目的:建立预测多参数MRI(mpMRI)前列腺影像报告和数据系统(PI-RADS)评分≥3分且前列腺特异性抗原(PSA) 4～20 ng/ml患者确诊为有临床意义前列腺癌(CsPCa)的列线图，并验证其预测价值。方法:回顾性分析2020年1月至2023年8月于天津医科大学第二医院首次接受超声引导下经会阴前列腺穿刺活检的865例患者的临床病理资料，患者的mpMRI PI-RADS评分≥3分且PSA 4～20 ng/ml。将865例作为队列A，年龄68(64，73)岁；f/tPSA 14.36(10.63，19.74)；PSAD 0.17(0.11，0.25)ng/ml 2；前列腺体积(PV)≤50 ml 375例(43.35%)，>50 ml 490例(56.65%)；PSA波动率[(PSA 首次－PSA 穿刺前最后一次)/PSA 首次×100]<－50% 84例(9.71%)，－50%～－20% 206例(23.82%)，>－20% 575例(66.47%)；PI-RADS评分3分546例(63.12%)，4分230例(23.59%)，5分89例(10.29%)；mpMRI上可疑病灶位于外周带619例(71.56%)，移行带181例(20.92%)，其他42例(4.86%)，外周带＋移行带23例(2.66%)。将865例中病例资料包含前列腺健康指数(PHI)的437例作为队列B，PSAD 0.17(0.12，0.25)ng/ml 2；D-二聚体310.00(230.00，411.48)ng/ml；PHI 49.75(35.90，73.27)；PV≤50 ml 198例(45.31%)，>50 ml 239例(54.69%)；PSA波动率<－50% 40例(9.15%)，－50%～－20% 107例(24.49%)，>－20% 290例(66.39%)；PI-RADS评分3分289例(66.13%)，4分103例(23.57%)，5分45例(10.30%)。将队列A、B患者分别使用R语言以"123"为随机数种子按7∶3比例随机分配到训练集和验证集，2组的训练集与验证集临床资料比较差异均无统计学意义( P>0.05)。基于队列A、B采用单因素和多因素后退法logistic回归筛选确诊CsPCa的独立危险因素，使用R软件分别构建列线图模型A、B。采用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线和临床决策曲线分析(DCA)评估两个列线图模型的诊断性能。在验证集中对列线图模型进行外部验证。分析列线图模型A、B，以及不同阈值PSAD、PHI确诊CsPCa的敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值、准确率、漏诊率。 结果:队列A训练集608例，验证集257例。多因素回归分析结果显示年龄( OR＝1.06， P＝0.001)、f/tPSA( OR＝0.96， P＝0.008)、PV>50 ml( OR＝0.36， P<0.01)、PSAD( OR＝145.19， P<0.01)、PSA波动率(-50%～－20%： OR＝1.97， P＝0.234；>－20%： OR＝6.81， P<0.01)、PI-RADS评分(4分： OR＝10.65， P<0.01；5分： OR＝21.20， P<0.01)、mp-MRI上可疑病灶定位(移行带： OR＝0.57， P＝0.074；其他： OR＝0.26， P＝0.022)为确诊CsPCa的危险因素。基于上述危险因素构建列线图模型A，其在训练集的ROC曲线下面积(AUC)为0.905(95% CI 0.881～0.928)，验证集的AUC为0.893(95% CI 0.854～0.931)。队列B训练集308例，验证集129例，多因素分析结果显示年龄( OR＝1.05， P＝0.053)、PV >50 ml( OR＝0.18， P<0.01)、PSAD( OR＝54.14， P＝0.021)、PSA波动率(－50%～－20%： OR＝4.78, P＝0.100；>－20%： OR＝20.37， P＝0.001)、PHI( OR＝1.02， P＝0.002)、D-二聚体( OR＝1.00， P＝0.031)、PI-RADS评分(4分： OR＝11.35， P<0.01；5分： OR＝57.61， P<0.01)为确诊CsPCa的危险因素。基于上述危险因素构建列线图模型B，训练集的ROC曲线AUC为0.933(95% CI 0.906～0.959)，验证集AUC为0.908(95% CI 0.859～0.958)。校准曲线显示2个列线图模型的校准度良好。DCA曲线显示，2个列线图模型在训练集和验证集均有较好的临床净获益。模型A的约登指数最大为0.657时，截断值为34%，特异性为81.50%，阴性预测值为89.64%，诊断CsPCa的准确率为82.51%；模型B约登指数最大为0.709时，截断值为41%，特异性为86.90%，阴性预测值为90.13%，诊断CsPCa的准确率为85.82%。 结论:本研究基于mpMRI及相关临床指标构建的2种列线图模型均对PI-RADS≥3分且PSA 4～20 ng/ml的患者前列腺穿刺活检诊断CsPCa有较好的预测价值。

