The Gleason grade group(GG)is an important basis for assessing the malignancy of prostate can-cer,but it requires invasive biopsy to obtain pathology.To noninvasively evaluate GG,an automatic prediction method is prop...The Gleason grade group(GG)is an important basis for assessing the malignancy of prostate can-cer,but it requires invasive biopsy to obtain pathology.To noninvasively evaluate GG,an automatic prediction method is proposed based on multi-scale convolutional neural network of the ensemble attention module trained with curriculum learning.First,a lesion-attention map based on the image of the region of interest is proposed in combination with the bottleneck attention module to make the network more focus on the lesion area.Second,the feature pyramid network is combined to make the network better learn the multi-scale information of the lesion area.Finally,in the network training,a curriculum based on the consistency gap between the visual evaluation and the pathological grade is proposed,which further improves the prediction performance of the network.Ex-perimental results show that the proposed method is better than the traditional network model in predicting GG performance.The quadratic weighted Kappa is 0.4711 and the positive predictive value for predicting clinically significant cancer is 0.9369.展开更多
目的:探讨基于双参数磁共振(bi-parameter magnetic resonance imaging,bp-MRI)的第2版前列腺影像报告和数据系统(prostate imaging-reporting and data system,PI-RADS)分区结合超声认知融合靶向穿刺联合系统穿刺在经会阴前列腺穿刺中...目的:探讨基于双参数磁共振(bi-parameter magnetic resonance imaging,bp-MRI)的第2版前列腺影像报告和数据系统(prostate imaging-reporting and data system,PI-RADS)分区结合超声认知融合靶向穿刺联合系统穿刺在经会阴前列腺穿刺中的安全性及有效性。方法:回顾性分析江苏省中医院2020年1月—2022年12月经门诊收治入院行经会阴前列腺穿刺活检的297例患者的临床资料。其中,术前未检查bp-MRI和PIRADS1~2分的119例患者仅行传统的12针系统穿刺(系统穿刺组),PI-RADS3~5分的178例患者则进行认知融合靶向穿刺联合系统穿刺(联合穿刺组)。2组患者体重指数(body mass index,BMI)、年龄、前列腺体积以及血清前列腺特异性抗原(prostate specific antigen,PSA)水平比较差异无统计学意义。为评价不同穿刺方式的诊断效能,选择2组患者的前列腺癌(prostate cancer,PCa)检出率、有临床意义前列腺癌(clinically significant prostate cancer,csPCa)检出率以及术后并发症作为评价指标。结果:297例患者中检出PCa131例,阳性率为44.11%;其中联合穿刺组PCa检出率为48.31%(86/178),高于系统穿刺组的37.82%(45/119),差异无统计学意义(P=0.0741)。共检测出csPCa 102例,阳性率为34.34%;其中联合穿刺组的检出率为39.89%(71/178),高于系统穿刺组的26.05%(31/119),差异有统计学意义(P=0.0195)。在联合穿刺组中,单独系统穿刺的PCa检出率为44.38%(79/178),高于单独认知融合靶向穿刺的40.45%(72/178);单独认知融合靶向穿刺的csPCa检出率为38.20%(68/178),显著高于单独系统穿刺的27.53%(49/178)。结论:采用基于bp-MRI第2版PIRADS分区结合超声认知融合靶向穿刺联合系统穿刺的方法,在csPCa的检出方面具有优势,同时并不增加并发症的发生率。展开更多
