仅仅超越放射学:在多中心基准研究中,提高前列腺癌分类与ADC比率
Dimitrios Samaras1,2, Georgios Agrotis3, Alexandros Vamvakas4
1Medical Physics Department, Faculty of Medicine, University of Thessaly, 41500 Larissa, Greece.
Diagnostics (Basel, Switzerland)
|October 16, 2025
概括
结合放射学和表面扩散系数 (ADC) 的比率,可以改善前列腺癌 (PCa) 的分类. 这种方法提高了成像生物标志物的稳定性和通用性,用于临床上显著的PCa检测.
科学领域:
- 放射学和医学成像学 医学成像学
- 人工智能在医学中的应用
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 放射学为前列腺癌 (PCa) 分类提供非侵入性定量成像功能.
- 准确检测临床显著的PCa (csPCa) 对于治疗决策至关重要.
- 现有的研究往往缺乏全面的基准测试和放射学模型的外部验证.
研究的目的:
- 系统地对csPCa检测的放射学建模管道进行基准测试.
- 评估将放射学与损伤与正常明显扩散系数 (ADC) 的比率相结合的附加值.
- 评估模型在多中心数据集中的通用性.
主要方法:
- 使用符合IBSI的管道从ADC地图中提取放射性特征.
- 测试了100多种模型配置,结合了特征选择,分类器和协调.
- 通过对多中心数据集进行交叉验证和对PROSTATEx数据集进行外部测试来评估模型.
- 定义的ADC比为平均损伤ADC除以逆侧正常组织ADC进行正常化.
主要成果:
- 在交叉验证中,最好的模型结合了放射学,ADC比率,LASSO和天真贝叶斯 (AUC-PR = 0.844).
- 外部验证的最佳模型使用了递归特征消除 (RFE) 和增强的GLM (AUC-PR = 0.722,F1 = 0.741).
- 经常选择过的ADC地图中的基于纹理的特征;ComBat协调改进了校准,但没有歧视.
结论:
- 将放射学与ADC比率相结合,显著提高了csPCa分类性能.
- 这种综合方法提高了模型的通用性,这对于多中心研究至关重要.
- 这些发现支持放射学和ADC比率作为PCa的强大,可解释的成像生物标志物的潜力.
