摘要：目的 探讨临床对不同级别前列腺癌鉴别诊断中行磁共振弥散加权成像(diffusion-weighted imaging, DWI)纹理特征分析的价值。方法 选取2018年9月至2023年3月中山大学附属第七医院就诊的前列腺癌患者作为调查对象，病例数量共60例。全体患者均通过手术或穿刺活检病理检查得到证实，术前接受磁共振扫查，由医师借助ITK-SNAP软件手动在DWI上描画出感兴趣区(region of interest,ROI)，并使用AK软件获得412个纹理特征，观察筛选在低危(n=15)和高危(n=45)前列腺癌患者中具有明显差异的纹理特征。采用受试者工作特征(receiver operating characteristics,ROC)曲线对各项参数诊断效能作出评估，并建立随机森林(random forest,RF)分类器，通过ROC曲线对模型诊断效能作出评价，最后通过交叉验证方法对模型鲁 棒性进行验证。结果 通过筛选后共获得了12个纹理特征，在建立的模型中，对低危和高危前列腺癌进行鉴别的ROC的曲线下面积(the area under the ROC curve,AUC)为0.96，准确性、灵敏度、特异度分别为99.07%、100%、98.12%，其中GLCMEnergyangle45offset1是该模型中最为重要的纹理特征参数。从交叉验证结果可知，本研究所建立模型的精确度、灵敏度、特异度分别为78.09%、80.18%、77.31%。结论 临床在对不同级别前列腺癌鉴别诊断中，采用磁共振DWI纹理特征具有较高的价值，可以有效准确鉴别出低危和高危前列腺癌。
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前列腺癌主要指发生于前列腺的上皮恶性肿瘤，是男性生殖系统常见的肿瘤疾病。近年来随着生活节奏的加快和生活方式的改变，我国前列腺癌发病人数逐渐增多，给广大男性患者身体健康造成严重威胁，心理和生理形成极大的负担，导致生活质量下降。一直以来，临床对于前列腺癌的诊断和病理分级更多是通过经直肠超声辅助下前列腺穿刺活检术进行，虽然具备较好的效果，但是因为肿瘤自身异质性和穿刺活检取材质量的高低，小部分肿瘤组织难以完全体现肿瘤特征。并且该方法作为一种有创手段，患者接受度较低。因此，还需要探寻其他无创、能够全面准确进行前列腺癌分级的诊断方法。纹理分析是临床影像学检查中一种新兴图像后处理技术，主要是借助自动化数据特征化算法，对感兴趣区(region of interest,ROI)影像数据进行处理转化，使其成为具备典型特征和较高分辨率的空间数据，可以作为预测肿瘤的可靠信号，精准获得肿瘤潜在的异质性，结合此类定量数据对相关病症进行分级和疗效评估，并辅助临床作出鉴别诊断。 基于此，本研究主要观察了临床在对不同级别前列腺癌鉴别诊断中采用磁共振弥散加权成像(diffusion-weighted imaging,DWI)纹理特征分析的价值。
1 资料与方法
1.1 一般资料
1.2 研究方法
1.2.1磁共振扫查方法
1.2.2 图像分析方法
1.3 统计学处理
2 结果
2.1 筛选参数及构建模型
2.2 评价及验证模型
3 讨论
随着生活方式的改变和工作压力的增加，近年来我国前列腺癌发病人数不断增多。前列腺癌属于成年男性较为常见的上皮性恶性肿瘤之一，随年龄增大发病概率逐渐提升，受遗传因素影响较大。若不及时采取治疗措施，肿瘤不断发展后造成尿频、尿失禁、阳痿、下肢水肿、贫血等症状，甚至导致死亡，给患者的身体健康造成严重威胁，导致生活质量下降。因此，准确诊断前列腺癌尽早展开治疗，对缓解临床症状和改善预后具有重要意义。目前，临床对于不同级别前列腺癌主张采取不同的治疗方案。针对Gleason评分≤3+4分的前列腺癌患者，通常建议动态监测病情发展，尽量避免实行根治切除术后所导致的勃起功能异常、尿失禁等现象，最大限度改善患者生活质量。而针对Gleason 评分≥4+3分的前列腺癌患者，则有必要积极采取根治性切除、内分泌治疗、放射治疗、化学治疗等手段。由此可见，由于不同级别前列腺癌在治疗方法上存在明显差异，故术前进行准确的鉴别诊断尤为关键。
纹理分析属于近年来临床一种新兴图像后处理技术，能够将影像扫查图像中的像素分布情况开展数学分析，得到大量量化病灶异质性的参数。当前，国内外已有许多学者将包括纹理分析在内的影像组学技术运用在前列腺癌疾病的分级、分期、诊断、疗效评价、预后监测等方面。伴随临床磁共振医学技术及计算机技术的飞速发展进步，各种磁共振功能序列、参数特征筛选及新型ROI分割方法逐步应用在了前列腺疾病中。本次研究中在DWI的基础上绘制出3D ROI，并在前列腺癌病灶中获得了包括GLCM、RLM、Histogram、Shape特征等在内共278个具备统计学意义的纹理特征。进一步通过单变量logistic回归分析和最大相关最小冗余开展筛选，清理其他不相关及存在噪声的特征，最后留下的纹理特征数量有12个，有效增强了模型的泛化能 力，并且避免了模型过多拟合的现象。通过相关评价、验证后，所得到的模型对低危和高危前列腺癌鉴别的AUC为1.02，准确性为99.07%。和单一纹理特征比较，本研究所构建的模型融合了多个特征因素，可以带来更为“鲁棒”及准确的诊断效果。最后本研究交叉验证结果也提示，该模型具备了良好的稳定性及可靠性。许晴等借助LASSO回归算法筛选获得共7个纹理特征参数，所构建预测模型对低危和高危前列腺癌鉴别诊断的AUC为0.97，可能是因为该研究中仅仅选择了ADC图肿瘤最大层面 的二维特征。同时，范婵媛等报道指出，在ADC图基础上绘制出了3D ROI，共筛选获得3个系数非零纹理特征，所建立模型对低危和高危前列腺癌鉴别诊断的AUC为0.841，灵敏度和特异度分别为 0.70、0.91。而本次研究中，主要是在DWI基础上筛选纹理特征。ADC图由DWI而形成，尽管ADC可以良好体现出水分子弥散能力，然而DWI也涵盖包括ADC值在内的大量定量信息特征。从本研究也可以发现，在DWI基础上构建的预测模型，其AUC要较其他学者研究中的ADC图更高。并且本研究只在DWI序列获得纹理特征参数，不必再进行其他磁共振序列检查或者修改调整序列参数，避免增加检查时间，不会增加患者经济负担。
综上所述，基于DWI的纹理特征分析可以有效地鉴别诊断低危和高危前列腺癌，为临床医师带来重要的量化信息，从而为临床在本病的治疗方案制定和预后评价提供关键数据。
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