【摘要】：目的:探討雙參數(shù)磁共振(biparametric magnetic resonance imaging,bpMRI)紋理分析(texture analysis,TA)結(jié)合前列腺癌相關(guān)生物標(biāo)志物對(duì)高級(jí)別前列腺癌(high-grade prostate cancer,HGPCa)的預(yù)測(cè)價(jià)值。方法:回顧性收集經(jīng)直腸超聲(trans-rectal ultrasound,TRUS)引導(dǎo)下核心前列腺穿刺術(shù)或前列腺切除術(shù)前并接受bpMRI掃描(包括T_2加權(quán)成像[T_2-weighted imaging,T_2WI]和彌散加權(quán)成像[diffusion-weighted imaging,DWI])的患者85例。使用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)和秩和檢驗(yàn),比較基于bpMRI的相關(guān)紋理參數(shù)(包括峰度、偏度、均勻性、能量、熵、慣性和相關(guān)性)、前列腺特異性抗原(prostate-specific antigen,PSA)和游離PSA(free PSA,fPSA)在HGPCa和非高級(jí)別前列腺癌(non-high-grade prostate cancer,NHGPCa)兩組之間的差異,運(yùn)用邏輯回歸分析進(jìn)一步篩選HGPCa的獨(dú)立預(yù)測(cè)因子,采用受試者操作特性(receiver operating characteristic,ROC)曲線分析評(píng)估獨(dú)立預(yù)測(cè)因子單獨(dú)及聯(lián)合對(duì)HGPCa的預(yù)測(cè)效能,并計(jì)算各預(yù)測(cè)因子單獨(dú)及聯(lián)合的敏感性、特異性和截止值。結(jié)果:單因素結(jié)果分析顯示,基于表觀擴(kuò)散系數(shù)(apparent diffusion coefficient,ADC)圖的峰度、偏度、熵,基于T_2WI圖的相關(guān)性及實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)PSA、fPSA在兩組之間差異顯著,且均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義;其中基于ADC圖的熵和實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)PSA對(duì)HGPCa診斷價(jià)值更大(曲線下面積[area under the curve,AUC]分別為82.0%和80.0%)。邏輯回歸進(jìn)一步顯示,基于ADC圖的峰度、偏度、熵、均勻性及基于T_2WI的熵是HGPCa的獨(dú)立預(yù)測(cè)因子,但ROC曲線分析顯示基于ADC圖的均勻性和基于T_2WI的熵對(duì)HGPCa無(wú)預(yù)測(cè)效能;最終基于ADC圖的峰度、偏度、熵對(duì)HGPCa具有預(yù)測(cè)效能,其中基于ADC圖的熵顯示較好的預(yù)測(cè)效能(AUC=80.0%;95%置信區(qū)間[confidence interval,CI]:0.700,0.890;P=0.000)。并且當(dāng)基于ADC圖的峰度、偏度、熵這三個(gè)獨(dú)立預(yù)測(cè)因子相結(jié)合時(shí),具有最大的預(yù)測(cè)效能(AUC=84.6%;95%CI:0.758,0.935;P=0.000)。結(jié)論:基于雙參數(shù)MRI的紋理參數(shù)和PSA、fPSA可以反映前列腺癌的生物侵襲性;除此之外,基于ADC圖的紋理參數(shù)在預(yù)測(cè)HGPCa中起主要作用;從ADC圖中提取的特定紋理參數(shù)的組合有可能成為預(yù)測(cè)HGPCa有價(jià)值的工具。
【學(xué)位授予單位】：重慶醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：R737.25;R445.2

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 陳艷;張景發(fā);姜文亮;李強(qiáng);;基于HJ-1C衛(wèi)星數(shù)據(jù)的活動(dòng)斷層提取研究[J];地殼構(gòu)造與地殼應(yīng)力文集;2016年02期

