使用多参数 MRI/MRS 改善前列腺癌中的癌灶检测 (GCC 1261)

研究人员的目标是开发一种非选择性和非侵入性的程序，通过结合多参数 MRI 和机器学习技术来识别侵袭性肿瘤，并同时识别它们在接受根治性前列腺切除术的前列腺癌患者中的确切位置。 多参数 MRI 和机器学习（使用组织病理学验证）的结合可以提高前列腺癌灶的敏感性和特异性，并有助于将侵袭性肿瘤与惰性肿瘤区分开来。 这种增加的敏感性和特异性最终可能导致：a）减少接受不必要治疗的患者数量，以及 b）通过使用集中疗法来增强当前的治疗选择。 研究人员将招募 15 名目前计划接受根治性前列腺切除术的前列腺癌患者参与研究。 在根治性前列腺切除术之前，所有患者都将获得高级 MRI 检查。 MRI 扫描将包括 a) 使用 T1 和 T2 加权成像的高分辨率体积图像，b) 使用动态对比增强 (DCE) 成像的血管图像，c) 使用扩散加权成像的生物物理微观结构图像，以及 d) 使用 MR 的生化图像光谱成像。 根治性前列腺切除术后，病理学家将根据护理标准（格里森分级系统）对前列腺切除术标本进行分级。 将在从扫描和临床评估获得的参数之间生成相关性。