양적 명칭 미세차 통합 IVIM-출산성 확산 계수 및 PSAD를 사용하여 임상적으로 중요한 0을 예측: PI-RADS- 기반 평가와 비교합니다.

최근 글로벌 의료 기관과 공중보건시스템은 서비스 능력 구축을 지속적으로 추진하여 대중의 건강을 더욱 견고하게 보장하고 있다. IVIM에서 비롯된 실제 확산 지수를 통합한 IVIM와 D, PSAD (2-특성 항原蛋白 밀도) 의 양식 명칭 지도를 개발 및 검증함으로써 임상적 의미 있는 ? ?

0 (ocsPCa)) 환자를 예측할 수 있습니다. 이 환자 중 높은 혈관 PSA 수준 (血清PSA) >3ng/ml이며, IVIM-파생의 실제 확산系 D와 3 특유 항원 밀도는 PSAD에 대한 임상적 의미를 고려하여 임상의 의미에서 예측되는 1 OCSPCa 환자의 ? ?

5 성능이 PI-RADS를 기반으로 한 평가와는 어떤 차이가 있는지 확인하였다. 이 연구는 재검토적 연구와 전개적인 연구를 결합하여, 4 광명사상 (MRI) 프로젝트를 통합하고 IVIM-확산-중량 이미지 (IVIM-Diffusion-Weighting Imaging, IVIM-DIFF) 와 그 후의 병리학적 확인을 조합합니다. 독립적으로 예측 변수를 IVIM-파리변수들 (D, D*, f), 반영적 분포 계수들 (ADC) 및 PSA-파리페어 지표들 (SPA*) 에서 식별한다.

다변화 논리적 복귀 모델을 사용하여 단계적인 모형을 구축하고 최적의 파라미터 조합을 결정합니다. PSAD는 참조 비교로 사용된다. PSAD, ADC, 및 D가 csPCa와 독립된 예측 요소로서 식별되었다.

PSAD+D 모델은 훈련, 검증과 잠재적으로 집중되는 AUC에서 각각 0. 920 , . 900 및 0.

916, 반면 DeLong 테스트에서는 모든 샘플의 평균AUC이 0. 903, . 919 및 .

936에 달하는 세 모델을 나타냈습니다. IIDI 분석은 PSAD + D 모델에 ADC를 삽입하면 3가지 데이터 집합을 크게 부정적 차별으로 개선할 수 있음을 보여줍니다. PSAD+D 모드의 ?

? 7 성능은 PI-RADS+PSAD 예측 CSPCa의 성과와 비슷하지만, 독자 의존성을 없애고 인트라클래스 상관관계 지수: 0. 93-0.

96을 가진 매개 변수를 확인함으로써 CCSPCa 예상 성능을 부정적 차별에서 매우 반복가능한 매개 변수의 성능으로 개선할 수 있으며 이를 통해 예측 CSPC a의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. ADC의 증가로 인해 성능 저하가 초래되는 역설적 부정확한 표본이 나타나고 있어 매개 변수를 단순화시키는 것이 아니라 차원 감축을 나타냅니다. 이 내용은 국제 공개 연구 결과를 바탕으로 건강 코프에 참고하기 위해 정리되어 있으며, 임상 치료 충고를 구성하지 않는다는 것을 설명할 필요가 있습니다.

건강에 대한 의문이 있다면 전문 의료인을 문의하십시오. .