目的比较基于双参数MRI(bpMRI)的改良版欧洲泌尿生殖系统放射学学会(ESUR)评分和Mehralivand分级对前列腺癌(PCa)包膜外侵犯(ECE)的评估价值。方法回顾性收集2019年3月至2022年3月苏州大学附属第一医院行3.0 T bpMRI检查并经手术病理证...目的比较基于双参数MRI(bpMRI)的改良版欧洲泌尿生殖系统放射学学会(ESUR)评分和Mehralivand分级对前列腺癌(PCa)包膜外侵犯(ECE)的评估价值。方法回顾性收集2019年3月至2022年3月苏州大学附属第一医院行3.0 T bpMRI检查并经手术病理证实为PCa的235例患者资料,年龄[M(Q_(1),Q_(3))][71(66,75)]岁,其中ECE阳性107例,ECE阴性128例。医师1和医师2分别根据改良版ESUR评分和Mehralivand分级对每例患者的ECE情况进行评分,并采用受试者工作特征曲线和Delong检验来比较两者的评估效能。随后将差异有统计学意义的临床因素纳入多因素二元logistic回归模型分析获得预测因子,并结合医师1的两种评分分别构建联合模型,再比较两种联合模型与单独评分方法间的评估效能。结果医师1采用Mehralivand分级评估ECE的曲线下面积(AUC)值高于医师1和医师2的改良版ESUR评分的AUC值[0.746(95%CI:0.685~0.800)分别比0.696(95%CI:0.633~0.754)和0.691(95%CI:0.627~0.749),均P<0.05];医师2采用Mehralivand分级评估ECE的AUC值高于医师1和医师2的改良版ESUR评分的AUC值[0.753(95%CI:0.693~0.807)分别比0.696(95%CI:0.633~0.754)和0.691(95%CI:0.627~0.749),均P<0.05]。基于改良版ESUR评分的联合模型1和基于Mehralivand分级的联合模型2诊断ECE的AUC值高于单独使用改良版ESUR评分的AUC值[0.826(95%CI:0.773~0.879)和0.841(95%CI:0.790~0.892)比0.696(95%CI:0.633~0.754),均P<0.001],也高于单独使用Mehralivand分级的AUC值[0.826(95%CI:0.773~0.879)和0.841(95%CI:0.790~0.892)比0.746(95%CI:0.685~0.800),均P<0.05]。结论基于bpMRI的Mehralivand分级较改良版ESUR评分对评估PCa患者术前ECE具有更高的诊断价值,且影像学评分方法和临床因素的联合可进一步提升对ECE的诊断。展开更多
目的:探究表观弥散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)及指数化ADC(exponential ADC,eADC)在双参数磁共振成像(bi-parametric magnetic resonance imaging,bpMRI)诊断临床显著性前列腺癌中的应用价值。方法:回顾并分析2014年1月...目的:探究表观弥散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)及指数化ADC(exponential ADC,eADC)在双参数磁共振成像(bi-parametric magnetic resonance imaging,bpMRI)诊断临床显著性前列腺癌中的应用价值。方法:回顾并分析2014年1月—2021年12月在首都医科大学电力教学医院就诊的101例临床怀疑为前列腺癌患者的临床、影像学及病理学资料。依据穿刺活检结果分为组1(临床显著性前列腺癌组)和组2(非临床显著性前列腺癌+非前列腺癌),由2名阅片者依据前列腺影像报告和数据系统(Prostate Imaging Reporting and Data System,PI-RADS)指南评分标准分别按照bpMRI诊断方案和多参数MRI(multi-parametric MRI,mpMRI)诊断方案进行评分(记为bpMRI评分和mpMRI评分),并且测量病灶最大层面的ADC值和eADC值,将bpMRI评分和mpMRI评分分别与ADC值及eADC值联合构建logistic回归模型,绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评价ADC值、eADC值、bpMRI诊断方案、mpMRI诊断方案以及两者分别联合ADC值及eADC值对临床显著性前列腺癌的诊断价值,运用Z检验对比各方案的曲线下面积(area under curve,AUC)有无差异。结果:109例可疑病灶中,组1病灶共计50例,组2病灶共计59例。ADC值、eADC值、bpMRI评分及mpMRI评分是诊断临床显著性前列腺癌的有效指标(P<0.001),ADC值及eADC值的AUC值分别为0.888和0.931,差异无统计学意义(Z=1.512,P=0.1306)。BpMRI评分分别联合ADC值及eADC值的AUC值分别为0.973、0.978,高于单独运用bpMRI评分的AUC值(AUC=0.954),差异有统计学意义(Z=2.391,P=0.0168;Z=2.125,P=0.0336)。mpMRI评分分别联合ADC值及eADC值的AUC值分别为0.985、0.985,高于单独运用mpMRI评分的AUC值(AUC=0.974),但差异无统计学意义(Z=1.295,P=0.1953;Z=1.354,P=0.1757)。结论:ADC值和eADC值都是诊断临床显著性前列腺癌有价值的MRI定量指标,两者联合bpMRI评分可以显著地提高bpMRI的诊断效能与临床应用价值�展开更多
