DMSP-OLS与NPP-VIIRS夜间灯光遥感影像数据整合

DMSP-OLS夜间灯光遥感数据截至2013年,现已被NPP-VIIRS夜间灯光数据取代。因此,要获得长时间序列且稳定的夜间灯光数据集,需要整合两类夜间灯光数据。基于此,本文提出了基于重采样的两类数据整合方法,对2013—2020年NPP-VIIRS数据进行模拟,最终建立了1992—2020年长时间序列校正—模拟DMSP-OLS夜光遥感数据集。结果表明,基于重采样的整合方法效果良好(城市区域Pearson相关系数ρ=0.985 2,RMSE=3.460 7),整合数据集与相关社会经济参考量高度契合(影像DN值总和与GDP的相关系数ρ=0.946,与人口的相关系数ρ=0.971,二次多项式模型拟合R~2≈0.98,RMSE<5.55),优于已有研究。因此,利用该方法整合后的数据集能更好地支撑基于夜间灯光影像的长时间序列研究。

中国区域DMSP-OLS与NPP-VIIRS夜间灯光影像校正

本文基于对传统不变目标区域校正法的改进,选择4期辐射定标参考影像对DMSP-OLS影像进行了饱和校正与时间序列连续性校正。通过阈值法去除了NPP-VIIRS影像的背景噪声及异常值,利用对数变换压缩了其灯光辐射值的动态范围,使其亮度分布更接近于DMSP-OLS数据。利用BiDoseResp函数模型对NPP-VIIRS影像进行了一致性校正,获得了1992-2019年长时间序列夜间灯光影像。从定性、定量及校正影像与社会经济参量的相关性方面对校正结果进行了精度验证。结果表明,改进后的校正方法改善了DMSP-OLS影像饱和严重的现象,使其获得了长时间序列纵向可比性。BiDoseResp函数模型可以很好地拟合DMSP-OLS和对数变换后的NPP-VIIRS之间的回归。校正后的长时间序列灯光影像数据与社会经济参量高度契合。校正结果对推广长时间序列夜间灯光影像的广泛应用、深化长时间序列科学问题的研究具有重要价值。

融合DMSP-OLS和Landsat影像的城区边界提取

研究了融合DMSP-OLS夜间遥感数据和Landsat 7地表覆盖遥感影像以改善城区边界提取可靠性的方法.首先利用DMSP-OLS数据和Landsat 7数据分别提取城市建成区边界,然后通过加权融合法对两种数据获取的边界进行融合,以获取可靠性更高的城区边界.实验验证了该方法的有效性.

中国脑小血管病的神经影像学诊断标准及名词标准化定义——来自中国卒中学会的专家共识

脑小血管病(small vessel disease,SVD)是一类以脑内小血管受损为主的临床影像综合征,可能会导致卒中、血管性认知障碍、神经心理疾病与其他功能障碍等。自2013年血管性神经病变的影像报告标准(standards for reporting vascular changes on neuroimaging,STRIVE)发布以来,SVD的神经影像学特征得到了初步的分类与标准化。然而,在临床实践与科学研究中,对SVD影像特征的认识和应用仍存在诸多不一致和不规范之处。随着对SVD病理生理机制的深入探索与影像技术的不断进步,新的SVD影像特征和定量标志物被相继发现,为SVD的诊断和评估提供了更为全面且精准的信息。在此基础上,STRIVE-2应运而生,以期能更全面地揭示SVD对脑功能与结构的影响。为了规范中国SVD的神经影像学评估和诊断,本共识将在STRIVE-2的基础上,结合中国具体国情,对SVD的神经影像学特征进行深入解读,旨在推动SVD影像学诊断术语的标准化,提高临床诊断的准确性,进一步促进相关领域的研究与进步。

影像学预测缺血性脑卒中复发的研究进展

缺血性脑卒中(cerebral ischemic stroke,CIS)具有发病率高、致残率高、致死率高和复发率高等特点,复发患者具有更高的致残率和死亡率。因此,尽早确定缺血性脑卒中复发高风险人群、筛查复发相关危险因素,并进行有针对性的干预,可有效降低复发风险、延缓复发进展。本文就影像学预测CIS复发的研究进展进行综述,以期加强对复发性CIS的认识,减少复发引起的相关不良事件的发生。

