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Updated: Aug 19, 2026
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Use of MRI-ultrasound Fusion to Achieve Targeted Prostate Biopsy
Published on: April 9, 2019
21.5K
开发和验证一个预测前列腺癌的诺姆图,基于结合对比增强的直肠横向超声波和双参数核磁共振成像
Wanxian Nong1, Qun Huang1, Yong Gao1
1Department of Ultrasound, First Affiliated Hospital of Guangxi Medical University, Nanning, Guangxi, China.
Frontiers in oncology
|December 4, 2023
概括
结合对比增强的横直肠超声波 (CE-TRUS) 和双参数MRI (CEUS-BpMRI),为前列腺癌 (PCa) 提供了高诊断效率. 综合年龄,F/T比率和达到峰值的时间与CEUS-BpMRI得分的nomogram可以实现PCa的最佳预测准确性.
科学领域:
- 放射学 放射学是一门学科.
- 在瘤学瘤学.
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 前列腺癌 (PCa) 诊断依赖于成像,但准确性各不相同.
- 多参数MRI (Mp-MRI) 和对比度增强的直肠横外超声波 (CE-TRUS) 是关键的诊断工具.
- 结合成像方式可以提高诊断性能.
研究的目的:
- 评估PCa检测的CEUS-BpMRI综合评分的可行性和诊断性能.
- 为了比较CEUS-BpMRI得分与现有的评分系统,如PI-RADS v2.1和Bp-MRI得分.
- 使用临床和成像因素开发和验证PCa的预测性名谱.
主要方法:
- 183名疑似PCa的患者接受了Mp-MRI和CE-TRUS.
- 一个新的CEUS-BpMRI得分是基于组合成像结果开发出来的.
- 用曲线下的面积 (AUC) 来评估诊断性能,数据分为培训和验证队列.
主要成果:
- CEUS-BpMRI得分显示了高的诊断疗效 (AUC 0.857),与PI-RADS v2.1 (AUC 0.862) 相比,并且优于Bp-MRI得分 (AUC 0.831).
- 多变量分析确定了年龄,F/T比率,达到峰值的时间 (TTP) 和CEUS-BpMRI得分作为PCa的独立预测因素.
- 纳入这些因素的诺姆图表实现了极好的预测准确性 (AUC 0.909在训练中,0.914在验证中).
结论:
- CEUS-BpMRI评分是诊断PCa具有高疗效的有价值的工具.
- 结合临床因素 (年龄,F/T,TTP) 和CEUS-BpMRI得分的诺莫图谱为PCa提供了卓越的预测准确性.
- 这种综合方法提高了诊断精度,并有助于前列腺癌的临床决策.
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