Sci Rep：使用18F-FACBC PET和多基因序列多参数MRI预测癌的侵袭性

该前瞻特质的单中心的临床试验（NCT02002455）的目标是评量18F-FACBC PET和多序列多匹配MRI这两种先进的这两项方式在预测癌（PCa）侵袭特质各个方面的潜能。其中PCa侵袭特质通过格林森等级分组（GGG）定义。

研究者还包括了21名切除手术前经历了PET/CT、PET/MRI和MRI的患者。研究者人员总共对16个PET选择特质（VT）系统性匹配和MRI系统性匹配进行了评量。研究者人员使用了单codice_和多codice_分析来评量系统性匹配及其组合成预测GGG 1与>1的潜能，并使用命题回归与嵌套考虑到配对横向解析（LPOCV）解决方案，以及应用递归基本特征消除技术进行基本特征选择。二阶翻转帧全像(RAFF)、单指数和峰度衍生匹配的LPOCV AUC在0.72-0.92各地区，而VT的近似于值为0.85。峰度变数的K匹配在GGG预测各个方面表现极好，其次是基于DWI、RAFF和18F-FACBC PET的系统性匹配。使用有或无基本特征选择的匹配组合成皆无大的改善。另外，在DWI和RAFF假设的匹配中加入18F-FACBC PET假设的匹配（VT、SUV）也并未改善LPOCV AUC。

原始出处：

Parisa Movahedi， Harri Merisaari， Ileana Montoya Perez et al. Prediction of prostate cancer aggressiveness using 18F-Fluciclovine (FACBC) PET and multisequence multiparametric MRI. Sci Rep. 10 June 2020