值与Gleason评分均无相关（P均>0.05）。结论 DCE-MRI定量参数K^trans和K_ep有助于鉴别低级别与高级别前列腺癌。     

前列腺癌ADC值与Gleason评分及Ki-67、P53蛋白表达的相关性

目的 探讨DWI ADC值与前列腺癌Gleason评分及Ki-67、P53蛋白表达的相关性。方法 收集59例接受DWI检查并经病理证实的前列腺癌患者,病理组织均经Ki-67和P53免疫组织化学染色。根据镜下癌细胞及间质的分化程度进行Gleason评分,将其分别纳入高分化组（<7分,n=17）、中分化组（7~8分,n=23）或低分化组（>8分,n=19）。比较各组间ADC值的差异,分析病灶ADC值与Gleason评分及Ki-67、P53蛋白表达的相关性。结果 59例前列腺癌病灶的ADC值为（0.98±0.19）×10^-3 mm²/s,高分化、中分化和低分化组ADC值分别为（1.14±0.17）×10^-3 mm²/s、（1.05±0.17）×10^-3 mm²/s和（0.88±0.24）×10^-3 mm²/s,总体和两两比较差异均有统计学意义（P均<0.05）。前列腺癌ADC值与Gleason评分、Ki-67和P53蛋白表达均呈负相关（r_s=-0.611、-0.491、-0.511,P=0.019、0.016、0.021）。结论 前列腺癌ADC值分别与Gleason评分及Ki-67、P53蛋白表达呈负相关。通过ADC值可初步评价前列腺癌的恶性程度及细胞分化、增殖程度。     

急性前列腺炎合并前列腺癌的MR表现

目的 探讨急性前列腺炎合并前列腺癌的MR表现。方法 回顾性分析15例急性前列腺炎合并前列腺癌患者的MRI （n=15）、DWI （n=10）及DCE （n=5）资料。7例患者在接受抗感染治疗、临床症状消失后复查DWI。结果 抗感染治疗前,15例患者前列腺中央带或外周带显示为弥漫性低信号,中央带及外周带分界显示不清,包膜模糊;10例患者的DWI图像可见明显高信号,ADC图可见明显低信号;5例接受动态增强患者显示为典型的流出型曲线。7例接受抗感染治疗的患者除T2WI水肿表现消失,外周带弥漫性低信号区范围缩小外,DWI和ADC图的相应区域仍可见高信号和低信号。结论 MRI常见的局灶性或弥漫性低信号并不具有特征性,水肿的存在是急性炎症的特异表现;DWI影像学特点未因前列腺炎的治愈而发生变化,因此在前列腺癌的诊断上可能较动态增强更可靠。     

基于第2版前列腺影像报告和数据系统的多参数MRI诊断外周带前列腺癌

目的 探讨基于第2版前列腺影像报告和数据系统（PI-RADSv2）的多参数磁共振成像（mp-MRI）诊断外周带前列腺癌（PCa）的价值。方法 收集经病理证实的前列腺疾病患者95例,其中外周带PCa的患者35例和良性前列腺增生（BPH）和（或）慢性前列腺炎患者60例,均于穿刺前接受T2WI、DWI和动态对比增强MRI（DCE-MRI）检查。对所有患者的图像分别进行T2WI和DWI评分、DCE-MRI分类,再进行PI-RADSv2评分。以病理结果为金标准,分别计算T2WI、DWI、DCE-MRI和基于PI-RADSv2的mp-MRI诊断外周带PCa的敏感度、特异度和准确率,绘制ROC曲线,并计算曲线下面积（AUC）。结果 T2WI、DWI、DCE-MRI及基于PI-RADSv2的mp-MRI诊断外周带PCa的敏感度、特异度、准确率、AUC分别为82.86%（29/35）、80.00%（48/60）、81.05%（77/95）、0.849,77.14%（27/35）、88.33%（53/60）、84.21%（80/95）、0.866,80.00%（28/35）、76.67%（46/60）、77.89%（74/95）、0.783,88.57%（31/35）、78.33%（47/60）、82.11%（78/95）、0.881。结论 基于PI-RADSv2的mp-MRI通过优化序列组合,对外周带PCa的诊断具有重要指导意义。     

MR多参数成像定量参数值评估外周带前列腺癌侵袭性

目的 探讨以MR多参数成像定量参数值评估外周带前列腺癌侵袭性的临床价值。方法 收集行多参数MRI（mp-MRI）的外周带前列腺癌患者41例（共69份前列腺癌组织），对扫描图像进行后处理，得到多参数定量参数伪彩图，并分别测量肿瘤组织的定量参数值。依据病理ISUP分级将组织分为ISUP<3级组（27份）和ISUP ≥ 3级组（42份），对mp-MRI参数值进行组间比较，采用ROC曲线评估独立预测因子及其联合指标预测前列腺癌ISUP<3级与ISUP ≥ 3级的诊断效能。结果 ISUP<3级组ADC值大于ISUP ≥ 3级组（P<0.05），而K_trans值小于ISUP ≥ 3级组（P<0.05）。独立预测因子及联合指标对前列腺癌ISUP<3级与ISUP ≥ 3级的诊断效能：ADC截断值为0.55 mm²/s时，敏感度0.80，特异度0.71，准确率0.74，AUC为0.81；K_trans截断值为80.77×10^-3/min时，敏感度0.85，特异度0.49，准确率0.59，AUC 0.69；联合指标的截断值为0.290 1时，敏感度0.90，特异度0.65，准确率0.75，AUC 0.81。结论 mp-MRI中的ADC值及K_trans值可作为评估前列腺癌侵袭性的独立预测因子，二者联合诊断效能更佳。     