2 李德仁;張繼賢;;影象紋理分析的現(xiàn)狀和方法(一)[J];武測(cè)科技;1993年03期

3 宋子安;唐勤生;;車(chē)床加工紋理分析——車(chē)床走刀均勻性的研究[J];裝備機(jī)械;1988年01期

4 吳健康,張偉明;應(yīng)用紋理分析的DCT圖象編碼[J];通信學(xué)報(bào);1989年01期

5 余軍,吳國(guó)威,吳中權(quán);三維物體表面的紋理綜合[J];電子學(xué)報(bào);1989年02期

6 陳賀新,戴逸松;圖象紋理分析的約束最小二乘濾波器[J];電子學(xué)報(bào);1989年06期

7 舒寧;衛(wèi)星遙感影像紋理分析與分形分維方法[J];武漢測(cè)繪科技大學(xué)學(xué)報(bào);1998年04期

8 黃勝華,劉海鷹,彭思龍,洪繼光;基于非乘積型小波的紋理分析[J];中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào);1998年09期

9 張鵬志;李蘭斌;;地震紋理分析在油氣勘探中應(yīng)用進(jìn)展[J];物探與化探;2013年03期

10 姚煒,趙玉華;計(jì)算機(jī)紋理分析在超聲診斷中的應(yīng)用[J];中華超聲影像學(xué)雜志;1999年02期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 盧海燕;陳明;孫梅;宋樹(shù)良;馬艷;鄭傳立;;肝纖維化超聲圖像紋理分析與組織學(xué)檢查對(duì)照研究[A];第二屆長(zhǎng)三角超聲醫(yī)學(xué)論壇暨2009年浙江省超聲醫(yī)學(xué)學(xué)術(shù)年會(huì)論文匯編[C];2009年

2 楊關(guān);馮國(guó)燦;鄒小林;劉志勇;;彩色紋理分析中的高斯圖模型[A];第十五屆全國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2010年

3 蹇兆成;龍金鳳;劉玉江;胡向東;錢(qián)林學(xué);;超聲彈性成像聯(lián)合紋理分析判定肝纖維化分期的價(jià)值研究[A];中國(guó)中西醫(yī)結(jié)合學(xué)會(huì)醫(yī)學(xué)影像專(zhuān)業(yè)委員會(huì)第十五次全國(guó)學(xué)術(shù)大會(huì)暨上海市中西醫(yī)結(jié)合學(xué)會(huì)醫(yī)學(xué)影像專(zhuān)業(yè)委員會(huì)2017年學(xué)術(shù)年會(huì)暨《醫(yī)學(xué)影像新技術(shù)的臨床應(yīng)用》國(guó)家級(jí)繼續(xù)教育學(xué)習(xí)班資料匯編[C];2017年

4 熊欣;何中市;;紋理分析在超聲圖像中的應(yīng)用[A];2008年計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)交流會(huì)論文集[C];2008年

5 許靜;陳興偉;;基于分類(lèi)的遙感影像河道水體識(shí)別方法[A];河流開(kāi)發(fā)、保護(hù)與水資源可持續(xù)利用——第六屆中國(guó)水論壇論文集[C];2008年

6 鄭杰;韓梅;;基于微位移的超分辨率重建技術(shù)[A];2008'中國(guó)信息技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)論壇論文集（一）[C];2008年

7 舒寧;;多光譜和高光譜影像紋理分析的幾種方法[A];第十五屆全國(guó)遙感技術(shù)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文摘要集[C];2005年

8 馬海清;黃劍華;劉家鋒;;基于邊緣檢測(cè)和紋理分析的圖像文本定位方法[A];黑龍江省計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)2007年學(xué)術(shù)交流年會(huì)論文集[C];2007年

9 馬德新;楊帆;侯景忠;高金喬;;基于灰度共生矩陣的掌紋識(shí)別技術(shù)研究[A];第六屆全國(guó)信息獲取與處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（2）[C];2008年

