Quantitative Namensdiagramme integrieren die IVIM-Produktions- und PSAD-Verbreitungskoxante für die

In jüngster Zeit haben die globalen Gesundheitsbehörden und die öffentlichen Gesundheitssysteme kontinuierlich vorangetrieben, die Leistungsfähigkeit aufzubauen, um eine stärkere Garantie für die öffentliche Gesundheit zu bieten. Die Entwicklung und Verifizierung einer integrierten, IVIM-derivierten Wirklichkeitsverbreitungskoeffizienten (D) und PSAD-spezifischen Anti-Protein-Densität (PSAD) von PSAD entwickelt, um Patienten mit klinischer Bedeutung von PSAD (ocsPCa) zu prognostizieren. Bei diesen Patienten zeigten sich hohe Serum PSA-Spiegel >3ng/ml und berücksichtigten die klinischen Bedeutungen von IVIM-derivierten Wahrscheinlichkeitsverbreitungskoeffizienten D und P3P-spezifische Antigen-Densität PSAD, um zu bestimmen, welche Unterschiede zwischen den Leistungen von P5P in Patienten im Hinblick auf die prognostizierte klinische Bedeutung von P1P (ocsPCa) und den Bewertungen auf der Grundlage von PI-RADS besteht. Dieses Projekt kombiniert Rücksichtnahme- und Prognose-Studien, die in das IVIM-Diffusion-Weighting Imaging (IVIM-Diffusion-Weighting Imaging, IVIM-DIFF) und die nachfolgende pathologische Bestätigung des IVIM-MG-MRI-Projekts eingebunden sind. Die Rücksichtnahme-Studien (n=253) sind zufällig in die Trainingsgruppe (n=176) und die Innen-Verifizierungsgruppe (n=77) aufgeteilt. Unabhängige Vorhersagevariablen werden aus den IVIM-Derivierungsparametern (D, D*, f), den Reflexionsdifferenzkoxten (ADC) und den PSA-Derivierungsparametern (SPA*) identifiziert. Mit dem Multivariable-Logik-Regression-Modell wird ein schrittweise kompliziertes Modell erstellt und die optimale Parameterkombination ermittelt. PSAD wurde als Referenzvergleich verwendet. PSAD, ADC und D wurden als unabhängige Vorhersagefaktoren von csPCa identifiziert. Das PSAD+D-Modell war in der Ausbildung, der Verifizierung und der potenziellen Konzentration mit AUC von 0.920 bzw. 0.900 bzw. 0.916, während im DeLong-Test die drei Modelle mit einem durchschnittlichen AUC von 0.903 bzw. 0.919 bzw. 0.936 in jeder Stichprobe waren. Das PSAD+D-Modell bietet eine gleichwertige Leistung wie die von PI-RADS+PSAD vorhergesagte CSPCa, aber durch die Beseitigung von Leserabhängigkeit und die Bestimmung von Parametern mit hohen intraklassigen Korrelationskoeffizienten: 0.93-0.96 kann die Leistung der prognostizierten CSPCa von negativen Diskriminierungen auf die Leistung von Parametern mit hohen Wiederholungen verbessert werden, wodurch die Leistung der prognostizierten CSPCa deutlich verbessert wird. Die ADC-Erhöhung zeigt, dass die Paradoxen, die zu einer Abnahme der Leistung führten, unwahrscheinlich sind, und zeigt, dass die Parameter vereinfacht und nicht dimensioniert werden. Es muss darauf hingewiesen werden, dass dies auf der Grundlage internationaler öffentlich zugänglicher Forschungsergebnisse erstellt wurde und nicht als klinischer Empfehlung für das HealthCop verwendet wird. Wenn Sie Fragen zu Gesundheit haben, wenden Sie sich an professionelle Ärzte.