多参数MRI前列腺影像报告和数据系统评分与经直肠超声引导下穿刺病理的相关性分析

目的旨在探讨多参数MRI(multi-parametric MRI,Mp-MRI)前列腺影像报告和数据系统(prostate imaging reporting and data system version 2,PI-RADS V2)评分与经直肠超声引导下穿刺病理的相关性。材料与方法回顾性分析经病理证实的128例前列腺病变患者的MRI资料,其中前列腺癌75例,良性前列腺增生48例、前列腺炎5例,所有患者均行3.0 T MRI扫描,获取完整的T2WI、DWI及DCE图像;由2名前列腺诊断医师在不知患者临床资料及病理的情况下采用PIRADS V2评分标准进行评分,评分结果分别记录;所有患者均行经直肠超声引导下病理穿刺,并由泌尿专业病理诊断医师进行诊断,对前列腺癌则进行Gleason评分。采用Spearman相关分析PI-RADS V2评分与穿刺病理的相关系数,并采用ROC曲线分析PI-RADS V2评分诊断前列腺癌的敏感性、特异性和准确性。结果 PI-RADS V2评分与穿刺病理呈正相关,r=0.887。PI-RADS V2评分诊断前列腺癌的ROC曲线下面积0.975,其敏感性为93.33%,特异性为96.23%,准确性为94.51%,阳性预测值97.22%,阴性预测值91.07%。Gleason评分≥8分的前列腺癌的PI-RADS V2评分为5分。结论 PI-RADS V2评分与经直肠超声引导下穿刺病理的相关性高,PI-RADS V2评分对前列腺疾病的诊断准确性高。     

前列腺外周带癌的ADC值与其病理分级和临床分期的相关性

目的 研究磁共振扩散加权成像所得ADC值与前列腺癌病理分级和临床分期之间的关系.方法 使用1.5T MR扫描仪对40例经穿刺活检病理证实的前列腺癌患者行DWI扫描,b值采用0和800 s/mm2.以六分区法为基础,根据穿刺活检结果,将每一扫描层面内两侧外周带归为非癌区或癌区.获得外周带各分区的分区内最小ADC值.将每个病例的ADC值与穿刺活检所得的Gleason评分及临床分期情况进行比较、分析.结果 癌区平均ADC值为(1.01±0.27)×10-3 mm2 /s,ADC值与Gleason评分及临床分期之间均具有负相关性,中分化癌灶的ADC值明显高于低分化癌灶,限局性癌灶的ADC值明显高于进展期癌灶.以分区内最小ADC值1.03×10-3 mm2 /s为临界点,区分中分化与低分化癌灶的诊断敏感性71.43%,特异性63.79%,准确性65.57%.以分区内最小ADC值1.09×10-3 mm2 /s为临界点,区分限局性与进展性癌灶的诊断敏感性75.02%,特异性78.63%,准确性77.21%.结论 前列腺外周带癌的ADC值与病理分级及临床分期之间具有一定相关性,有预测癌灶恶性程度的潜力.     

基于多参数MRI及影像组学建立机器学习模型诊断临床显著性前列腺癌

目的 建立基于多参数MRI（mpMRI）和影像组学特征的机器学习模型,评价其诊断临床显著性前列腺癌（CSPC）的价值。方法 结合纹理分析、MR动态增强定量分析、前列腺影像报告与数据系统（PI-RADS）评分和部分临床资料建立Logistic回归（LR）、逐步回归（SR）、经典决策树（cDT）、条件推断树（CIT）、随机森林（RF）和支持向量机（SVM）模型,运用ROC曲线和决策曲线分析法（DCA）评价上述模型和变量的重要性。结果 验证组中RF模型诊断CSPC的AUC大于SVM、cDT、SR模型（P均<0.05）,RF模型与LR、CIT模型诊断CSPC的AUC差异无统计学意义（P均>0.05）,其余各模型间诊断CSPC的AUC差异无统计学意义（P均>0.05）。概率阈值为16%~91%时,RF模型的净获益最大,优于其他模型;概率阈值为23%~91%时,SVM模型的净获益仅次于RF模型而优于其他模型。前列腺特异性抗原密度（PSAD）和部分纹理分析参数的重要性较高。结论 RF模型诊断CSPC优于其他模型,SVM模型次之。PSAD和纹理分析相关参数诊断CSPC的重要性高于PI-RADS评分和动态增强MRI定量参数。     

Comparison of PI-RADS 2, ADC histogram-derived parameters,and their combination for the diagnosis of peripheral zone prostate cancer

Purpose

The purpose of this study was to compare the PI-RADS V2 scores, ADC histogram-derived parameters, and their combination for the diagnosis of clinically significant peripheral zone prostate cancer (PCa).

