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作者：崔建博;王观筠;张靖峰;韩蕴;赵东;徐晓丹;刘亚超;徐白萱;
单位：解放军总医院第一医学中心核医学科;首都医科大学附属北京友谊医院核医学科;
摘要：目的 基于45%最大标准化摄取值阈值的~(18)F前列腺膜特异性抗原-3Q PET/CT影像，探讨构建多模态联合模型预测前列腺癌根治术后病理分级价值。资料与方法 采用回顾性队列研究，连续纳入2021年1月—2024年12月解放军总医院第一医学中心经根治术后病理证实为前列腺癌的患者243例，将2024年6月30日前的190例作为训练集，其余53例作为验证集。分别构建基于PET影像组学参数、PET/CT影像组学参数、PET/CT影像组学联合临床参数的预测模型，采用弹性网络等方法进行特征降维，在5种机器学习方法中迭代训练100次并评估，对最优模型进行Shapley加性解释。结果 PET/CT联合临床参数构建的极端随机树模型在训练集及验证集中曲线下面积分别为0.868、0.860，验证集敏感度、特异度分别为80.0%、84.2%。Shapley加性解释分析显示，前列腺特异性抗原密度及GrayLevelNonUniformity是区分前列腺癌根治术后病理分级权重最高的特征。结论 本研究构建的前列腺膜特异性抗原PET/CT多模态多参数机器学习模型对预测前列腺癌根治术后病理分级具有较高的诊断价值。
关键词：前列腺肿瘤;;正电子发射计算机断层摄影术;;影像组学;;机器学习;;病理分级;;前列腺切除术;;预测
