전립선 병변 환자의 MRI 이미지 특성과 진단, 병리 및 예후 사이의 상관 관계 탐색

전 세계적으로 전립선 암은 두 번째로 흔한 악성 종양이며 남성의 암 관련 사망의 5 번째 주요 원인입니다. 중국에서는 2022 년에 125,000 건 이상의 새로운 전립선 암 사례가있을 것이며, 남성 암 중 6 위를 차지했으며 약 56,000 명의 사망자가 남성 악성 종양 중 10 위를 차지할 것입니다. 전립선 암에 대한 현재 인식 된 위험 인자에는 연령 증가, 인종 (흑인), 유전자 인자, 인슐린 유사 성장 인자 (IGF) 및 악성 종양의 가족력이 포함됩니다. 전립선 암 진단을위한 금 표준은 전립선 생검입니다. 과거에는 생검 절차를 시작할지 여부는 비정상적인 전립선 암의 선별 결과, 즉 상승 된 혈청 PSA 수준 (> 4.0 ng/ml) 및 비정상 디지털 직장 검사 (DRE)에 달려있었습니다. 그러나, 낮은 정확도로 인해 많은 부정적인 생검 결과, 과도한 진단 및 무례한 종양의 과식을 초래하여 많은 환자들이 불필요한 생검을 겪게되어 사회적 부담이 크게 증가했습니다.

자기 공명 영상 (MRI)은 높은 연조직 분해능, 다중 평면, 다중 시퀀스, 다중 매개 변수 영상 및 이온화 방사선의 장점으로 인해 임상 실습에 널리 사용되어 왔습니다. 연구에 따르면 T2- 가중 이미징 (T2WI), 확산 가중 이미징 (DWI) 및 동적 대비 향상 (DCE)을 포함한 다중 변수 MRI (MPMRI)는 초기 생검 환자를 선택하고 생검의 검출 속도를 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 국가 포괄적 인 암 네트워크 (NCCN), 미국 비뇨기과 협회 (AUA), 유럽 비뇨기과 협회 (EAU) 및 중국 전립선 암 진단 및 치료 지침은 모두 생검을받는 남성 (예 : PSA와 같은 상승 된 남성)에 대해 MPMRI를 고려하고 임상 적으로 유의 한 전립선 암의 검출 속도를 향상시킬 것을 권장합니다. 전립선 천자 생검 전략을 안내하는 것 외에도, 전립선 암에서 MPMRI의 임상 적용은 또한 다음과 같은 측면을 포함한다. 먼저, MPMRI는 표적화 된 전립선 암 펑크에 대한 경피 초음파 (TRUS) (MR-TRUS 융합)와 결합하여 고급 병변의 검출 속도를 개선 할 수있다. 둘째, MPMRI는 전립선, 정액 소포 침윤 및 림프절 관여의 외막 연장을 검출함으로써 중간 위험 및 고위험 환자의 초기 병기에서 역할을한다. 또한, MPMRI는 전립선 암의 활발한 감시, 치료 후 평가 및 급진적 전립선 절제술 후 국소 재발의 검출에 중요한 역할을한다.

MRI는 전립선 병변의 임상 진단 및 치료에서 중요한 역할을한다는 것을 알 수 있습니다. 그러나 전립선 MRI 검사는 종종 "동일한 질병, 다른 이미지"및 "다른 질병, 동일한 이미지"를 보여줍니다. 양성 전립선 병변은 악성 병변의 특성을 시뮬레이션하여 이미지와 임상의의 판단을 방해하여 오진과 학대를 유발할 수 있습니다. 예를 들어, 종양과 마찬가지로 전립선의 말초 영역에서의 염증은 T2WI에서 낮은 신호로 나타나는 반면, 전이 영역의 과형성 결절은 종양과 같이 DWI에서 확산이 제한되는 것으로 보일 수있다. 따라서, 상이한 매개 변수 시퀀스의 상보 적 추가 및 질적 및 정량적 특성의 포괄적 인 판단은 정확한 진단에 매우 중요하다.

