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《苏州大学》 2017年
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3.0T mp-MRI PI-RADS v2诊断评分联合PSAD在前列腺癌诊断中的初步应用评价

左孟哲  
【摘要】:目的:初步评价3.0T多参数磁共振成像(Mp-MRI)条件下第二版前列腺影像报告和数据系统(PI-RADS v2)诊断评分方法(中文简称:PI-RADS v2评分)联合前列腺特异性抗原密度(PSAD)对前列腺癌(PCa)的临床诊断价值;初步分析PI-RADS v2评分和PSAD联合预测模型与PCa新分级分组结果的相关性。资料与方法:收集我院2015年6月至2016年11月间满足本研究入组标准的247例为经直肠超声(TRUS)引导下前列腺系统穿刺活检病理证实的疑诊前列腺病变患者的临床资料(包括年龄、血清tPSA值)和MRI资料,入组病例均接受3.0T Mp-MRI检查,均采用体部相控阵线圈,而未使用直肠内线圈,检查序列包括轴位高分辨率T2WI联合2种功能成像序列,均为扩散加权成像(DWI)和动态增强MRI(DCE-MRI),各序列扫描参数均符合PI-RADS v2要求,MRI检查前均未进行前列腺穿刺活检及手术、冷冻、内分泌和放化疗等相关治疗。首先根据2014年北美放射学会(RSNA)上提出的PI-RADS v2~([15])的诊断评分方法由两位MRI诊断医生在不了解患者临床信息和病理结果的情况下分别对入组病例的Mp-MRI图像进行诊断评分,评分结果不一致的病例经两位医师讨论达成统一意见后作出最后评分,多灶性病例的最终评分由主病灶(评分最高、产生包膜外侵犯、直径最大病灶)的评分决定。同时,在T2WI轴位图像上测量前列腺最大左右径和最大前后径;在T2WI矢状位图像上测量最大上下径,根据PI-RADS v2提出的前列腺体积计算公式(长椭圆体公式)~([15]):前列腺体积V(ml)=最大左右径(cm)×最大前后径(cm)×最大上下径(cm)×0.52,计算前列腺体积(V)和PSAD值,PSAD=tPSA/V。根据病理诊断和Gleason评分结果对入组病例进行分组:1)前列腺癌组与非癌组;2)前列腺中高级别癌组(Gleason评分≥7分)与非中高级别癌组(包括非癌病例和Gleason评分7分的PCa)。对247例入组病例的各观察指标(年龄、tPSA值、前列腺体积、PSAD值和PI-RADSv2评分结果)进行记录和统计学分析。统计学分析采用SPSS 17.0和Medcalc15.0统计学软件,使用双侧检验。首先采用单个样本K-S检验判断上述观察指标(变量)是否符合正态分布,P0.05为变量符合正态分布;采用独立样本t检验(用于检验符合正态分布的变量)和轶和检验(用于检验不符合正态分布的变量)对各变量进行单因素分析,分别比较各观察指标在前列腺癌组与非癌组间、中高级别癌组与非中高级别癌组间的差异,P0.05为差异有统计学意义;分别绘制单因素分析中差异有统计学意义的各指标单独诊断PCa与中高级别癌的受试者工作特征曲线(ROC曲线),并得出ROC曲线下面积(AUC)值;同时,采用多变量Logistic逐步回归分析对组间差异有统计学意义的指标进行多因素分析,得出对PCa和中高级别癌有独立预测价值的指标,P0.05为独立预测指标;对独立预测指标进行多变量Logistic强制回归分析,并根据分析结果建立独立预测指标联合预测PCa的Logistic回归模型(模型1),及其联合预测前列腺中高级别癌的Logistic回归模型(模型2),分别绘制独立预测指标联合诊断PCa和中高级别癌的ROC曲线并得出AUC值;采用Z检验两两比较单因素分析中差异有统计学意义的各指标诊断PCa的AUC值间的差异,以及诊断前列腺中高级别癌的AUC值间的差异;同时比较各独立预测指标在单独与联合应用时诊断PCa的AUC值间的差异,以及诊断前列腺中高级别癌的AUC值间的差异;P0.05为差异有统计学意义。通过ROC曲线分析得出独立预测指标单独与联合诊断PCa和中高级别癌的最佳阈值及该阈值的诊断敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和约登指数。最后采用spearman相关性分析,分别对独立预测指标、联合预测PCa的Logistic回归模型(模型1)和联合预测前列腺中高级别癌的Logistic回归模型(模型2)与PCa新分级分组结果的相关性进行分析,P0.05为二者间存在相关性,相关系数值为正表示存在正相关性,相关系数值为负表示存在负相关性。结果:最终共247例病例满足本研究的入组标准而纳入研究,TRUS前列腺系统穿刺活检病理诊断结果为,前列腺癌组110例,其中低级别癌(Gleason评分7分)23例,中高级别癌(Gleason评分≥7分)87例;前列腺非癌组137例,其中前列腺增生(BPH)95例,前列腺炎34例,低级别上皮内瘤变4例,正常前列腺组织4例。