众所周知，前列腺癌（PCa）的分级对其临床管理和患者预后非常重要。临床上，PCa的标准诊断途径仍然是数字直肠检查和前列腺特异性抗原（PSA）水平的评估。如果结果可疑，则进行进一步的活检检查，并根据Gleason分级系统以及国际泌尿外科病理学会（ISUP）和WHO通过引入ISUP的五个等级组进行组织学分级。其中，对于ISUP等级1组病变或Gleason评分为4分的比例较低（<10%）的2组病变患者，可以考虑进行复查而非手术治疗，因此准确的无创分期对患者治疗方案的制定意义重大。

PCa可分为肿瘤核心区和肿瘤边缘区。PCa的血管生成主要发生在边缘，与肿瘤核心区较为稳定的血管相比，新形成的血管显示出更为混杂的组织表现。因此，边缘的血管组织和由此产生的灌注模式可对肿瘤的分化程度提供重要价值。过去，前列腺癌的血管和灌注特征都存在争论。此外，动态对比增强（DCE）成像的作用在临床管理中的价值尚无定论。

近日，发表在Radiology杂志的一项研究评估了分形分析在PI-RADS评估中作为一个单独标准的评估价值，并探讨了其在PCa检测和定性的综合成像工作中的额外价值，并将其性能与周边和过渡区PCa的ADC测量进行了比较，为PCa的术前评估及治疗方案的制定提供了技术支持。

本研究分析了64名患者的72个前列腺癌病灶的常规临床MR成像数据，这些数据均是在3T MR条件下获得，包括动态对比增强序列。使用核磁共振引导下的活检与国际泌尿外科病理学会（ISUP）的分级作为参考标准。将以前建立的预测肿瘤等级的FD分界线与表观扩散系数（第25百分位数，ADC25）的测量以及PI-RADS评估进行了比较，并将FD作为单独标准。 

分形分析可以预测ISUP的1至4级，但不能预测5级，并与参考标准的一致性很高（κFD = 0.88 [CI: 0.79-0.98]）。将分形分析整合到PI-RADS中，可以有力地提高特异性和总体准确性，同时保持对肿瘤检测的高灵敏度（ISUP>1；单独的PI-RADS：灵敏度=96%，特异性=20%，受试者工作曲线下面积[AUC]=0.65；与带有分形分析的PI-RADS相比：灵敏度=95%，特异性=88%，AUC=0.92，P <0.001）。ADC₂₅只区分了低级别的1组和高级别的2-5组（κ_ADC = 0.36 [CI: 0.12-0.59]）。重要的是，分形分析在预测无意义的和有临床意义的癌症方面比ADC₂₅明显更可靠（AUC_FD = 0.96 对 AUC_ADC = 0.75，P < 0.001）。诊断准确性不受区域位置的显著影响。 

图 分形分析的实例。多参数序列（T2加权，T2w；动态对比增强，DCE；表观扩散系数，ADC）与肿瘤的分形维度（FD）图显示。ADC₂₅（第25百分位数）或FD的定量值在相应行下给出。DCE减影描绘了早期第一通道期间的一个阶段，并以基线信号强度为标准。

总之，前列腺灌注的分形分析提高了mpMRI检测临床意义的癌症的诊断准确性，进一步补充了PI-RADS评估，并实现了PCa检测和定性的“一站式”成像工作。同时，FD促进了基于有效病理生理学模型的定量成像概念。

原文出处：

Florian Michallek,Henkjan Huisman,Bernd Hamm,et al.Accuracy of fractal analysis and PI-RADS assessment of prostate magnetic resonance imaging for prediction of cancer grade groups: a clinical validation study.DOI:10.1007/s00330-021-08358-y

Tags： Radiology：前列腺MRI分形分析和PI-RADS在前列腺癌分级中的应用