자기 공명 영상 기술의 발달로, 새로운 이미징 서열은 계속 등장하며, 이는 전립선의 해부학 적 분해를보다 명확하게 보여줄뿐만 아니라 기능, 대사, 혈류 및 기타 병리학 적 및 생리 학적 측면의 관점에서 병변의 특성을 반영 할 수 있으며 전립선 병변의 특성을 더 잘 특성화 할 수 있습니다. 예를 들어, 고급 DWI 기술로서, 시간 의존적 DWI (TD-DWI)는 복잡한 펄스 서열 설계 및 과학적 수학적 모델링 계산을 통해 조직에서의 물 분자의 확산 상태를 질적으로 설명 할뿐만 아니라 세포 직경, 세포 내 부피 분획 및 세포 밀도와 같은 정량적 정보를 제공 할 수있다. 또한, 화학 교환 포화 전달 (CEST) 서열은 주파수-선택적 포화 펄스를 적용함으로써 신체의 특정 대사 산물에서 수소 양성자 (히드 록실 (-OH), 아미드 (-NH) 및 아민 그룹의 수소 양성자 (-OH), 아민 그룹 (-NH2) 그룹을 포화시키고 포화 수소 양성자와 화학적 교환 현상과의 화학적 교환 현상과의 화학적 교환 현상을 사용하여, 비가 유명한 물질을 달성하여 비 침수를 사용한다. 훌륭한 애플리케이션 잠재력. 이러한 기능적 MRI 이미징 서열은 풍부한 정보를 제공 할 수 있으며 여전히 임상 시험 단계에있다. 전립선 암 검출에 가치가있는 것으로 입증되면 전립선 암의 임상 평가에서 MPMRI의 현재 단점을 향상시킬 것으로 예상됩니다.

이것은 전향 적 연구입니다. 이 기관에서 전립선 병변 환자의 일상 및 기능적 MR 영상 데이터를 연구하고, 금 표준으로 병리학을 취하고, 이미지 처리 소프트웨어를 사용하여 신체 조성, 영상 특성 및 종양 주변 조직 특성 및 림프절 특성의 질적 및 정량적 분석을 수행하기 위해, 목표는 베인트 및 악의적 인 특징, 병리적 특징 예측을 달성하는 것입니다. 전립선 병변 환자의 의사 결정 및 예후 평가. 총 샘플 크기는 500 건이 될 것으로 예상됩니다. 주요 연구 단계는 다음과 같습니다.

1. 영상 데이터 수집 : 위의 기준이있는 환자가 포함되며, 사전 동의는 그들과의 의사 소통 후에 서명됩니다. 주치의에게 MR 검사를 처방하고 검사 후 환자의 영상 데이터 정보를 분류하고 이미지 ID, 시험 항목 유형 및 기타 정보를 기록하도록 권장하십시오.
2. 이미지 데이터 처리 : PACS 시스템을 통해 이미지 워크 스테이션을 사용하여 DICOM 형식 이미지 데이터를 복사하고 이미지 처리 소프트웨어를 사용하여 정 성적 및 정량 분석을 수행하고 관련 매개 변수 값을 기록하십시오.
3. 임상 데이터 수집 : Tongji 병원 방사선학과의 방사선 정보 시스템 (RIS)을 통해 포함 된 환자 목록, 임상 데이터 수집, 수술 후 병리학 및 영상 검사 항목 유형, 연령, 높이, 체중, 과거의 병력 등, 혈액 정기, 혈액 생화학, PSA 등을 포함한 실험실 검사, immunocmical score, immunocmical score를 포함한 병리학 적 데이터 등을 포함한 실험실 검사 데이터. 수술, 방사선 요법, 화학 요법 및 기타 정보, 후속 사례 추적 및 예후 평가 달성
4. 병리학 적 타이핑, 병리학 적 등급, 면역 조직 화학적 특성 및 실험실 검사 데이터 및 병리학 적 데이터를 통한 임상 예후와 같은 요인을 분류하여, 병리학, 임상 예후 및 기타 정보의 이미지 예측을 달성하기 위해 상기 임상 관련 특성 사이의 상관 관계를 목표로하고, 따라서 임상 적 결정 선택을 개선합니다.

데이터는 주로 영상 데이터의 처리 및 분석에서 얻은 데이터, 병리학 적 면역 조직 화학 및 실험실 테스트 결과를 포함합니다. 데이터를 정렬 한 후 SPSS, R 언어 및 파이썬은 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다.