多参数MRI联合PSA结合机器学习对前列腺中央区良恶性结节的诊断价值分析

目的 分析多参数核磁共振成像(MRI)联合前列腺特异性抗原(PSA)结合机器学习对前列腺中央区良恶性结节的诊断价值。方法回顾性分析2018年6月至2021年6月期间于医院进行前列腺多参数MRI检查的135例患者临床资料,包括前列腺癌患者62例和前列腺增生患者73例,应用MaZda软件提取T₂WI、表观扩散系数(ADC)图像纹理特征,分别构建PSA与T₂WI、ADC图像纹理特征的数据库,并分析基于T₂WI、ADC纹理特征以及PSA的逻辑回归(LR)、支持向量机(SVM)和K邻近(KNN)机器学习模型诊断前列腺中央区良恶性结节的效能。结果基于T₂WI纹理特征以及PSA的3种机器学习模型LR、SVM、KNN测试集AUC分别为0.782、0.777、0.772,基于ADC纹理特征以及PSA的3种机器学习模型LR、SVM、KNN测试集AUC分别为0.906、0.877、0.889,基于ADC纹理特征以及PSA的3种机器学习模型的AUC高于T₂WI,且LR模型具有最理想的诊断效能。结论 多...