En el cuantificado cuadro denominado, se integra el cociente de propagación IVIM-producción real y e
Recientemente, las instituciones médicas globales y el sistema de salud pública han continuado promoviendo la construcción de capacidades de servicio para proporcionar una garantía más sólida para la salud pública. El desarrollo y la verificación de un cuantificador de nombres de coeficientes de propagación real derivados de IVIM (D) y PSAD (PSAD) para predecir a los pacientes con ocsPCa (ocsPCa) de importancia clínica. En estos pacientes, los niveles elevados de PSA en sangre (los niveles de PSA en sangre) > 3ng/ml, y se consideró la importancia clínica de los coeficientes de dispersión real derivados de IVIM (D) y de las concentraciones de antibióticos específicas de PSAD (PSAD) para determinar la diferencia entre el rendimiento de la vitamina 5 en pacientes con P1 (ocsPCa) y la evaluación basada en PI-RADS.
Este trabajo, que combina investigaciones retrospectivas y investigaciones anticipadas, fue incorporado en el proyecto de RMN de experto 4, que combina imágenes de IVIM-difusión-peso de gravedad (IVIM-Diffusion-Weighting Imaging, IVIM-DIFF) y confirmaciones patológicas posteriores. Se identifican las variables de pronóstico independiente a partir de los parámetros derivados de IVIM (D, D*, f), los coeficientes de dispersión reflectiva (ADC) y los índices derivados de PSA (SPA*). Se utilizan modelos de regreso lógico de múltiples variables, se construyen modelos de complejidad gradual y se determina la combinación de parámetros óptima.
Se comparan las prestaciones de la C6 con las curvas de características de los receptores (AUC), se realizan pruebas de DeLong, se reclasifica netamente para mejorar la integración y la discriminación (IDI) y se analizan las curvas de decisión (DCA). Se utilizan DCA y PI-RADS por separado y PI-RADS + PSAD se utiliza como comparación de referencia. PSAD, ADC, y D se identifican como factores predictivos independientes de csPCa.
El modelo PSAD+D tiene una AUC de 0. 920 , 0. 900 y 0.
916 respectivamente en el entrenamiento, la verificación y el potencial de concentración, mientras que en el DeLong, los tres modelos tienen una AUC promedio de 0. 903, 0. 919 y 0.
936 en cualquier muestra. El modelo PSAD+D tiene un rendimiento similar al de PI-RADS+PSAD que predice el rendimiento del CSPCa, pero mediante la eliminación de la dependencia de los lectores y la identificación de parámetros con coeficientes de correlación de intráclase: 0. 93-0.
96 se puede mejorar el rendimiento del CSPCa predictivo de la discriminación negativa al rendimiento de parámetros de parámetros de alto repetibilidad, lo que mejora significativamente el rendimiento del CSPCa predictivo. El aumento de la ADC muestra que los parámetros se simplifican y no se reducen en la dimensión. Se debe señalar que el contenido anterior se basa en los resultados de investigaciones internacionales públicas y para referencia en HealthCop y no constituye una recomendación clínica.
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