目的:比较第2版和第2.1版前列腺影像报告与数据系统（PI-RADS V2、V2.1）对临床显著性前列腺癌（csPCa）的诊断效能。方法:回顾性分析2015年5月至2019年8月苏州大学附属第二医院行前列腺多参数MRI检查的837例患者的影像、病理及临床资料。根据前列腺穿刺病理结果，格林森评分（GS）≥3+4的前列腺癌为csPCa。以简单随机抽样法抽取其中25%（209例）患者，由两名影像科医师对主病灶分别行PI-RADS V2、V2.1诊断评分，采用加权Kappa检验评估两名医师评分结果间的一致性。剩余病例由其中1名医师运用两种评分方式分别评分。采用ROC曲线在总病灶、外周带病灶、移行带病灶中评估两种评分方式对csPCa的诊断效能，通过 Z检验比较曲线下面积（AUC）的差异。 结果:csPCa患者251例，其中外周带163例，移行带88例。两名医师运用PI-RADS V2和V2.1对随机抽取的总病变、移形带病变、外周带病变的评分结果间的加权Kappa值分别为0.757、0.653、0.748和0.794、0.707、0.759。PI-RADS V2.1在总病变、移行带病变、外周带病变中诊断csPCa的AUC分别为0.922、0.932、0.854，PI-RADS V2分别为0.902、0.905、0.817，差异均有统计学意义（ Z=4.104， P<0.001； Z=2.538， P=0.011； Z=3.350， P<0.001）。 结论:PI-RADS V2.1较V2对前列腺病变评分一致性加权Kappa值稍高，且对csPCa的诊断效能高于PI-RADS V2。

目的 探讨MRI直肠磁敏感伪影对于前列腺癌主观评价和深度学习计算机辅助诊断(deep learning-based computer aided diagnosis,DL-CAD)的影响.材料与方法 回顾性分析685例行双参数MRI检查患者的影像资料,所有病例均通过穿刺活检或手术切片获得病理结果,由三组不同年资放射科阅片医师(阅片者1～6)分别依据前列腺成像报告和数据系统(prostate imaging report and data system,PI-RADS)v2.1版对前列腺MRI上的可疑病灶进行独立评审.另外两位阅片医师(阅片者甲、乙)对MRI上是否存在直肠伪影以及伪影程度进行评分.构建基于前列腺MRI的DL-CAD诊断模型评估直肠伪影对于深度学习诊断模型的影响.采用加权Kappa系数进行直肠伪影评估的一致性检验.采用χ2检验比较不同年资阅片医师PI-RADS评分、直肠伪影评分差异.采用多读者多病例受试者工作特征曲线(multi-reader multi-case receiver operating characteristic curve,MRMC-ROC)比较不同阅片者的诊断差异.采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under the curve,AUC)评估DL-CAD的诊断效能.采用DeLong检验比较AUC值差异.P<0.05为差异具有统计学意义.结果 本研究共纳入685例患者,其中前列腺癌组共199例,良性病变组共486例.在主观评价方面,低年资阅片者1的AUC无伪影为0.772,AUC有伪影为0.644,差异具有统计学意义(P=0.023).低年资阅片者2的AUC无伪影为0.809,AUC有伪影为0.682,差异具有统计学意义(P=0.007).而中高年资阅片者诊断效能差异均无统计学意义(P>0.05).在不同程度的直肠伪影评估方面,所有医师的诊断效能AUC差异均无统计学意义(0.071≤P<0.973).基于主观评分标准,两位医师对直肠伪影评分一致性为0.851.在直肠伪影亚组分析方面,外周带无伪影区域AUC高于有伪影区域(阅片者1:0.754 vs.0.532;阅片者2:0.771 vs.0.580),且差异存在统计学意义(P<0.05),剩余亚组比较差异均无统计学意义(P>0.05).在深度学习方面,DL-CAD的AUC无伪影为0.794,AUC有伪影为0.538,差异具有统计学意义(P<0.05).DL-CAD的AUC轻度伪影为0.546,AUC中度伪影为0.590,AUC重度伪影为0.481,轻、中、重度伪影对DL-CAD诊断效能差异均无统计学意义(P>0.05).结论 直肠磁敏感伪影对于主观视觉评价及DL-CAD评估均有显著性负面影响,对于主观视觉评价和DL-CAD评估影响方式存在差异.