单个样本K-S检验结果表明,入组病例年龄符合正态分布(P0.05),其余各变量(前列腺体积、tPSA值、PSAD值和PI-RADS v2评分)均不符合正态分布(P0.05);单因素分析结果表明各观察指标在癌组与非癌组间以及中高级别癌组与非中高级别癌组间的差异均有统计学意义(P0.05);多因素分析结果表明PSAD值和PI-RADS v2评分为PCa和前列腺中高级别癌的独立预测指标。建立PI-RADS v2评分与PSAD值联合预测PCa(模型1)和前列腺中高级别癌的Logistic回归模型(模型2)分别为:模型1:Logit(P)=-5.097+2.309×PSAD+1.214×PI-RADS v2评分模型2:Logit(P)=-5.422+0.809×PSAD+1.219×PI-RADS v2评分年龄、前列腺体积、tPSA值、PSAD值和PI-RADS v2评分单独诊断PCa的AUC值分别为:0.610、0.657、0.788、0.851和0.886,PSAD值与PI-RADS v2评分联合诊断PCa(模型1)的AUC值为0.911;在单独诊断PCa的指标中,PI-RADS v2评分的AUC值最高,但与PSAD值的AUC值间的差异无统计学意义(P0.05);PI-RADS v2评分和PSAD值诊断PCa的AUC值均高于年龄、前列腺体积和tPSA值,且差异有统计学意义(P0.05);模型1诊断PCa的AUC值高于PI-RADS v2评分和PSAD值的单独诊断,且差异均有统计学意义(P0.05);PSAD值、PI-RADS v2评分和模型1(Logit(P)值)诊断PCa的最佳阈值分别为:0.31ng/ml/ml、4分和-0.82;PSAD值、PI-RADS v2评分和模型1最佳阈值诊断PCa的敏感度分别为:0.764、0.782和0.855,特异度分别为:0.854、0.912和0.847,阳性预测值分别为:0.810、0.878和0.817,阴性预测值分别约0.824、0.839和0.879,约登指数分别为0.610、0.694和0.701。年龄、前列腺体积、tPSA值、PSAD值和PI-RADS v2评分单独诊断前列腺中高级别癌的AUC值分别为:0.599、0.652、0.812、0.883和0.886,PI-RADS v2评分与PSAD值联合诊断前列腺中高级别癌(模型2)的AUC值为0.919,在单独诊断前列腺中高级别癌的指标中,PI-RADS v2评分的AUC值最高,但与PSAD值的AUC值间的差异无统计学意义(P0.05);PI-RADS v2评分和PSAD值诊断前列腺中高级别癌的AUC值均高于年龄、前列腺体积和tPSA值,且差异有统计学意义(P0.05);模型2诊断前列腺中高级别癌的AUC值高于PI-RADS v2评分和PSAD值的单独诊断效能,且与PI-RADS v2评分间差异有统计学意义(P0.05),但与PSAD值间的差异无统计学意义(P0.05)。PSAD值、PI-RADS v2评分和模型2(Logit(P)值)诊断前列腺中高级别癌的最佳阈值分别为:0.4ng/ml/ml、4分和-0.9;PSAD值、PI-RADS v2评分和模型2最佳阈值诊断前列腺中高级别癌的敏感度分别为:0.747、0.839和0.862,特异度分别为:0.900、0.844和0.844,阳性预测值分别为:0.802、0.745和0.75,阴性预测值分别约0.867、0.906和0.918,约登指数分别为0.647、0.683和0.706。PI-RADS v2评分、PSAD值、联合预测PCa的Logistic回归模型(模型1)和联合预测前列腺中高级别癌的Logistic回归模型(模型2)与PCa新分级分组结果间均有一定程度的正相关性(相关系数分别为0.362、0.406、0.432和0.424,P0.001),模型1和模型2与PCa新分级分组结果间的相关系数均略高于PI-RADS v2评分和PSAD值。结论:3.0T Mp-MRI PI-RADS v2诊断评分和PSAD值是PCa及其中高级别癌的独立预测指标,且单独应用的诊断效能明显高于其它观察指标(年龄、前列腺体积和tPSA值);PI-RADS v2评分与PSAD值联合应用对PCa的诊断效能优于单独应用,二者联合应用对前列腺中高级别癌的诊断效能优于单独应用PI-RADS v2评分,联合应用提高了PI-RADS v2评分与PSAD值在单独应用时的诊断敏感度和阴性预测值,而保持了较高的诊断特异度,在实际应用中有助于提高PCa和中高级别癌的诊断效能;PI-RADS v2评分、PSAD值、联合预测PCa的Logistic回归模型(模型1)和联合预测前列腺中高级别癌的Logistic回归模型(模型2)与PCa新分级分组结果间均有一定程度的正相关性,模型1和模型2与PCa新分级分组的相关性略高于PSAD值与PI-RADS v2评分,将有助于预测PCa的侵袭性及指导临床决策。
【学位授予单位】:苏州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:R737.25;R445.2

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