Radiology：计算机辅助系统在Gleason评分7分以上的前列腺癌诊断的价值
2018-01-30 shaosai MedSci原创
本研究旨在验证计算机辅助诊断（CAD）系统通过多参数MR成像对前列腺外周带（PZ）肿瘤的影像学特征来进行诊断的价值，并将结果发表在Radiology上。
本研究共纳入了行术前行多参数MR成像并前列腺切除或前列腺活检的患者。CAD结合第10分位数ADC值和强化达峰时间对106例Gleason评分达7以上的PZ进行诊断训练。随后，CAD对129例患者进行测试。利用5分评分系统对所有病变进行评分。计算CAD得分。计算CAD和5分评分系统对每一处病变和每一叶病变的曲线下面积及对每位患者进行密度功能曲线。
结果为，CAD的诊断能力除移行带以外均优于可能性评分系统。单患者分析(AUC， 0.95 [95%CI： 0.90， 0.98] vs 0.88 [95% CI： 0.68， 0.96]； P = .02)、低年资放射科医生对每一处病变(AUC， 0.90 [95% CI： 0.81， 0.95] vs 0.83 [95% CI： 0.73， 0.90]； P = .04)和每一侧叶(AUC， 0.92 [95% CI： 0.80， 0.96] vs 0.84 [95% CI： 0.72， 0.91]； P = .04)分析均有显着性差异。
本研究表明，CAD在对Gleason评分达7以上的前列腺癌的回顾性诊断要优于可能性评分系统。
原始出处：
Dinh AH， Melodelima C， Souchon R. et al.Characterization of Prostate Cancer with Gleason Score of at Least 7 by Using Quantitative Multiparametric MR Imaging： Validation of a Computer-aided Diagnosis System in Patients Referred for Prostate Biopsy.Radiology.DOI： 10.1148/radiol.2017171265
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作者：shaosai
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