10 張文君;謝明星;王新房;張軍;董昌元;易建華;許先成;林意;;超聲心動(dòng)圖計(jì)算機(jī)紋理分析法評(píng)價(jià)犬急性心肌梗死的實(shí)驗(yàn)研究[A];2003年全國(guó)醫(yī)學(xué)影像技術(shù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文匯編[C];2003年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 邱甲軍;基于紋理分析的醫(yī)學(xué)圖像輔助診斷關(guān)鍵技術(shù)研究[D];電子科技大學(xué);2019年

2 謝彩琴;Gd-EOB-DTPA MRI紋理分析在預(yù)測(cè)肝癌TACE術(shù)后早期療效的初步研究[D];南方醫(yī)科大學(xué);2018年

3 曹毅媛;基于計(jì)算機(jī)斷層紋理分析的不同基因類(lèi)型肺腺癌的研究[D];武漢大學(xué);2018年

4 劉建立;基于小波紋理分析和魯棒貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非織造材料外觀質(zhì)量識(shí)別[D];蘇州大學(xué);2010年

5 孫慧賢;基于紋理分析的視覺(jué)檢測(cè)方法與應(yīng)用研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2010年

6 楊蕾;基于小波域馬爾可夫激光散斑表面粗糙度測(cè)量方法研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2015年

7 張國(guó)鵬;三維紋理分析在虛擬結(jié)腸鏡計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)/診斷中的應(yīng)用研究[D];第四軍醫(yī)大學(xué);2013年

8 金舟;圖像著色關(guān)鍵技術(shù)分析及其應(yīng)用[D];天津大學(xué);2011年

9 Hassana Grema Kaganami（哈桑）;基于顏色和紋理特征的圖像增強(qiáng)和分析算法[D];中南大學(xué);2010年

10 王冬;納米級(jí)微泡增強(qiáng)乳腺腫瘤顯像效果及高強(qiáng)度聚焦超聲消融效果的實(shí)驗(yàn)研究[D];重慶醫(yī)科大學(xué);2012年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 肖冬冬;磁共振3D紋理分析應(yīng)用于膠質(zhì)母細(xì)胞瘤和原發(fā)性中樞淋巴瘤的術(shù)前鑒別診斷[D];華中科技大學(xué);2019年

2 衣明慧;CT紋理分析聯(lián)合血液學(xué)指標(biāo)預(yù)測(cè)食管鱗癌放化療敏感性[D];濟(jì)南大學(xué);2019年

3 李馨荻;血清標(biāo)志物聯(lián)合CT紋理分析預(yù)測(cè)局部晚期非小細(xì)胞肺癌放化療敏感性的研究[D];濟(jì)南大學(xué);2019年

4 張靜;基于術(shù)前磁共振圖像的紋理分析和常規(guī)影像征象對(duì)單發(fā)肝細(xì)胞肝癌切除術(shù)后早期復(fù)發(fā)的預(yù)測(cè)價(jià)值[D];重慶醫(yī)科大學(xué);2019年

5 熊慧;雙參數(shù)磁共振紋理分析對(duì)高級(jí)別前列腺癌的預(yù)測(cè)價(jià)值[D];重慶醫(yī)科大學(xué);2019年

6 吳莉莉;具有精確邊界的紋理設(shè)計(jì)方法及應(yīng)用[D];鄭州大學(xué);2019年

7 張晶晶;CT影像和紋理分析鑒別腫塊型胰腺炎與胰腺癌[D];南京中醫(yī)藥大學(xué);2019年

8 熊瑤;CT紋理分析在評(píng)價(jià)胃癌TN分期及分化程度的應(yīng)用研究[D];寧夏醫(yī)科大學(xué);2019年

9 高玉青;基于CT平掃圖像的紋理分析：直徑≤4 cm腎臟實(shí)性腫瘤鑒別診斷的價(jià)值研究[D];安徽醫(yī)科大學(xué);2019年

10 黃偉康;基于T2WI序列的紋理分析在鑒別肝細(xì)胞癌分化程度的應(yīng)用研究[D];南方醫(yī)科大學(xué);2018年

本文編號(hào)：2748458