F-18 Fluciclovine PET/CT 纹理分析用于预测生化复发前列腺癌：初步结果

预测前列腺癌的生化复发对于启动早期治疗至关重要，这可以改善癌症治疗的结果。然而，由于解读 F-18 fluciclovine 正电子发射计算机断层扫描 (PET/CT) 的读者之间以及同一读者内的变异，可靠区分因放射治疗而导致的坏死组织与肿瘤组织变得困难。我们的目标是开发一种计算方法，利用 Haralick 纹理分析作为辅助工具，以改善和标准化 F-18 fluciclovine PET/CT 的解读，以识别前列腺癌的生化复发。通过最小绝对收缩和选择算子逻辑回归和自助法选择程序选择了四个主要纹理特征，并将其包含在随后的逻辑岭回归模型中进行预测 (n = 28)。前列腺切除术年龄、PET/CT 成像前的前列腺特异性抗原 (PSA) 水平，以及前列腺特异性抗原测量与 PET/CT 成像之间的天数也包括在预测模型中。所提模型的过拟合修正曲线下面积和 Brier 分数分别为 0.94 (95% CI: 0.81, 1.00) 和 0.12 (95% CI: 0.03, 0.23)。与包含纹理特征的模型 (TI 模型) 和仅包含临床信息的模型 (CI 模型) 相比，所提模型在 AUC 中分别提高了 2% 和 32%，在 Brier 分数中分别降低了 8% 和 48%。基于 PET/CT 成像数据的 Haralick 纹理特征与临床信息的结合显示出提高前列腺癌生化复发预测的高潜力。