基于T2WI与DWI多参数MRI纹理特征融合的前列腺癌预测模型构建

李露, 高勇, 周妤盼

Construction of Prostate Cancer Model Based on T2WI Combined with DWI Multi Parameter MRI Texture Feature Fusion

LI Lu, GAO Yong, ZHOU Yupan

表4 PCa预测模型

Table 4 PCa prediction model

因素 β SE Walds P OR 95%CI 下限 上限 方差T2WI 14.186 6.617 4.597 0.032 1448658.610 3.380 6.209E+11 熵T2WI -2.206 1.372 2.584 0.108 0.110 0.007 1.622 峰度T2WI 3.403 2.125 2.566 0.109 30.057 0.467 1933.646 偏度T2WI 3.282 1.879 3.052 0.081 26.638 0.670 1058.906 平均值T2WI 1.975 1.607 1.510 0.219 7.206 0.309 168.150 峰度DWI 3.821 2.468 2.396 0.122 45.641 0.362 5761.451 平均值DWI -5.986 2.678 4.995 0.025 0.003 0.000 0.479 常量 -0.910 1.240 0.539 0.463 0.402