Materials and Methods

The IRB approved this retrospective study of 47 men who underwent 1.5 Tesla endorectal prostate magnetic resonance imaging (MRI). Informed consent was waived. Two readers identified and scored MRI lesions using PI-RADS V2. Their mean, median, 10th, 25th, 75th percentile ADC values, and normalized ratio were also calculated. Multilevel logistic regression and receiver-operating characteristic (ROC) curve analyses assessed their diagnostic performance. Clinically significant PCa was defined as tumor volume over 0.5 cc and Gleason grade of 4 or 5 on prostatectomy.

Results

The area under the ROC curve (A _z) of the overall and diffusion-weighted imaging (DWI) PI-RADS V2 scores were 0.69 and 0.84 (reader-1), and 0.68 and 0.73 (reader-2). The A _z of ADC parameters ranged from 0.68 to 0.75 for both readers. Compared to other predictors, DWI PI-RADS V2 yielded the highest A _z for identification of significant cancer; but, except for reader-1 75th percentile ADC, the differences were not statistically significant (P > 0.05). Adding ADC parameters to PI-RADS V2 scores did not improve their diagnostic ability.

Conclusion

DWI PI-RADS V2 score may a better predictor of clinically significant PCa than the overall PI-RADS V2 score, but its diagnostic performance was not significantly improved by the addition of objective ADC value measurements.

     

超声多模态影像诊断前列腺癌及指导经直肠超声引导下靶向穿刺

目的 观察超声多模态影像诊断前列腺癌(PC)及指导经直肠超声(TRUS)引导下靶向穿刺的价值。方法 收集128例前列腺病变患者，包括61例PC及67例良性病变；根据前列腺影像报告和数据系统(PI-RADS)将其分为A组(PI-RADS 3分，n=64)、B组(PI-RADS 4分，n=29)及C组(PI-RADS 5分，n=35),观察TRUS、经直肠实时弹性成像(TRTE)及经直肠超声造影(TR-CEUS)联合诊断PC的效能，分析其用于TRUS引导下靶向穿刺的价值。结果 以TRUS、TRTE及TR-CEUS中存在任意2项阳性结果为截断值，超声多模态影像诊断PC的准确率、敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值及曲线下面积分别为73.44%、77.05%、70.15%、70.15%、77.05%及0.766[95%CI(0.686,0.845)]。随病灶PI-RADS得分升高，超声多模态影像诊断PC的敏感度呈大致下降、而特异度呈上升趋势。结论 超声多模态影像有助于诊断PC及制定穿刺活检策略。     

Cognitive magnetic resonance imaging-ultrasound fusion transperineal targeted biopsy combined with randomized biopsy in detection of prostate cancer

BACKGROUNDProstate cancer (PCa) is one of the most common cancers among men. Various strategies for targeted biopsy based on multiparametric magnetic resonance imaging (mp-MRI) have emerged, which may improve the accuracy of detecting clinically significant PCa in recent years.AIMTo investigate the diagnostic efficiency of a template for cognitive MRI-ultrasound fusion transperineal targeted plus randomized biopsy in detecting PCa.METHODSData from patients with an increasing prostate-specific antigen (PSA) level but less than 20 ng/mL and at least one lesion suspicious for PCa on MRI from December 2015 to June 2018 were retrospectively analyzed. All patients underwent cognitive fusion transperineal template-guided targeted biopsy followed by randomized biopsy outside the targeted area. A total of 127 patients with complete data were included in the final analysis. A multivariable logistic regression analysis was conducted, and a two-sided P < 0.05 was considered statistically significant.RESULTSPCa was detected in 66 of 127 patients, and 56 cases presented clinically significant PCa. Cognitive fusion targeted biopsy alone detected 59/127 cases of PCa, specifically 52/59 cases with clinically significant PCa and 7/59 cases with clinically insignificant PCa. A randomized biopsy detected seven cases of PCa negative on targeted biopsy, and four cases had clinically significant PCa. PSA density (OR: 1.008, 95%CI: 1.003-1.012, P = 0.001; OR: 1.006, 95%CI: 1.002-1.010, P = 0.004) and Prostate Imaging-Reporting and Data System (PI-RADS) scores (both P < 0.001) were independently associated with the results of cognitive fusion targeted biopsy combined with randomized biopsy and targeted biopsy alone.CONCLUSIONThis single-centered study proposed a feasible template for cognitive MRI-ultrasound fusion transperineal targeted plus randomized biopsy. Patients with higher PSAD and PI-RADS scores were more likely to be diagnosed with PCa.