Detection of prostate Cancer Specific Signals with Hybrid Multi-Dimensional MRI

使用混合多维 MRI 检测前列腺癌特异性信号

基本信息

  • 批准号:
    10365985
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 52.35万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2019
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2019-04-03 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

ABSTRACT There is a critical need for new alternatives for screening and diagnosis of prostate cancer (PCa). Current methods for detecting and diagnosing prostate cancer (PCa), including serum PSA level, DRE (digital rectal exam), and TRUS-guided (transrectal ultrasound) random prostate biopsy are seriously flawed since they are unreliable and lead to procedures that often do not help and frequently harm patients, at high financial costs. MRI has potential to improve detection and management of PCa, due to its excellent soft tissue contrast and functional information. Nevertheless there is, as of yet, no MRI method that is adequate for routine screening or for guiding biopsies. To be clinically useful –MRI must identify clinically significant cancers (Gleason 7 or higher) and distinguish them from normal prostate, benign changes, and Gleason 6 ‘cancers’. In this resubmission, we propose to extend our previous work on hybrid multi-dimensional MRI (HM-MRI), based on the combination of T2-weighted and diffusion-weighted imaging. This approach is very different from conventional MRI measurements of T2 and ‘apparent diffusion coefficient’ (ADC). Conventional methods treat T2 and ADC as independent parameters. In contrast, HM-MRI measures the change in T2 as a function of ‘b’ value, and the change in ADC as a function of ‘TE’. HM-MRI exploits the interdependence of T2 and ADC and distinct MR properties of prostate tissue components to increase diagnostic accuracy of PCa diagnosis. We will analyze HM-MRI data to extract volume fractions of the luminal, epithelial, and stromal compartments, and the ADC and T2 of each compartment in each image voxel. Volume fractions of these tissue compartments, when measured using quantitative histology, are known to provide high diagnostic accuracy. This proposal is significantly revised to respond to the previous review. We will test the hypotheses that: 1. HM-MRI data can identify clinically significant PCa, by non-invasively measuring epithelial, stromal, and luminal volume fractions, to provide information similar to quantitative histology. 2. In addition, HM-MRI provides the T2 and ADC of each compartment, and the volume and spatial distribution of these compartments. This information may increase diagnostic accuracy, and cannot be easily obtained from histology. As a result, HM-MRI combined with compartmental analysis can be used clinically to provide high diagnostic accuracy, and non-invasive assessment of PCa aggressiveness.
抽象的 对于筛查和诊断前列腺癌(PCA)的新替代方法至关重要。当前的 检测和诊断前列腺癌(PCA)的方法,包括血清PSA水平,DRE(数字直肠) 考试),并且TRUS引导(转直肠超声)随机前列腺活检是严重缺陷的,因为它们是 不可靠并导致通常没有帮助并经常以高财务费用伤害患者的程序。 MRI由于其出色的软组织对比度和 功能信息。然而,到目前为止,还没有足够的MRI方法来进行常规筛查或 用于指导活检。要在临床上有用 - MRI必须识别具有临床意义的癌症(Gleason 7或 更高)并将其与正常前列腺,良性变化和格里森6“癌症”区分开。 在此重新提交中,我们建议扩展我们先前关于混合多维MRI(HM-MRI)的工作, 基于T2加权和差异加权成像的组合。这种方法与 T2和“明显扩散系数”(ADC)的常规MRI测量值。常规方法处理 T2和ADC作为独立参数。相反,HM-MRI测量T2的变化作为“ B”的函数 价值,ADC的变化是“ TE”的函数。 HM-MRI利用T2和ADC的相互依赖性 前列腺组织成分的独特MR性质以提高PCA诊断的诊断准确性。 我们将分析HM-MRI数据以提取腔,上皮和基质室的体积分数, 以及每个图像体素中每个隔室的ADC和T2。这些组织的体积分数 当使用定量组织学测量隔室可提供高诊断准确性。 该提案经过大量修订,以应对先前的审查。我们将测试以下假设: 1。HM-MRI数据可以通过非侵入性测量上皮,基质和 腔体积分数,提供类似于定量组织学的信息。 2。此外,HM-MRI提供了每个隔室的T2和ADC,并且体积和空间分布 这些隔间。此信息可能会提高诊断精度,并且不能轻易从中获得 组织学。 结果,HM-MRI与隔室分析结合使用,可以在临床上提供高诊断 精度和无创的PCA侵略性评估。

项目成果

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