开发和验证一个包含多参数核磁共振和血液学指标的诺姆图,以区分良性和恶性中枢前列腺结节:回顾性分析
Chunling Xu1, Yupeng Zhang2, Nailong Jia2
1Department of Imaging, Lianyungang First People's Hospital Lianyungang 570311, Jiangsu, China.
American journal of translational research
|August 8, 2024
概括
结合MRI和血液测试的新型诺莫格拉姆模型可以帮助区分前列腺癌与良性结节. 该工具使用明显扩散系数 (ADC),标准偏差 (StDev),中性粒细胞与淋巴细胞的比率 (NLR) 和前列腺特异抗原 (PSA) 来提高准确性.
科学领域:
- 泌尿器科 泌尿器科 泌尿器科 泌尿器科
- 放射学 放射学是一门学科.
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 前列腺癌 (PCa) 是男性的重大健康问题.
- 区分良性前列腺增生 (BPH) 和PCa对于有效的患者管理至关重要.
- 多参数MRI和血液学值为改善诊断准确性提供了潜力.
研究的目的:
- 开发和验证一个用于区分良性和恶性前列腺结节的诺莫格拉姆模型.
- 整合多参数MRI数据与血液学实验室值,以提高诊断能力.
- 通过使用外部验证集来评估开发模型的通用性.
主要方法:
- 对MRI确认的前列腺结节的310名患者的回顾性分析.
- 数据分为培训 (260个案例) 和外部验证 (50个案例) 集.
- 单变量和多变量逻辑回归以识别关键差异化指标,集成到一个名ogram.
主要成果:
- 确定了关键指标:明显扩散系数 (ADC),标准偏差 (StDev),中性粒细胞与淋巴细胞的比率 (NLR) 和前列腺特异性抗原 (PSA).
- 在训练组中,Nomogram在曲线下的面积 (AUC) 为0.844,在外部验证组中为0.818.
- 该模型通过决策曲线分析证明了良好的校准和临床效用.
结论:
- 开发的诺莫格拉姆模型,结合ADC,StDev,NLR和PSA,在区分PCa和BPH方面显示出希望.
- 这种综合方法为前列腺结节评估的临床决策提供了潜在的有价值的工具.
- 在不同人群中进一步验证可能会提高其临床适用性.
更多相关视频
05:49Use of Magnetic Resonance Imaging and Biopsy Data to Guide Sampling Procedures for Prostate Cancer Biobanking
Published on: October 10, 2019
6.5K
06:46Competing-Risk Nomogram for Predicting Cancer-Specific Survival in Multiple Primary Colorectal Cancer Patients after Surgery
Published on: September 27, 2024
239
