［收稿日期］２０２１－０２－１９［修回日期］２０２２－０４－３０［作者单位］１．蚌埠医学院第一附属医院放射科，安徽蚌埠２３３００４；２．蚌埠医学院医学影像诊断学教研室，安徽蚌埠２３３０３０；３．北京医准智能科技有限公司，北京１０００８９［作者简介］于娟（１９９１－），女，硕士，住院医师．［通信作者］马宜传，硕士研究生导师，主任医师，教授．Ｅ⁃ｍａｉｌ：５７６８８７５４＠ｑｑ．ｃｏｍ［文章编号］１０００⁃２２００（２０２２）１２⁃１７２９⁃０４·影像医学·基于ｍｐ⁃ＭＲＩ影像组学预测前列腺癌Ｇｌｅａｓｏｎ分级的价值探讨于娟１，２，谢宗玉１，陈艾琪１，陈路１，刘浩３，马宜传１［摘要］目的：探讨多参数磁共振成像（ｍｐ⁃ＭＲＩ）影像组学预测前列腺癌Ｇｌｅａｓｏｎ分级的价值。方法：回顾性分析２６６例前列腺癌病人，根据病理结果分为Ｇｌｅａｓｏｎ评分高危组（Ｇｌｅａｓｏｎ≥４＋３分）、Ｇｌｅａｓｏｎ评分低危组（Ｇｌｅａｓｏｎ≤３＋４分），在Ｔ２ＷＩ横断面、ＡＤＣ图（ｂ值０、１５００ｓ／ｍｍ２）上手动勾画病灶后进行影像组学特征的提取及量化，将所选病例数据特征随机分为训练组与测试组（测试集比例为０．３），构建支持向量机分类模型，得到训练组与测试组的ＲＯＣ曲线及曲线下面积（ＡＵＣ）。结果：Ｇｌｅａｓｏｎ评分高危组１１８例，Ｇｌｅａｓｏｎ评分低危组１４８例，其中训练组１８６例（高危组８３例、低危组１０３例），测试组８０例（高危组３５例、低危组４５例），Ｔ２ＷＩ、ＡＤＣ图影像组学支持向量机模型训练组的ＡＵＣ为０．７５３，测试组ＡＵＣ为０．７４１，准确率为６２．５％（９５％ＣＩ：０．５７２～０．８９３）；Ｔ２ＷＩ、ＡＤＣ图影像组学联合ＰＳＡ值支持向量机模型训练组的ＡＵＣ为０．７６８，测试组ＡＵＣ为０．７５２，准确率为７２．５％（９５％ＣＩ：０．６１３～０．９１７）；经Ｄｅｌｏｎｇ验证，两者差异无统计学意义（Ｐ＞０．０５）。结论：ｍｐ⁃ＭＲＩ影像组学预测前列腺癌Ｇｌｅａｓｏｎ分级有较高的参考价值。［关键词］前列腺肿瘤；影像组学；ｍｐ⁃ＭＲＩ；Ｇｌｅａｓｏｎ分级［中图法分类号］Ｒ７３７．２５［文献标志码］ＡＤＯＩ：１０．１３８９８／ｊ．ｃｎｋｉ．ｉｓｓｎ．１０００⁃２２００．２０２２．１２．０２５Ｖａｌｕｅｏｆｍｐ⁃ＭＲＩｒａｄｉｏｍｉｃｓｉｎｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇＧｌｅａｓｏｎｇｒａｄｉｎｇ...