目的 基于前列腺影像报告和数据系统2.1版(Prostate Imaging Report and Data System version 2.1,PI-RADS v2.1)的双参数磁共振成像(biparametric MRI,bp-MRI)和前列腺特异性抗原(prostate specific antigen,PSA)等临床指标,构建鉴别诊断PSA(4-20 ng/mL)前列腺癌(prostate cancer,PCa)的列线图模型.材料与方法 回顾性分析宁夏医科大学总医院2017年10月至2022年2月206例行bp-MRI检查并有病理学结果的患者资料.根据病理结果分为PCa组(n=66)和前列腺增生和(或)炎症组(n=140),经单、多因素logistic回归分析筛选PSA(4-20 ng/mL)PCa患者的独立危险因素,随后使用R软件构建列线图模型,并用决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)其临床净效益.以受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under the curve,AUC)、敏感度和特异度评价诊断效能,并通过DeLong检验比较AUC值间的差异.结果 年龄、总前列腺特异性抗原(total prostate specific antigen,tPSA)、前列腺体积(prostate volume,PV)、PI-RADS v2.1是预测PSA(4-20 ng/mL)PCa的独立危险因素.基于上述4个独立指标构建的列线图模型诊断效能最好(AUC=0.945),明显高于PI-RADS v2.1(AUC=0.816)、PV(AUC=0.772)、tPSA(AUC=0.737)、年龄(AUC=0.680).结论 基于bp-MRI的PI-RADS v2.1评分联合临床相关指标建立的列线图模型,预测PSA(4-20 ng/mL)PCa的诊断效能明显优于单一指标,可作为一种无创精准化预测工具,将更全面、准确地预测罹患PCa的风险概率,为临床提供有效的诊疗指导.

随着人口老龄化和医疗技术的进步,近年来前列腺癌发病率呈上升趋势,已成为老年男性泌尿生殖系统最常见的恶性肿瘤之一[1].前列腺多参数磁共振成像(multi-parametric magnetic resonance imaging,mp-MRI)是对前列腺癌诊断、分期及动态监测的重要检查手段[2-3].欧洲泌尿生殖放射学会联合美国放射学会于2014 年创建了第 2 版前列腺影像报告和数据系统(prostate imaging reporting and data system version 2.0,PI-RADS v2.0)[4],该指南通过对前列腺病变在mp-MRI的表现进行标准化 5 分制评分来综合判断存在临床有意义前列腺癌(clinically significant prostate cancer,csPCa)的可能性,旨在建立统一的前列腺mp-MRI技术参数,规范前列腺MRI影像报告书写,提高 csPCa诊断准确性.

目的:探讨前列腺影像报告和数据系统 2.1 版(PI-RADS v2.1)联合ADC值对前列腺特异性抗原(PSA)灰区前列腺癌的诊断价值.方法:回顾性收集 105 例PSA值在 4～10 μg/L前列腺病变患者的临床及影像资料.所有患者均行 3.0 T MRI检查,并于 8 周内经穿刺或手术得到病理结果,根据病理结果分为前列腺癌组(33 例)与非前列腺癌组(72 例).分析PI-RADS v2.1 联合ADC值对PSA灰区前列腺癌的诊断价值.结果:PI-RADS v2.1 联合ADC值诊断PSA灰区前列腺显著癌的AUC为 0.900,高于单独使用PI-RADS v2.1 的AUC(0.824),差异有统计学意义(P＜0.05).结论:PI-RADS v2.1 联合ADC值可提高对PSA灰区前列腺癌的临床诊断效能.

