周辺領域前立腺がんの診断と攻撃性の決定におけるADCヒストグラム分析の使用

科学分野:

• 放射線科
• 腫瘍学
• 医学画像分析

背景:

• 前立腺がんの診断は 画像と生検によるものです
• 前立腺の良性病変と悪性病変の区別は,治療計画において極めて重要です.
• ADCマッピングによる多パラメトリックMRI (mpMRI) は重要なイメージング方式です.

研究 の 目的:

• 外部ゾーン (PZ) の前立腺がんの診断における表面拡散係数 (ADC) ヒストグラム解析の有効性を評価する.
• ADC ヒストグラムのパラメータががんの攻撃性を決定する能力を評価する.
• ADC ヒストグラムの特徴,グリーソンスコア,PI-RADSスコアとの相関性を調べる.

主な方法:

• 前立腺バイオプシーとmpMRIを受けた61人の患者の遡及分析.
• 患者を病理学的に有意ながん (n=35) と良性 (n=26) グループに分類する.
• 良性病変と悪性病変を区別するために,ADCヒストグラムのパラメータ (最大値,標準偏差,エントロピー,ヴォクセル数,体積) の統計分析.
• 受信機操作特性 (ROC) 曲線解析と診断および予測値のためのロジスティック回帰.

主要な成果:

• 良性群と悪性群のADC最大値,標準偏差,エントロピー,ヴォクセル数,および体積の有意な違い (p < 0. 05).
• ROC分析では,エントロピー (AUC=0. 75),ヴォクセル数 (AUC=0. 83) および体積 (AUC=0. 83) について,有意な診断性能を示した.
• 病変容量の増加は悪性腫瘍のリスク1. 75倍増加と関連していた (OR=1. 75, p=0. 04).

結論:

• ADC ヒストグラム分析は,前立腺の良性病変と悪性病変を区別するための貴重なツールです.
• ADC ヒストグラムのパラメータ,特に体積は,グリーソンスコアと前立腺がんの攻撃性を予測することができます.
• これらの発見は,ADCヒストグラムの分析を通常の前立腺がん診断に統合することを支持する.