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目的 观察动态增强MRI (DCE-MRI)定量及半定量参数鉴别诊断前列腺中央腺体T2WI低信号病变的价值。方法 收集59例存在前列腺中央腺体T2WI低信号病变患者,其中前列腺癌患者32例(前列腺癌组),前列腺增生伴慢性炎症患者15例(增生伴慢性炎症组),高级别上皮内瘤变(HGPIN)患者12例(HGPIN组),测量并比较其DCE-MRI定量及半定量参数:容积转运常数(Ktrans)、速率常数(Kep)、血管外细胞外容积分数(Ve)、对比剂血浆容积(Vp)、达峰时间(TTP)、最大浓度(Concmax)、最大斜率(Slopemax)和时间-浓度曲线下面积(AUTC),绘制ROC曲线,分析各参数诊断前列腺癌的效能。结果 前列腺癌组、增生伴慢性炎症组与HGPIN组间Ktrans、Kep、Ve、Vp、TTP及Slopemax差异均有统计学意义(P均<0.05),其中前列腺癌组与HGPIN组间Ktrans、Kep、Ve、Slopemax及TTP差异均有统计学意义(P均<0.05),前列腺癌组与增生伴慢性炎症组间Vp及TTP差异有统计学意义(P均<0.05),HGPIN组与增生伴慢性炎症组间Ktrans、Kep、Vp及TTP差异均有统计学意义(P均<0.05)。ROC曲线显示TTP、Ktrans及Kep值诊断前列腺癌的曲线下面积(AUC)分别为0.743、0.735和0.721,两两比较差异均无统计学意义(P均>0.05),但均大于Ve值诊断前列腺癌的AUC (P均<0.05)。结论 DCE-MRI参数TTP、Ktrans和Kep可于前列腺中央腺体T2WI低信号病变中有效鉴别诊断前列腺癌。 相似文献
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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。 相似文献
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目的 探讨增强CT对甲状腺癌及其分期的诊断价值.方法 收集我院2015年1月至2019年8月经手术病理证实的93例甲状腺病变,良性58例共66个病灶,恶性35例共51个病灶,所有患者均行术前甲状腺增强CT并行甲状腺癌CT-TNM分期,采用2检验比较其与病理结果符合率的差异,以P<0.05为差异有统计学意义.结果 甲状腺... 相似文献
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探讨miR-21对类风湿关节炎(RA)滑膜成纤维细胞(FLS)增殖与凋亡的影响。方法 Realtime PCR方法检测正常和RA-FLS中miR-21表达差异。RA-FLS分成Control组、miR-NC组(转染mimics control)、miR-21组(转染miR-21 mimics)、miR-21+IGF-1组(转染miR-21 mimics,PI3K/Akt信号通路特异性激活剂IGF-1处理),CCK-8实验分析细胞增殖活性变化,流式细胞术分析细胞凋亡水平变化,Western blot方法分析细胞中C-Caspase-3、Bax、Bcl-2、PI3K、p-PI3K、Akt、p-Akt蛋白表达变化。结果 与正常-FLS比较,RA-FLS中miR-21表达水平降低(P<0.05)。与Control组、miR-NC组比较,miR-21组RA-FLS细胞中miR-21表达水平升高,细胞增殖活性降低,细胞凋亡率增加,细胞中C-Caspase-3、Bax蛋白表达增多,Bcl-2蛋白表达减少,p-PI3K/PI3K、p-Akt/Akt蛋白水平降低(P<0.05)。与miR-21组比较,miR-21+IGF-1组RA-FLS增殖活性升高,细胞凋亡率降低,细胞中p-PI3K/PI3K、p-Akt/Akt蛋白表达增多,C-Caspase-3、Bax蛋白表达减少,Bcl-2蛋白表达增多(P<0.05)。结论 上调miR-21可抑制RA-FLS增殖,诱导细胞凋亡,机制可能与降低PI3K/Akt信号激活水平有关。 相似文献
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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。 相似文献
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