目的 探讨多参数MRI(multiparametric MRI,mpMRI)前列腺影像报告和数据系统2.1版(prostate imaging reporting and data system version 2.1,PI-RADS v2.1)评分在前列腺癌临床诊断中的应用价值.方法 收集2015年03月至2020年03月期间328例的影像及临床病理资料,入组74例前列腺癌患者,术前均行前列腺MR多参数扫描,采用局麻下经直肠超声引导下的12针系统穿刺+2针靶向穿刺,记录患者年龄、穿刺病理结果、Gleason评分、病灶大小以及前列腺特异性抗原PSA水平.根据病理Gleason评分结果分为两组(非显著性癌≤ 6分,显著性癌7分),并进行比较和分析,计量资料呈正态分布,比较两组间采用独立样本t检验或Mann-Whitney U检验,组间比较采用x2检验或Fisher精确概率法,以P≤0.05为差异有统计学意义.采用一致性Kappa检验分析两名诊断医师间的一致性.结果 共入组患者74例,包括74例年龄在49～85岁之间的患者(64.85±6.56岁),显著性癌组63例(85.14％),无显著性癌组11例(14.86％),两组间无临床意义PCa的检出率无显著差异(8.11％对 16.22％,p=0.16).相比之下,PI-RADS v2.1评分4、5对具有临床意义的癌症的检出率显著高于PIRADS v2.1 评分为 1-3的患者(68.92％对 1.35％,P＜0.0001).肿瘤体积≥0.5ml的临床相关肿瘤组中,肿瘤体积与Gleason评分(n=36,P=0.019)之间有统计学意义的相关性.前列腺移行带病灶PI-RADS v2.1评分观察者间一致性Kappa系数分别为0.51,0.29,前列腺外周带病灶PI-RADS v2.1评分观察者间一致性Kappa系数分别为0.59,0.56,前列腺移行带病灶PI-RADS v2.1评分观察者间一致性Kappa系数分别为0.43.0.45.结论 PI-RADS v2.1版是比较好的质量控制方案减少前列腺影像分析过程中出现的混淆,对mpMRI的评分是适当的,且重复性好,并且随着2019 ISUP病理更新,在诊断有临床意义的前列腺癌上更加贴近临床.在外周带及PI-RADS v2.1＞3分和Gleason 评分＞7分(4-6分)上PI-RADSv 2.1评分一致性较好,PI-RADS v2.1版可以用来诊断有临床意义前列腺癌.当评分≥4时则意味着很有可能患有临床意义的前列腺癌,有助于对肿瘤诊断及预后的监测.

目的 探讨基于前列腺影像报告和数据系统2.1版(PI-RADS v2.1)的多参数磁共振成像(mpMRI)联合前列腺特异性抗原密度(PSAD)建立前列腺穿刺活检预测模型,评估其检出前列腺癌(PCa)的诊断效能.方法 回顾性分析170例经超声引导下前列腺穿刺活检或前列腺根治术后病理证实的患者相关临床影像及病理资料.对年龄、前列腺体积(PV)、前列腺特异性抗原(PSA)、游离前列腺特异性抗原(fPSA)、fPSA与PSA比值(fPSA/PSA)、PSAD及mpMRI评分进行单因素及多因素分析,确定临床显著性前列腺癌(csPCa)独立预测因子,并建立前列腺穿刺活检预测模型.绘制受试者工作特征(ROC)曲线评估各独立预测因子及预测模型对csPCa的诊断效能,通过约登指数计算预测模型的最佳诊断阈值.结果 单因素分析显示年龄、PV、PSA、fPSA、fPSA/PSA、PSAD、PI-RADS v2.1评分在csPCa组和非csPCa组间均有统计学差异(P＜0.05).多因素分析显示PSAD和PI-RADS v2.1评分为csPCa的独立预测因子.利用上述2项指标建立预测模型P,计算公式为P=PSAD+0.14×3分(1,是;0,否)+0.50×4分(1,是;0,否)+0.86×5分(1,是;0,否).PSAD、PI-RADS v2.1评分、预测模型诊断csPCa的曲线下面积(AUC)分别为0.86、0.92、0.94,差异有统计学意义(P＜0.01),预测模型诊断csPCa的临界值0.67,敏感性0.90,特异性0.93.结论 PSAD和PI-RADS v2.1评分为csPCa的独立预测因子,其联合预测模型诊断csPCa的效能较高,可进一步提高检出csPCa的准确性,减少不必要的前列腺穿刺活检,值得在临床推广应用.