不同观察者基于卵巢-附件影像报告和数据系统诊断卵巢附件肿块的一致性研究

目的 探讨不同年资超声医师使用卵巢-附件影像报告和数据系统(O-RADS)判读观察指标的一致性,以及对卵巢附件肿块的诊断效能评价。方法 选取经手术组织学病理确诊的244例(304个病灶)卵巢附件肿块患者的超声存储图像。2位不同年资超声医师按照O-RADS分类标准对每个肿块进行观察指标盲读,进行O-RADS分类。对照病理结果,采用Kappa检验评估一致性,构建ROC曲线,分析两者诊断卵巢肿块的诊断效能。结果 2位不同年资超声医师根据O-RADS分类标准对卵巢附件肿块外部轮廓、内部回声、血流信号、腹水以及腹膜增厚或腹膜结节5项观察指标判读的一致性检验Kappa值分别为0.748、0.835、0.652、0.973、0.979,差异有统计学意义(P<0.001);2位超声医师对同一肿块O-RADS分类一致性检验Kappa值为0.795,差异有统计学意义(P<0.001);2位医师O-RADS分类的ROC曲线面积为0.897、0.918,准确率为80.92%、80.92%,灵敏度为77.3%、76.7%,特异度为88.3%、91.5%,差异均无统计学意义(P>0.05)。结论 不同年资超声医师对O-RADS观察指标判读具有较高一致性;O-RADS分类标准对卵巢肿块的诊断也具有较高诊断效能。

数字化模式下医学影像学CBL教学法的应用

目的:探讨数字化模式下以病例为基础的医学影像学教学模式在临床教学工作中的应用价值。方法:利用医院影像存储及传输系统和放射科信息系统,构建医学影像学数字化教学病例库,将该病例库中的示教病例应用于北京大学医学部八年制医学影像学的临床教学。比较数字化模式与传统胶片模式的教学效果。结果:成功构建了能满足教学需要的数字化教学病例库,该病例库收集了1300余例典型示教病例,将这些示教病例应用于临床教学工作,取得良好的教学效果,明显提高了学生对教学工作的满意度,并取得了较理想测试成绩。结论:数字化模式下CBL教学法改变了医学影像学传统胶片式教学模式,实现了在PACS/RIS环境下的数字化医学影像学教学,教学质量得到明显提高。

影像组学联合CT特征鉴别儿童支原体与非支原体肺炎

目的观察影像组学联合CT特征鉴别儿童支原体肺炎(MP)与非MP的价值。方法回顾性收集153例肺炎患儿,根据支原体RNA检测结果分为MP组(n=101)与非MP组(n=52);按7∶3比例分为训练集(n=107,含71例MP、36例非MP)和验证集(n=46,含30例MP、16例非MP)。比较2组CT表现,以F test算法基于训练集数据筛选6个最佳CT征象,以逻辑回归(LR)方法构建CT模型。基于训练集提取及筛选最佳影像组学特征,分别以LR、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、线性判别分析(LDA)及随机梯度下降法(SGD)分类器构建机器学习(ML)模型;基于最佳CT征象及影像组学特征构建CT-ML模型。绘制受试者工作特征曲线,计算曲线下面积(AUC)评估各模型鉴别MP与非MP的效能。结果病变累及右肺上、中、下叶,支气管壁增厚、树芽征及边缘回缩征为最佳CT征象,以之构建的CTLR在验证集的AUC为0.710。验证集中,ML_(LR)、ML_(SVM)、ML_(RF)、ML_(LDA)及ML_(SGD)的AUC分别为0.715、0.663、0.623、0.706及0.494,ML_(LR)为效能最优影像组学模型。CT-ML_(LR)、CT-ML_(SVM)、CT-ML_(RF)、CT-ML_(LDA)及CT-ML_(SGD)在验证集的AUC分别为0.813、0.823、0.649、0.796及0.665,CT-ML_(SVM)为效能最优CT-ML模型。训练集中,CT-ML_(SVM)的AUC(0.840)高于CTLR及ML_(LR)(AUC=0.713、0.740,P均<0.05);验证集中CTLR、ML_(LR)及CT-ML_(SVM)的AUC差异均无统计学意义(AUC=0.710、0.715及0.823,P均>0.05)。结论影像组学联合CT特征能有效鉴别儿童MP与非MP。

