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DOI: 10.1055/s-0040-1703374
In-vivo Charakterisierung von Prostatakarzinomen: Ein computergestütztes Diagnosesystem zur Vorhersage von Gleason Scores in multiparametrischen MRT Untersuchungen der Prostata.
Publication History
Publication Date:
21 April 2020 (online)
Zielsetzung Ziel der Studie war die Entwicklung eines computergestützten Diagnosesystems (CADx) für multiparametrische MRT (mpMRT) der Prostata zur nicht-invasiven in-vivo Vorhersage des Gleason Scores (GS) von Prostatakarzinomen (PCa).
Material und Methoden Eingang in die retrospektive Studie fanden mpMRT von 83 histologisch gesicherten PCa. Als Bildgebungsparameter wurden Läsionsgröße, T2w-Signalintensität, Diffusionsrestriktion, Prostatavolumen und dynamische Parameter (wash-in, wash-out, peak enhancement, initial area under the curve, time-to-peak) herangezogen und durch die klinischen Parameter PSA-Level und Patientenalter ergänzt. Als Referenzstandard wurde der aus Ultraschall/MRT-Fusionsbiopsien histologisch bestimmte GS verwendet. Die CADx-basierte Vorhersage des GS wurde als Regressionsproblem analysiert und ein Extreme Gradient Boosting Algorithmus auf Basis der o.g. Parameter entwickelt. Die Generalisierbarkeit wurde durch Leave-One-Out Kreuzvalidierung sichergestellt. Als zu optimierender Parameter wurde der Root-Mean-Square-Error (RMSE) definiert. Die Interrater-Reliabilität der Bildgebungsparameter wurde mittels Intraclass Correlation Coefficients (ICC) analysiert.
Ergebnisse Die pathologische Analyse der 83 PCa ergab n=17 Gleason-6 PCa, n=45 Gleason-7 PCa, n=8 Gleason-8 PCA und n=13 Gleason-9 PCa. Das CADx erreichte einen RMSE von 0,653. Vorhergesagter und histologisch bestimmter GS korrelierten hochsignifikant (P<0,0001, r=0,503). Alle Bildgebungsparameter waren exzellent reproduzierbar (alle ICC≥0,87).
Schlußfolgerungen Das entwickelte CADx erlaubt die nicht-invasive in-vivo Gewebecharakterisierung eines PCa im Sinne einer Vorhersage des GS mittels mpMRT mit hoher Genauigkeit und exzellenter Interrater-Reliabilität.