MRI‐US融合ガイド下前立腺標的生検を用いた前立腺癌の治療前悪性度評価法の確立

MRI-US融合引导前列腺靶向活检前列腺癌治疗前恶性程度评估方法的建立

基本信息

批准号：
19K08109
负责人：
玉田勉
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Kawasaki Medical School
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

MRI‐US融合画像ガイド下前立腺標的生検後に前立腺全摘術が施行された110症例を対象に解析した。生検における指標（標的生検のグリーソンスコア（GS）、系統的生検のGS）、臨床的な指標（年齢、PSA、PSA densityなど）およびマルチパラメトリックMRIから得られる指標（被膜外浸潤の有無、PI-RADSのT2強調像スコア、拡散強調像スコア、造影効果やみかけの拡散係数（ADC）など）を各症例から集めた。そして悪性度の識別、すなわちGS≦3＋4とGS≧4＋3の識別能を単変量解析で評価した。その結果、標的生検のGSが最も識別能が高かった（AUC=0.85）。単変量解析において識別能が高かった5つの指標（標的生検のGS、系統的生検のGS、PI-RADSのT2強調像スコア、臨床T staging、被膜外浸潤の有無）を用いて機械学習（Python with Orange）を行った。その結果、機械学習の解析に用いた5つのモデルの中のNeural Networkにおいて最も高い識別能を示し、AUCは0.99まで増加した。今年度の解析において治療前の前立腺癌の悪性度の予測においては、MRI‐US融合画像ガイド下前立腺標的生検におけるGSにMRIから得られる複数の指標を機械学習（AI（人工知能））を用いて組み合わせることによって高い識別能を取得することができることが示唆された。

我们分析了 110 例在 MRI-US 融合图像引导前列腺靶向活检后进行根治性前列腺切除术的病例。活检指标（靶向活检的格里森评分（GS）、系统活检的GS）、临床指标（年龄、PSA、PSA密度等）、多参数MRI获得的指标（有无包膜外侵犯）、PI-RADS从每个病例中收集 T2 加权图像评分、扩散加权图像评分、对比度增强、表观扩散系数 (ADC) 等。使用单变量分析评价区分恶性肿瘤的能力，即GS≤3+4和GS≥4+3。结果，靶向活检的GS具有最高的辨别能力（AUC=0.85）。使用单变量分析中具有高判别力的五个指标（靶向活检的 GS、系统活检的 GS、PI-RADS 的 T2 加权图像评分、临床 T 分期、是否存在囊外侵犯）进行机器学习。与橙色）。结果，在用于机器学习分析的五个模型中，神经网络表现出最高的辨别能力，AUC增加到0.99。在今年的分析中，我们提出了通过将MRI获得的多项指标应用于MRI-US融合图像引导的前列腺靶向活检中的GS，使用机器学习（AI（人工智能））在治疗前预测前列腺癌的恶性程度。将两种方法结合起来可以获得较高的辨别能力。