基金Foundation item:the Suzhou Municipal Health and Family Planning Commission's Key Diseases Diagnosis and Treatment Program(No.LCzX202001)the Science and Technology Development Project ofSuzhou(Nos.SS2019012andSKY2021031)+1 种基金the Youth Innovation Promotion Association CAS(No.2021324)the Medical Research Project of Jiangsu Provincial Health and Family Planning Commission(No.M2020068)。
文摘The Gleason grade group(GG)is an important basis for assessing the malignancy of prostate can-cer,but it requires invasive biopsy to obtain pathology.To noninvasively evaluate GG,an automatic prediction method is proposed based on multi-scale convolutional neural network of the ensemble attention module trained with curriculum learning.First,a lesion-attention map based on the image of the region of interest is proposed in combination with the bottleneck attention module to make the network more focus on the lesion area.Second,the feature pyramid network is combined to make the network better learn the multi-scale information of the lesion area.Finally,in the network training,a curriculum based on the consistency gap between the visual evaluation and the pathological grade is proposed,which further improves the prediction performance of the network.Ex-perimental results show that the proposed method is better than the traditional network model in predicting GG performance.The quadratic weighted Kappa is 0.4711 and the positive predictive value for predicting clinically significant cancer is 0.9369.
文摘目的:探讨基于双参数磁共振(bi-parameter magnetic resonance imaging,bp-MRI)的第2版前列腺影像报告和数据系统(prostate imaging-reporting and data system,PI-RADS)分区结合超声认知融合靶向穿刺联合系统穿刺在经会阴前列腺穿刺中的安全性及有效性。方法:回顾性分析江苏省中医院2020年1月—2022年12月经门诊收治入院行经会阴前列腺穿刺活检的297例患者的临床资料。其中,术前未检查bp-MRI和PIRADS1~2分的119例患者仅行传统的12针系统穿刺(系统穿刺组),PI-RADS3~5分的178例患者则进行认知融合靶向穿刺联合系统穿刺(联合穿刺组)。2组患者体重指数(body mass index,BMI)、年龄、前列腺体积以及血清前列腺特异性抗原(prostate specific antigen,PSA)水平比较差异无统计学意义。为评价不同穿刺方式的诊断效能,选择2组患者的前列腺癌(prostate cancer,PCa)检出率、有临床意义前列腺癌(clinically significant prostate cancer,csPCa)检出率以及术后并发症作为评价指标。结果:297例患者中检出PCa131例,阳性率为44.11%;其中联合穿刺组PCa检出率为48.31%(86/178),高于系统穿刺组的37.82%(45/119),差异无统计学意义(P=0.0741)。共检测出csPCa 102例,阳性率为34.34%;其中联合穿刺组的检出率为39.89%(71/178),高于系统穿刺组的26.05%(31/119),差异有统计学意义(P=0.0195)。在联合穿刺组中,单独系统穿刺的PCa检出率为44.38%(79/178),高于单独认知融合靶向穿刺的40.45%(72/178);单独认知融合靶向穿刺的csPCa检出率为38.20%(68/178),显著高于单独系统穿刺的27.53%(49/178)。结论:采用基于bp-MRI第2版PIRADS分区结合超声认知融合靶向穿刺联合系统穿刺的方法,在csPCa的检出方面具有优势,同时并不增加并发症的发生率。
