单指数、双指数、拉伸指数DWI模型鉴别前列腺癌与基质型前列腺增生的价值研究

目的比较单指数、双指数及拉伸指数DWI模型在鉴别前列腺癌(prostate cancer,PCa)与基质型前列腺增生(stromal prostate hyperplasia,SH)中的价值。材料与方法回顾性分析经直肠超声引导下穿刺活检证实的PCa 24例(28个病灶),基质型前列腺增生20例(22个病灶)的临床资料。所有患者均行T2WI、T1WI、DWI、多b值DWI扫描。根据穿刺病理结果确定癌或增生的部位,与DWI及多b值DWI图像进行匹配,测量两组的单指数模型参数:ADC值,双指数模型参数:D,D*,f值及拉伸指数模型参数:DDC、α值,采用独立样本t检验进行差异性比较;受试者ROC曲线分析各参数鉴别诊断效能,计算其诊断阈值;采用Sperman或Pearson进行相关分析。结果(1)PCa组的ADC、D、DDC、α(0.72±0.14×10^-3 mm^2/s,0.57±0.11×10^-3 mm^2/s,0.71±0.14×10^-3 mm^2/s,0.63±0.03)均低于SH组(1.14±0.13×10^-3 mm^2/s,0.94±0.12×10^-3 mm^2/s,1.30±0.17×10^-3 mm^2/s,0.76±0.05),差异有统计学意义;PCa组的D*(17.96±13.39×10^-3 mm^2/s)高于SH组(10.28±4.96×10^-3 mm^2/s),差异有统计学意义;PCa组的f值(0.30±0.08)略高于SH组(0.29±0.05),差异无统计学意义。(2)在诊断PCa时DDC、D、ADC、α均具有较高诊断效能,曲线下面积AUC分别为:0.9961、0.9957、0.9903、0.9573;分别的诊断阈值为:0.97×10^-3 mm^2/s、0.70×10^-3 mm^2/s、0.86×10^-3 mm^2/s、0.69。(3)无论是PCa组还是SH组ADC、D、DDC两两之间均具有较好相关性,PCa组ADC与DDC相关性最强,r=0.852;SH组ADC与D相关性最强,r=0.751。结论拉伸指数模型DDC、α值,双指数模型D值和单指数模型ADC在鉴别PCa与SH中均具有较高效能,MRI在PCa的诊断中具有明显优越性,DWI不同模型成为其信息补充,双指数模型同时可以提供灌注信息,拉伸指数模型可以提供扩散异质性信息,但双指数模型及拉伸指数模型诊断效能尚未高于传统的单指数模型,所以临床仍推荐应用单指数模型DWI。

影像基因组学研究进展

影像基因组学通过建立基因与非侵入性成像特征之间的联系,对基因的表达进行无创、实时及连续的监测,从而通过影像学检查对疾病的诊断、分级、治疗以及预后进行分子层面的预测、分析,实现精准医疗。近年来,越来越多的学者开始关注影像基因组学,并在不同的领域开展研究,取得了一定的进展。本文阐述了基于影像基因组学在胶质瘤、肺癌、乳腺癌、结直肠癌、肾癌、前列腺癌诊断、预后预测等方面的最新进展和潜力。