基于无人机多光谱影像的寒地水稻品质估测

【目的】在稻谷收获前准确估测稻米品质,为改善水稻养分管理、实现优质优价提供参考。【方法】试验在黑龙江省佳木斯市大兴农场和青龙山农场进行,两个地点土壤肥力具有较大差异。每个农场选择一块稻田,以20 m×20 m间隔采集土壤样品分析碱解氮含量,通过变量施氮形成产量水平、长势差异明显的水稻群体。利用大疆精灵4四旋翼多光谱无人机获取水稻分蘖期、拔节期、抽穗期和成熟期冠层多光谱数据。成熟期采集长势具有明显差异的水稻样品和对应的土壤样品,测定土壤有机质和速效氮、磷、钾含量,水稻籽粒蛋白质和直链淀粉含量,产量和食味值,随机选择其中67%的数据通过逐步多元线性回归构建不同生育时期的品质估算模型,其余33%的数据用于模型的验证。【结果】大兴农场水稻成熟期土壤有机质、碱解氮、有效磷和速效钾含量的变异系数分别为11.65%、14.44%、37.66%和11.60%,青龙山农场分别为14.45%、14.32%、36.37%和28.51%。成熟期两个地点水稻产量和食味值的变异系数均大于10%,青龙山农场水稻蛋白质含量变异系数也超过10%,而两地稻米直链淀粉含量的变异系数仅为1.11%~1.83%,因此,水稻直链淀粉含量不适合用于后续的品质估测分析。分蘖期至抽穗期,大兴农场和青龙山农场水稻蛋白质多元回归模型的R~2和RMSE分别为0.262~0.794和0.259~0.686,食味值多元回归模型的R~2和RMSE分别为0.240~0.755和4.211~7.588,估测效果不理想。成熟期,大兴农场和青龙山农场水稻蛋白质多元回归模型的R~2和RMSE分别为0.791~0.874和0.166~0.365,食味值多元回归模型的R~2和RMSE分别为0.786~0.852和2.836~4.039。成熟期基于植被指数的蛋白质和食味值估测精确度优于抽穗期。在抽穗期,将土壤pH、有机质、碱解氮、有效磷、速效钾等指标与植被指数一起建立与蛋白质和食味值的多元回归模型,大兴农场水稻蛋白质模型的R~2由0.585提高到0.720,RMSE由0.301降低至0.247;两农场食味值模型的R~2由0.565~0.755提高到0.706~0.787,RMSE由4.318~4.854降低至3.993~4.029,基本可以满足对稻米品质估测的精度,而在成熟期加入上述土壤指标提升精度不明显。【结论】水稻成熟期利用多光谱无人机对稻米品质进行原位估测的精度较高,如果将估测时期提前到抽穗期,除植被指数外,还需配合土壤有机质和速效养分含量数据来提高多光谱无人机预测稻米品质的精度。

基于不同机器学习算法的影像组学模型预测浸润性乳腺癌Ki⁃67表达的价值

目的:基于动态增强磁共振成像(DCE⁃MRI)探究不同机器学习算法的影像组学模型预测浸润性乳腺癌Ki⁃67表达状态的价值。方法:回顾性分析于本院行双乳磁共振检查患者,按照纳入排除标准最终纳入患者156例,按照7∶3比例分为训练集和测试集。通过单因素分析、最小绝对收缩和选择算子法和递归特征消除进行特征筛选,筛选出不同数量特征分别通过5种机器学习算法建立影像组学模型来预测浸润性乳腺癌Ki⁃67表达状态。比较不同模型的受试者工作特征曲线下面积(AUC)并计算准确率和F1度量值评估其性能,校准曲线评估模型拟合度,并应用DeLong检验比较不同模型间的差异性。结果:同一分类器在不同的特征数下预测性能不同。在基于DCE⁃MRI提取的3个特征下,5种模型的预测性能相对较好,其中支持向量机的整体性能最优,AUC、准确率和F1度量值在训练集分别为0.95、0.95、0.90,在测试集分别为0.88、0.79、0.74。DeLong检验显示,在基于3个特征的5个模型中,支持向量机与逻辑回归的性能差异有统计学意义(P<0.001),与其余3个模型无统计学差异。结论:基于DCE⁃MRI所构建的影像组学模型可以预测浸润性乳腺癌Ki⁃67表达状态,该方法有望为临床医生对浸润性乳腺癌的术前干预和预后提供指导。

