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目的:探讨建立前列腺影像报告及数据系统（PI-RADS v2.1）联合前列腺抗原（PSA）相关衍生物的Logistic模型对PSA灰区（4～10ng/mL）前列腺癌（PCa）的诊断价值。材料与方法:回顾性分析经病理证实的49例前列腺癌（PCa）和118例非癌患者的资料,包括年龄、tPSA、fPSA、PI-RADS v2.1评分、PSAD、fPSA/tPSA。对组间有统计学差异的指标进行Logistic回归分析,确定PCa独立预测指标,并分别联合PI-RADS v2.1评分建立Logistic回归预测模型。通过受试者工作特性曲线（ROC）评价各模型的诊断效能。结果:①年龄、tPSA、fPSA在PCa与非癌组间无统计学差异,fPSA/tPSA、PSAD、PI-RADS v2.1评分有统计学差异。②Logistic回归分析显示PI-RADS v2.1评分、PSAD、fPSA/tPSA为PCa独立预测因子;拟建立预测模型,A模型:Logit（P）=-10.82+2.32×PI-RADS v2.1+11.89×PSAD;B模型:Logit（P）=-6.13+2.19×PI-RADS v2.1-12.02×fPSA/tPSA。ROC曲线下面积分别为0.918和0.893,均高于单独使用PI-RADS v2.1评分,差异具有统计学意义。其中A模型敏感度0.843、特异度0.829,较单独使用PI-RADS v2.1评分（敏感度0.767、特异度0.801）诊断效能最佳。结论:PI-RADS v2.1评分联合PSA相关指标建立的Logistic模型在PSA灰区前列腺癌的诊断效能均优于单独运用PI-RADS v2.1评分,能够避免不必要的穿刺活检,对优化临床治疗策略具有较好的指导作用。 相似文献
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本文介绍了对肝脏图像进行均衡化处理、维纳滤波处理、中值滤波处理,并按灰度直方图分析的取值对均衡化后灰度图像、维纳滤波处理后的灰度图像、中值滤波处理后的灰度图像进行灰度调整。图像放在一起分析比较图像质量并进行讨论。本论文提出的基于直方图分析的中值滤波灰度调整的图像处理创新技术使肝脏图像处理后图像细腻、组织结构清晰、兴趣区层次感加强,对临床诊断具有积极意义,不通过调节窗宽窗位,达到图像灰度归一化显示,易于计算机自动识别。 相似文献
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