在前列腺癌中使用扩散皮质成像和伸展指数模型进行基于MRI的反应性皮质等级的评估

科学领域:

• 癌症学
• 放射学
• 医学成像

背景情况:

• 在前列腺癌 (PCa) 的发展,进展和转移中,反应性侧膜是至关重要的.
• 在PCa患者中,更高的反应性层级 (RSG) 与更差的预后有关.
• 需要使用非侵入性方法来评估RSG以改善患者分层.

研究的目的:

• 使用手术前单指数模型,伸展指数模型 (SEM) 和扩散皮质成像 (DKI) 非侵入性评估RSG.
• 从这些模型中获得的参数中识别高RSG (> 50%反应性流层) 的独立预测因素.

主要方法:

• 预计将招募54名低RSG (≤50%的反应性侧膜瘤) 和26名高RSG患者.
• 测量明显扩散系数 (ADC),平均度 (MK),平均扩散率 (MD),分布式扩散系数 (DDC) 和异质性指数 (α).
• 进行了相关性和接收器操作特征 (ROC) 曲线分析,随后进行了二进制后勤回归以确定独立预测因素.

主要成果:

• ADC,DDC和MD与RSG有显著的负相关性 (p < 0. 001).
• MK与RSG有显著的正相关性 (r = 0. 658, p < 0. 001).
• 与其他参数相比,MK (AUC = 0. 816) 在区分低和高RSG方面表现优异,但在统计学上不显著.
• 二元逻辑回归确定了MK (OR = 10.185) 和MD (OR = 0.014) 作为高RSG的独立预测因素.

结论:

• 虽然所有评估的模型都表现良好,但DKI参数MD和MK被确定为高RSG的独立预测指标.
• 这些发现表明,DKI可以非侵入性地评估RSG,并有助于预测前列腺癌的预后.