脑肿瘤与癫痫的临床及影像相关性探究

目的分析脑肿瘤的临床及影像特征,探讨脑肿瘤与其继发癫痫的相关性。方法选取笔者所在医院34例脑肿瘤且合并癫痫患者作为观察组,随机选取同时期脑肿瘤不伴癫痫症状患者34例作为对照组,统计两组间年龄、性别、肿瘤组织类型、肿瘤部位及影像特征差异,分析两者之间的相关性。结果两组间年龄、性别以及肿瘤组织类型差异没有明显统计学意义,两组间肿瘤分布情况在额叶组中存在统计学差异(P=0.078),两组肿瘤影像学特征在伴局部脑萎缩组中存在统计学差异(P=0.032)。结论脑肿瘤与癫痫发生存在一定相关性,充分运用影像学检查指导这类患者的诊疗能有效地减少癫痫带来的继发损害和潜在危害。

医学影像学教学模式的现状与实践

医学影像学是临床医学中一门实践性极强辅助学科,同时也是发展迅猛,日新月异的学科,在现代医疗中扮演着越来越重要的角色。文章通过对影像医学教学的基本要求、教学目标和目的进行说明,采用影像存储和传输系统(picture archiving and communication system,PACS)结合以问题为基础的教学法(problem-based learning,PBL)及以案例为基础的教学法(case-based learning,CBL)教学法进行实践。针对非影像专业学员学习时间短、学习任务重,学员影像基础和需求迥异,部分非影像专业学员自身对医学影像学的重视不足以及放射基地重视不足等问题。文章阐述了PACS与PBL、CBL教学法、钉钉、微信及SPARK学习平台等学习沟通平台相结合,并增加专职人员对基地管理、带教老师一对一指导,以及不断加强科室建设、安排名师上课来提高科室影响力等多种混合教学模式的解决对策,来唤起学员学习影像相关知识的内驱力,达到提高学员轮转学习效果的目的。

超声乳腺影像报告和数据系统联合患者年龄鉴别良性与交界性/恶性乳腺叶状肿瘤

目的观察超声乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)联合患者年龄鉴别良性与交界性/恶性乳腺叶状肿瘤(PTB)的价值。方法回顾性分析74例经乳腺超声检查及术后病理证实的PTB女性患者共76个病灶,包括良性57个、交界性14个及恶性5个,比较3种病变患者年龄及其超声BI-RADS分类,观察以单一年龄、超声BI-RADS及其联合鉴别诊断价值。结果良性、交界性及恶性PTB之间,患者年龄及超声BI-RADS分类差异均有统计学意义(P=0.026、0.015)。以44.5岁、超声BI-RADS 4B类及其联合鉴别良性与交界性/恶性PTB的敏感度分别为94.74%、36.84%及73.68%,特异度分别为56.36%、87.27%及72.73%,曲线下面积分别为0.769、0.649及0.780。结论超声BI-RADS分类联合患者年龄有助于鉴别良性与交界性/恶性PTB。

基于灰阶超声构建症状性颈动脉斑块影像组学模型的临床研究

目的:探讨基于灰阶超声构建症状性颈动脉斑块影像组学模型的可行性及应用价值。方法:由两名超声医师独立收集颈动脉斑块病例分别作为训练集和验证集。在训练集和验证集内部根据患者近期是否出现对应的脑缺血症状分为症状组和非症状组。比较两组患者一般临床资料情况。提取基于灰阶超声图像的颈动脉斑块影像组学特征。在训练集中,以是否存在脑缺血症状为因变量,以斑块影像组学特征为自变量,采用LASSO回归筛选自变量构建影像组学模型。采用ROC曲线、校准曲线及决策曲线对模型进行内部验证和外部验证。结果:训练集和验证集内部症状组和非症状组一般临床资料比较差异无统计学意义(P均>0.05)。训练集中共精选出6个斑块影像组学特征构建模型,该模型在训练集中的AUC为0.913[95%CI(0.862~0.964)],C-index为0.887;在验证集中的AUC为0.837[95%CI(0.758~0.917)],C-index为0.798。训练集和验证集中校准曲线与理想曲线拟合良好,DCA曲线净获益值高。结论:基于灰阶超声构建影像组学模型识别症状性颈动脉斑块具有可行性及一定的应用价值。