文摘目的比较基于双参数MRI(bpMRI)的改良版欧洲泌尿生殖系统放射学学会(ESUR)评分和Mehralivand分级对前列腺癌(PCa)包膜外侵犯(ECE)的评估价值。方法回顾性收集2019年3月至2022年3月苏州大学附属第一医院行3.0 T bpMRI检查并经手术病理证实为PCa的235例患者资料,年龄[M(Q_(1),Q_(3))][71(66,75)]岁,其中ECE阳性107例,ECE阴性128例。医师1和医师2分别根据改良版ESUR评分和Mehralivand分级对每例患者的ECE情况进行评分,并采用受试者工作特征曲线和Delong检验来比较两者的评估效能。随后将差异有统计学意义的临床因素纳入多因素二元logistic回归模型分析获得预测因子,并结合医师1的两种评分分别构建联合模型,再比较两种联合模型与单独评分方法间的评估效能。结果医师1采用Mehralivand分级评估ECE的曲线下面积(AUC)值高于医师1和医师2的改良版ESUR评分的AUC值[0.746(95%CI:0.685~0.800)分别比0.696(95%CI:0.633~0.754)和0.691(95%CI:0.627~0.749),均P<0.05];医师2采用Mehralivand分级评估ECE的AUC值高于医师1和医师2的改良版ESUR评分的AUC值[0.753(95%CI:0.693~0.807)分别比0.696(95%CI:0.633~0.754)和0.691(95%CI:0.627~0.749),均P<0.05]。基于改良版ESUR评分的联合模型1和基于Mehralivand分级的联合模型2诊断ECE的AUC值高于单独使用改良版ESUR评分的AUC值[0.826(95%CI:0.773~0.879)和0.841(95%CI:0.790~0.892)比0.696(95%CI:0.633~0.754),均P<0.001],也高于单独使用Mehralivand分级的AUC值[0.826(95%CI:0.773~0.879)和0.841(95%CI:0.790~0.892)比0.746(95%CI:0.685~0.800),均P<0.05]。结论基于bpMRI的Mehralivand分级较改良版ESUR评分对评估PCa患者术前ECE具有更高的诊断价值,且影像学评分方法和临床因素的联合可进一步提升对ECE的诊断。
文摘目的:探究表观弥散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)及指数化ADC(exponential ADC,eADC)在双参数磁共振成像(bi-parametric magnetic resonance imaging,bpMRI)诊断临床显著性前列腺癌中的应用价值。方法:回顾并分析2014年1月—2021年12月在首都医科大学电力教学医院就诊的101例临床怀疑为前列腺癌患者的临床、影像学及病理学资料。依据穿刺活检结果分为组1(临床显著性前列腺癌组)和组2(非临床显著性前列腺癌+非前列腺癌),由2名阅片者依据前列腺影像报告和数据系统(Prostate Imaging Reporting and Data System,PI-RADS)指南评分标准分别按照bpMRI诊断方案和多参数MRI(multi-parametric MRI,mpMRI)诊断方案进行评分(记为bpMRI评分和mpMRI评分),并且测量病灶最大层面的ADC值和eADC值,将bpMRI评分和mpMRI评分分别与ADC值及eADC值联合构建logistic回归模型,绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评价ADC值、eADC值、bpMRI诊断方案、mpMRI诊断方案以及两者分别联合ADC值及eADC值对临床显著性前列腺癌的诊断价值,运用Z检验对比各方案的曲线下面积(area under curve,AUC)有无差异。结果:109例可疑病灶中,组1病灶共计50例,组2病灶共计59例。ADC值、eADC值、bpMRI评分及mpMRI评分是诊断临床显著性前列腺癌的有效指标(P<0.001),ADC值及eADC值的AUC值分别为0.888和0.931,差异无统计学意义(Z=1.512,P=0.1306)。BpMRI评分分别联合ADC值及eADC值的AUC值分别为0.973、0.978,高于单独运用bpMRI评分的AUC值(AUC=0.954),差异有统计学意义(Z=2.391,P=0.0168;Z=2.125,P=0.0336)。mpMRI评分分别联合ADC值及eADC值的AUC值分别为0.985、0.985,高于单独运用mpMRI评分的AUC值(AUC=0.974),但差异无统计学意义(Z=1.295,P=0.1953;Z=1.354,P=0.1757)。结论:ADC值和eADC值都是诊断临床显著性前列腺癌有价值的MRI定量指标,两者联合bpMRI评分可以显著地提高bpMRI的诊断效能与临床应用价值�
