Radiology：MRI分形分析和PI-RADS在癌分级中的广泛应用

举例来说，胰脏（PCa）的分级制度对其流行病学监管和病患者预后极为重要。流行病学上，PCa的规范确诊途径仍然是数字消化道检查免疫淋巴细胞（PSA）水平的审核。如果结果寻常，则顺利进行进一步的解剖检查，并根据Gleason分级制度系统以及国际泌尿外科病理学时会（ISUP）和WHO通过过渡到ISUP的五个品位三组顺利进行三组织起来学分级制度。其中的，对于ISUP品位1三组病变或Gleason评包含4分的分之一较低（<10%）的2三组病变病患者，可以考虑顺利进行复查而非手术治疗，因此准确的无创分期对病患者治疗建议书的制定意义重大。

PCa可包含市中心区和边缘区。PCa的静脉生成主要发生在边缘，与市中心区尤为平稳的静脉相对，新形成的静脉显示造出更为普遍存在的三组织起来表现。因此，边缘的静脉三组织起来和由此产生的除去模式可对的分化相对共享重要价绝对值。基本上，胰脏的静脉和除去特质都存在争论。此外，快照对比进一步提高（DCE）核磁共振的作用在流行病学监管中的的价绝对值尚待考证。

近日，刊载在Radiology杂志的一项分析审核了数学模型分析方法在PI-RADS审核中的作为一个单独规范的审核价绝对值，并聚焦了其在PCa侦测和所谓的综合核磁共振工作中的的额外价绝对值，并将其性能与周边和；也PCa的ADC精确测量顺利进行了尤为，为PCa的术前审核及治疗建议书的制定共享了该软件。

本分析分析方法了64名病患者的72个胰脏病灶的常规流行病学MR核磁共振样本，这些样本均是在3T MR先决条件下获得，包括快照对比进一步提高序列。适用核磁共振引导下的解剖与国际泌尿外科病理学时会（ISUP）的分级制度作为参看规范。将以前成立的分析品位的FD分界线与表观忽略不计（第25百分位数，ADC25）的精确测量以及PI-RADS审核顺利进行了尤为，并将FD作为单独规范。

数学模型分析方法可以分析ISUP的1至4级，但很难分析5级，并与参看规范的一致性很高（κFD = 0.88 [CI: 0.79-0.98]）。将数学模型分析方法定位到PI-RADS中的，可以有力地提高免疫和总体精准度，同时保持对侦测的高灵敏度（ISUP>1；单独的PI-RADS：灵敏度=96%，免疫=20%，受试者工作曲线下面积[AUC]=0.65；与隐含数学模型分析方法的PI-RADS相对：灵敏度=95%，免疫=88%，AUC=0.92，P <0.001）。ADC25只区分了低级别的1三组和高级别的2-5三组（κADC = 0.36 [CI: 0.12-0.59]）。重要的是，数学模型分析方法在分析无意义的和有流行病学意义的胰脏症方面比ADC25明显更可靠（AUCFD = 0.96 对 AUCADC = 0.75，P < 0.001）。确诊精准度不受区域位置的显著影响。

图 数学模型分析方法的实例。多参数序列（T2增量，T2w；快照对比进一步提高，DCE；表观忽略不计，ADC）与的数学模型维度（FD）图显示。ADC25（第25百分位数）或FD的定量绝对值在也就是说行下给造出。DCE减影描绘了早期第一通道过后的一个阶段，并以基线信号强度为规范。

总之，除去的数学模型分析方法提高了mpMRI侦测流行病学意义的胰脏症的确诊精准度，进一步补充了PI-RADS审核，并实现了PCa侦测和所谓的“多媒体”核磁共振工作。同时，FD促进了基于有效病理生理学模型的定量核磁共振概念。

原文造出处：

Florian Michallek,Henkjan Huisman,Bernd Hamm,et al.Accuracy of fractal ysis and PI-RADS assessment of prostate magnetic resonance imaging for prediction of cancer grade groups: a clinical validation study.DOI:10.1007/s00330-021-08358-y