多模态影像结合病例分析在神经外科学教学中的应用

目的 探索多模态影像结合病例分析在神经外科学教学中的应用效果。方法 选择2020年1月至2021年5月在嘉兴学院附属第二医院学习的本学院2018级五年制临床医学专业185班和186班共86名学生为研究对象。采用试验对照方法,将185班44名学生设为A组,前半部分课程采用多模态影像结合病例分析教学方式,后半部分课程采用常规教学方式;将186班42名学生设为B组,前半部分课程采用常规教学方式,后半部分课程采用多模态影像结合病例分析教学方式。课程教学结束后,对两组学生进行相关理论知识考核和教学满意度问卷调查,比较分析两组学生不同教学安排的实施效果。结果 A组学生前半部分课程理论知识考核成绩为(92.5±12.7)分,教学满意度评分为(4.5±1.1)分;后半部分课程理论知识考核成绩为(85.8±10.6)分,教学满意度评分为(3.7±1.2)分。B组学生前半部分课程理论知识考核成绩为(86.5±11.4)分,教学满意度评分为(3.6±1.2)分;后半部分课程理论知识考核成绩为(91.8±12.8)分,教学满意度评分为(4.4±1.3)分。两组学生相同部分课程理论知识考核成绩和教学满意度评分比较,其差异均具有统计学意义(均P<0.05)。结论 在神经外科学教学中应用多模态影像结合病例分析教学方式,能够提高学生的理论知识考核成绩和教学满意度评分,获得更好的教学效果,具有推广应用价值。

超声联合影像学调整双腔耐高压PICC原发性异位的临床实践效果

目的:探讨双腔耐高压注射型经外周静脉穿刺中心静脉置管术(PICC)导管原发性异位借助超声引导+影像学资料复位的临床实践效果。方法:选取2020年3月—2023年3月我院724例双腔耐高压PICC置管病人,51例病人置管完成后24 h内通过胸部影像学检查确诊导管发生原发性异位,发生率为7.04%。异位后分析其原因,结合胸部影像学资料,通过实时B超影像、腔内心电图P波形态,多种手法及体位综合复位的处理措施。结果:41例病人成功复位,成功率为80.3%。10例病人多因病人血管因素或错过调管时机导致导管复位失败。结论:置管护士要有扎实的理论基础以及丰富的实践经验,在临床实际操作过程中,应该灵活应用,多方法结合,具体问题具体分析,尽可能保证PICC导管尖端处于最佳位置,减少并发症的发生。

基于改进HRNet的遥感影像冬小麦语义分割方法

冬小麦在影像中呈现田块碎小且分布零散等空间特征,同时影像包含的复杂地物对冬小麦识别造成干扰,易出现识别精度低且边界分割模糊等问题。为及时准确获取大范围冬小麦空间分布信息,该研究以高分二号卫星影像作为数据源,提出一种CAHRNet(change attention high-resolution Net)语义分割模型。采用HRNet(high-resolution Net)替换ResNet作为模型的主干网络,网络的并行交互方式易获取高分辨率的特征信息;联合OCR(object-contextual representations)模块聚合上下文信息,以增强像素点与目标对象区域的关联性;3)引入坐标注意力(coordinate attention)机制,使网络模型充分利用有效的空间位置信息,以保留分割区域的边缘细节,提高对分布零散、形状多变的冬小麦田块的特征提取能力。试验结果表明,在自制的高分辨率遥感数据集上,CAHRNet模型的平均交并比(mean intersection over union,MIoU)和像素准确率(pixel accuracy, PA)分别达到81.72%和97.08%,MIoU相较U-Net、DeepLabv3+分别提高了9.09、2.44个百分点;PA相较U-Net、DeepLabv3+分别提高6.80、1.59个百分点,说明CAHRNet模型具有较高的分割识别精度,可为进一步准确获取冬小麦作物分布信息提供技术支撑。

基于患者身材的影像采集参数优化与冠状动脉造影低剂量化的相关性分析

目的探讨影像采集参数优化与冠状动脉造影辐射剂量和影像质量的相关性。方法选择2022年1月至2024月1月于宁波市医疗中心李惠利医院择期行经皮冠状动脉造影患者60例,采集患者的基本信息和身材数据,根据身体质量指数(BMI)值分为3个组,各BMI组患者随机分入常规模式组(冠状动脉模式采集影像:Cardiac Left Coronary,15帧/秒)和优化模式组(电生理模式采集影像:Cardiac EP,7.5帧/秒),收集辐射剂量数据,并根据影像质量评分表评估影像质量。两组间比较采用独立样本t检验、Mann-Whitney U检验,多组间比较采用单因素方差分析,相关性采用Pearson相关分析。结果患者BMI值越高,胸围越大,辐射剂量越高,呈正线性相关;各BMI组内,优化模式组的各项辐射剂量数据(各类型剂量面积乘积、空气比释动能及胸部皮肤剂量)均低于常规模式组(均P<0.05,降低比率48.95%~70.59%),两组间的影像质量评分差异无统计学意义(P>0.05),均符合手术要求。结论经皮冠状动脉造影的辐射剂量受患者身材、影像采集参数、曝光时长等诸多因素的综合影响,通过优化影像采集参数可在保证影像质量的同时实现辐射低剂量化,减少患者和术者的辐射危害。

颈部影像报告和数据系统在MRI诊断早期单纯黏膜型鼻咽癌局部复发中的应用

目的探讨颈部影像报告和数据系统(neck imaging reporting and data systems,NI-RADS)MRI对单纯黏膜型鼻咽癌局部复发(exclusive mucosal local recurrent nasopharyngeal carcinoma,EMLRNPC)与黏膜治疗后改变(mucosal posttreatment changes,MPTC)的诊断价值,尝试为NI-RADS MRI词典中的局灶性黏膜异常建议附加定性扩散加权成像(diffusion-weighted imaging,DWI)标准。材料与方法回顾性分析2015年2月至2023年2月经病理或影像随访确诊的21例EMLRNPC和29例MPTC。先由2名影像医师独立评价MRI表现,进行NI-RADS MRI分类,再进行附加定性DWI标准的改良NI-RADS MRI分类,3个月后,由其中的1名高年资影像医师再次进行分类。采用Cohen’s Kappa检验评估观察者间、观察者内NI-RADS分类一致性。绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评价这两种NI-RADS分类对EMLRNPC与MPTC的诊断效能,曲线下面积(area under the curve,AUC)的比较采用DeLong检验。结果NI-RADS MRI、改良NI-RADS MRI的分类观察者间与观察者内一致性为0.69与0.88、0.83与0.96。NI-RADS MRI和改良NI-RADS MRI鉴别诊断ELRNPC与MPTC的AUC、敏感度、特异度为0.845[95%置信区间(confidence interval,CI):0.715~0.932]、100.0%(95%CI:83.9%~100.0%)、69.0%(95%CI:49.2%~84.7%)和0.966(95%CI:0.871~0.997)、100.0%(95%CI:83.9%~100.0%)、93.1%(95%CI:77.2%~99.2%),两种分类的AUC间差异有统计学意义(Z=2.985,P=0.003)。结论NI-RADS MRI与附加定性DWI标准的改良NI-RADS MRI对EMLRNPC与MPTC均具有较高的鉴别诊断价值,改良NI-RADS MRI分类的诊断效能、一致性更高。

前列腺影像报告和数据系统2.1版联合前列腺特异性抗原密度对特异性抗原灰区前列腺临床显著癌的诊断价值

目的基于双中心数据,探讨前列腺影像报告和数据系统2.1版(PI-RADS v2.1)联合前列腺特异性抗原密度(PSAD)在前列腺特异性抗原(PSA)灰区(4~10 ng/ml)患者中对临床显著性前列腺癌(csPCa)的诊断价值。资料与方法回顾性分析2017年1月—2022年5月解放军总医院第一医学中心(中心一)和解放军总医院第六医学中心(中心二)行多参数磁共振成像且具备病理结果的PSA灰区前列腺疾病患者的临床及影像资料。将中心一患者作为训练组(220例),中心二患者作为测试组(50例)。训练组应用Logistic回归确定csPCa的独立预测因素,并分析多参数组合对csPCa的诊断效能,在测试组进行验证。结果训练组csPCa和非csPCa组前列腺体积、PSAD、PI-RADS v2.1评分差异有统计学意义(Z=-6.468、6.589、75.676,P均<0.001);Logistic回归分析显示PI-RADS v2.1评分和PSAD是csPCa的独立危险因素(P均<0.001)。训练组和测试组PI-RADS v2.1+PSAD组成的Logistic回归模型预测PSA灰区csPCa的曲线下面积为0.860(95%CI 0.808~0.903)、0.906(95%CI 0.790~0.970);Logistic回归模型的曲线下面积高于PI-RADS v2.1和PSAD,差异有统计学意义(P均<0.05)。当PI-RADS v2.1评分为低或中危组且PSAD<0.15 ng/ml^(2)时,训练组和测试组的csPCa检出率较低。结论PI-RADS v2.1评分和PSAD是预测PSA灰区csPCa的独立危险因素,两者联合应用对PSA灰区csPCa的诊断效能优于两者单独应用,有助于临床活检决策。