当比较每个特征单独的受试者工作特征（ROC）曲线时，平均的曲线下面积（AUC）值（AUC = 0.909±0.022）达到了PZ 中最高的AUC，而第10个百分位数（AUC = 0.909±0.027）达到了TZ 的最高AUC。在PZ 和TZ 中，第10百分位ADC 值（PZ 的AUC = 0.906±0.022; TZ 的AUC = 0.909±0.027）具有比最小ADC值（AUC = 0.898±0.023，PZ; AUC = 0.903±0.029 TZ）更高的 AUC。

　　在使用设计的 ANN 分类器组合所选特征后，PZ 的 AUC 增加到 0.911±0.022（95％，CI = 0.869-0.954），直播，TZ 为 0.912±0.027（95％，CI = 0.870-0.974），均高于任何单个特征。

　　如图 2 所示，CAD 预测的AUC 甚至高于DWI 评分的AUC，其由两名经验丰富的放射科医师对PZ （AUC = 0.883±0.025（95％，CI = 0.835-0.931））和TZ（AUC = 0.906±0.029（95％，CI = 0.850-0.963））评分。

　　通过选择正确的临界值(0.505 for PZ, 0.507 for TZ)，CAD 预测可以在维持可接受的灵敏度（0.804 for PZ, 0.827for TZ）的同时，达到高准确度和特异度。CAD 的性能和 DWI 评分总结显示在表 2 中。

图 3

　　基于 CAD 的预测和DWI 分数间的 Spearman 的相关系数是PZ 的0.805（P＜0.01）和TZ 的0.787，都显示出强关联性。见图3 。

　　与经验丰富的放射科医师给出的 DWI 评分相比，CAD 系统的诊断效率更高。这一启发性的结果表明，CAD 系统可能是优化前列腺癌诊断现有常规临床工作流程的有前景的技术，能够使其更可靠、可重现。另外，CAD 系统也许可以作为不太有经验的放射科医师的合适的教学工具（Hambrock等，2013）。

　　研究的局限性：首先，我们只提取弥散加权 MR 图像的定量图像特征来区分 PCa 与非PCa，而已有报告显示单个参数单独也可能干扰PCa 检测中的mpMRI（Kitajima等，2010； Tanimoto 等，2007）；第二，本研究中 DWI 的b-value 为800 s mm-2，这是一个次优参数（b≥1400s mm-2，由PI-RADS v2 推荐）（Weinreb 等，2016）；第三，尽管ROI 由两名经验丰富的放射科医师根据 TRUS 指导活检来提出，但 ROI 和病理学并不严格匹配。这种差异可能会影响 ANN 分类器的准确性。

　　总之，基于 DWI 的 CAD 系统在识别PCa 方面尤为有效，特别是在PZ 中。考虑到这个系统的准确性，这似乎是前列腺 CAD 研究中一个较有希望的突破点。

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