目的 比较双参数与多参数MRI(biparametric MRI,Bp-MRI;multiparametric MRI,Mp-MR)对不同前列腺特异性抗原(prostate-specific antigen,PSA)水平的前列腺临床显著癌(clinically significant prostate cancer,csPCa)的诊断价值.方法 回顾性连续收集同济大学附属同济医院2017年1月-2018年6月期间收治的298例前列腺病例临床及Mp-MRI资料.依据PSA水平分为低PSA组(PSA≤10 ng/mL)和高PSA组(PSA＞ 10 ng/mL).由4名有经验的医师分两组分别对无动态对比增强序列的Bp-MRI和含DCE的Mp-MRI进行独立评分,所有病例均采用双盲法以最新版前列腺影像报告和数据系统(PI-RADS v2.1)标准对图像进行评分.以PI-RADS≥4为阳性阈值,比较Bp-MRI与Mp-MRI对不同PSA水平csPCa的诊断性能,同时比较2名阅片者之间Bp-MRI阴性与阳性评分结果的一致性.结果 在低PSA组,Mp-MRI与Bp-MRI诊断csPCa的灵敏度分别为88.1％(37/42)、69.0％ (29/42),特异度分别为89.7％ (139/155)、87.1％ (135/155),诊断准确度分别为89.3％ (176/197)、83.2％ (164/197),Bp-MRI对csPCa诊断灵敏度低于Mp-MRI(x2 =4.53,P＜0.05),特异度与准确度两者比较差异均无统计学意义(P＞0.05).在高PSA组,Mp-MRI与Bp-MRI诊断csPCa的灵敏度分别为88.3％ (53/60)、69.0％ (50/60),特异度分别为92.7％(38/41)、87.8％(36/41),诊断准确度分别为90.1％ (91/101)、85.1％(86/101),两者比较差异均无统计学意义(P＞0.05).两名阅片者Bp-MRI的PI-RADS评分阴性与阳性一致性比较具有高度一致性(κ=0.817).结论 Bp-MRI对高PSA组csPCa的诊断性能与Mp-MRI相似,而低PSA组,Bp-MRI灵敏度低于Mp-MRI.

目的 探讨前列腺影像报告和数据系统(PI-RADS) 2.1版(V2.1)与2版(V2)对前列腺癌(PCa)的诊断价值和阅片者之间的一致性比较.方法 搜集临床怀疑PCa行3.0T多参数MRI检查的患者442例.两名医师(R1和R2)分别按照V2.1与V2标准对移形带和外周带病灶进行评分.运用Kappa检验评估两名医师评价结果的一致性.运用受试者工作特征曲线(ROC)评估2个版本对PCa及临床显著前列腺癌(csPCa)的检出效能,并运用Z检验分别评估2个版本曲线下面积(AUC)有无差异.结果 442例连续的患者纳入本研究,其中PCa患者245例,良性病灶患者197例.V2.1在所有病灶(包括PCa和良性病灶)、PCa、csPCa、移行带病灶组一致性(k=0.626～0.732)均高于V2(k=0.544～0.678).在不区分位置时(混合组),两名医师诊断PCa、csPCa时使用V2.1的AUC均高于V2.但2个版本AUC之间的差异无统计学意义.结论 PI-RADS V2.1和V2对PCa及csPCa均具有较高的诊断较能,但V2.1阅片者间的一致性更高,值得推广使用.